「Fluentd Meetup 2015 夏」で発表した内容です。
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
fluentdと定番プラグインのインストール:今さら聞けないfluentd~クラウド時代のログ管理入門(2)(1/2 ページ) 前回の記事「増えるログ、多様化するログをどう効率的に運用するか」では、fluentdの大まかなアーキテクチャについてご紹介しました。第2回では、fluentdがどういったものであるかをもう少し具体的に理解するために、実際の利用までの流れを紹介します。 fluentdの使い方 fluentdを利用するには、各サーバーにfluentdをインストールし、どのプラグインを使って処理を行うかについての設定が必要になります。 インストール手順 fluentdはさまざまな方法でインストールできます。例えば、 rpmパッケージによるインストール(CentOS、Red Hat Enterprise LinuxなどのOS向け) debパッケージによるインストール(Ubuntu、Deb
最近、fluentdという言葉を聞くことが多いと思います。fluentdは、それぞれのサーバからログを収集し集約する為のアプリケーションです。fluentdは「Log everything in JSON」を合言葉に、全てのログをJSON形式で扱います。また一緒に聞くキーワードとしては、大規模とかリアルタイムとかがあると思います。この時点で関係ないやと思って、興味を失った人も多いと思います。しかし、今後のログ管理は、fluentdが主流になるか解りませんが、同様の集約するフレームワークが中心になると思います。 何故、fluentdが必要か? まずはオンプレミスの世界から見て行きましょう。ログはサーバーにたまり、管理者はサーバにログインしてログを参照します。特に問題はありません。 次にAutoScalingを使わないAWSの世界です。これも同様に、ログはサーバーにたまり、管理者はサーバにログ
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