Fluentdとログ収集のパターン - Go ahead!
「ログを集めて保存する」と言うのは簡単だけど，ログ収集の構成にはいくつか方法があり，勉強会などでちょくちょく聞かれるので，いくつかのパターンについて書く． 「俺はもうバリバリログ収集やってるぜ！」という人は多分すでに知っていることが書かれているので，タブを閉じて良い． ここではログコレクタにFluentdを想定しているが，他のログ収集プロダクトにも適用出来るはず． ただ，Fluentdはタグベースのルーティングを持ち，単体でもキューのように動作させることが可能で，既存のものより複雑な問題を解決しようとしているので，少し工夫が必要かもしれない． Fluentdそのものについては公式ドキュメントや，Fluentdとはどのようなソフトウェアなのかを参考に． クライアントから直接保存する いきなりFluentdを使わないパターン．JavaScript SDKを提供している解析サービスやモバイル端末
MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery - Go ahead!
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ！」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます．この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので，すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery)．各社のSAの人とかに聞けば，もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません． オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです． MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで，Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています． もちろん実装の違いなどがあるので，その辺は適宜自分で補間してください． 前提 アプリケーションを開発していて，そのための解析基盤を一から作る． 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば，そこに直接クエリを投げられるPre
Librato Metrics introduction - Go ahead!
Librato Metricsをうちではモニタリングに使ってるんですが，日本で全くと言って良いほど記事を見ないので，紹介記事を書いてみる． 何が出来る？ おおまかに分けて以下のようなことが出来る． メトリックスを作れる メトリックスに対してアラートを設定出来る ダッシュボードでメトリックスの一覧が見れる JavaScript SDKを使って自分のサイトに埋め込むことが出来る APIが提供されていて，いくつかの言語のクライアントがある 以下それぞれ簡単な説明． メトリックス LibratoにはMetricというのがあり，これが最小の単位．Metricに監視したいメトリックスの値を入れていき，他のMetricと混ぜたりすることでモニタリングを行います． 上の例のように，一つのMetricに複数の軸の値を入れることが出来ます．これはソースと呼ばれていて，保存する時にsourceを指定すれば良いで
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