Datadog メトリクスモニター作成入門
Datadog はモニタリング関連の SaaS ではおそらく最も利用されているサービスでしょうが、公式ドキュメントが豊富にある割には何から読み始めれば良いかわかりにくく、慣れるまでの道が険しい印象です。 本エントリーでは、Datadog が既に導入されている組織で、Datadog モニターを使って監視をしたいけど、モニターの設定方法がよくわからないといった方を対象に、メトリクスモニターの作成に焦点を絞って解説していきます。なお、あくまで Datadog の使い方についての解説であり、どのようなモニターを設定すべきかについては触れません。 メトリクスの収集についても触れたかったんですが、力尽きたので、メトリクスの収集については気が向いたら別エントリーを書きます。 アジェンダ メトリクスモニターの作成方法の基本 クエリの定義について クエリの評価期間・評価方法・アラート条件の指定 クエリの結果
Amazon SQS を使ったアプリケーションを本番で運用する際に考慮すべき基本的な 5 つのこと
Amazon SQS は可用性やスケーラビリティの高いメッセジキューサービスであり、AWS の代表的なサービスの 1 つと言えるでしょう。ところが、本番の運用に耐えられるアプリケーションにしようと思うと考えることが意外に多いものです。本エントリーでは簡単なサンプルアプリケーションをベースに、本番で運用するために考慮すべき点・注意点について見ていきます。題材として扱うのが SQS なだけで、SQS 以外を使ったアプリケーションにも応用できる内容もあるでしょう。 なお、SQS には Standard queue と FIFO queue がありますが、Standard queue を使う前提とします。 アジェンダは次のとおりです。 サンプルアプリケーション 1. ログ 2. At-least-once delivery と visibility timeout 3. デプロイ 4. 異常系 5
Fluentd 入門 〜運用に必要な基礎知識〜
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
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