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Grafana: The open observability platform | Grafana Labs
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dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
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
Elastic — The Search AI Company
Search and analytics, data ingestion, and visualization – all at your fingertips.
Elasticsearchチュートリアル - 不可視点
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要？」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
Elasticsearch のインデックス解析モジュールの概要 (アナライザやトークナイザなど) - ひだまりソケットは壊れない
Elasticsearch で kuromoji プラグイン を使用しようと思ったものの、解析 (analysis) 周りをちゃんと理解してなくて困ったりしたのでちゃんとドキュメントを読んだ。 Elasticsearch 0.90 現在の公式サイトのガイドを参考に、解析周りの概要をまとめておく。 Analysis: 解析について 参考ページ: Analysis インデックス時とクエリ文字列の解析 (入力された文字列をどこで区切るのか、とか) にアナライザが使用される。 インデックス解析モジュールの記述 (?) でアナライザを定義できる。 インデックス解析モジュールとアナライザの概要は次の通り。 インデックス解析モジュール (The index analysis module) 次の 2 つの場面で使用されるアナライザ (Analyzers) を登録するのに使用する: ドキュメントのインデッ
ElasticSearch と戯れたりしてた - 一角獣は夜に啼く
ElasticSearch とか勉強するぞー、と思ってから早 2 ヶ月。 手を付けなかったらいつまでも手つかずのままなのでこの週末はちょっと ElasticSearch さんと戯れたりしてた。 ElasticSearch のこと ElasticSearch は Apache Lucene ベースの検索エンジンで、HTTP REST API を提供している。 なので、HTTP で ElasticSearch とやり取りすることで、ドキュメントを保存したり取得したり検索したりできる。 Open Source Distributed Real Time Search & Analytics | Elasticsearch elasticsearch flexible and powerful open source, distributed real-time search and analyt
Kibana + ElasticSearch + fluentd でDBスロークエリログなどを集計し表示したい - Tatsuya Takamura
最近、Fluentd + ElasticSearch + Kibana 3 の構成でお試し運用を始めました。 すると下記のような事をやりたくなったが Apache アクセスログをURL毎に集計したい DB スロークエリログをクエリ毎に集計したい 単純に文字列のフィールドで pie/bar チャートなどを利用すると、期待を打ち砕かれる（打ち砕かれた） ふむふむ、遅いクエリーには select, where, from が多いのか.... orz 見事に単語毎に集計されてしまった。 どうもトークナイズを止めるには ElasticSearch の multi field を利用するのが良さそう。（Solr で言うと copy field？） fluentd + ElasticSearch + Kibana + logstash フォーマットを下記の構成で利用する場合 fluentd のタグは m
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