Fluentdとはどのようなソフトウェアなのか - たごもりすメモ
Fluentd というソフトウェアがある。日本国内ではそこそこ話題になってきたが、何ができるのか、何に使うと嬉しいのか、何に使えるのか、という点について詳細をよく知らないという人もおそらくまだ多いことでしょう。 なので、簡単にまとめる。 http://fluentd.org/ なお以下の個別項目ごとに書いていくが、その手前にまとめを置いておくので忙しい人はそれだけ読むとよい。インストールや設定については導入部分については日本語の記事はもう多くあるので、触れない。 概要 できること ログの収集 センサデータ等の収集 汎用データ処理プロセッサとして 頻出ユースケース ログの収集 データの集約 簡単なリアルタイム集計 ソフトウェアとしての特徴 コア プラグイン 安定性 性能 開発体制 コミュニティ ぶっちゃけどうなの？ まとめ 現時点で、複数の場所に分散したデータや常に増え続けるデータの安全な転
Fluentd、Amazon RedshiftとTableauを用いたカジュアルなデータ可視化 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。 巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。 本記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。 データ解析基盤を作る側の視点からすると、システムとして求められる要件は以下のようなものだと理解していま
Kibana 3 + Rails + Fluentdのサンプルアプリを作ってみた - y_310's diary
miyagawaさんのPodcast Rebuild: 19でKibanaの話があってちょっと盛り上がり始めてるので、簡単に動作を試せるサンプルアプリセットを作ってみました。 https://github.com/y310/kibana-trial git cloneしてREADMEに書いてある手順を実行していくと大体動くと思います。 railsからfluentdにログを送る部分は、こんな感じでrack middlewareを使って送ります。 # application_controller.rb class ApplicationController < ActionController::Base around_filter :collect_metrics def collect_metrics yield # ensureを使うのは例外時のログも捕捉するため ensure # co
fluentdを使ってS3へログを送る - サーバーワークスエンジニアブログ
テクニカルグループの宮澤です。 今回は、fluentdとS3を使ってS3にログをアーカイブする手順を紹介します。 fluentdとは、ログを収集し格納するためのログ収集基盤ソフトウェアです。 fluentdに読み込まれたログはJSON形式に変換され、指定の場所にアウトプットされます。 ※fluentdの安定稼働版はtd-agentとなります。 fluentdのインストール リポジトリの追加 __| __|_ ) _| ( / Amazon Linux AMI ___|___|___| https://aws.amazon.com/amazon-linux-ami/2013.03-release-notes/ $ sudo vi /etc/yum.repos.d/td.repo --- [treasuredata] name=TreasureData baseurl=http://packa
ruby 2.0.0-p195 + fluentd v0.10.35 + msgpack v0.5.5 の組合せが素敵という話 - たごもりすメモ
fluentd v0.10.35 が出ましたね！ https://rubygems.org/gems/fluentd で、端的に申し上げまして fluentd をお使いの皆様は以下の組合せで使うのがおススメです。 Ruby 2.0.0-p195 Fluentd v0.10.35 MessagePack v0.5.5 なぜかというと以下のようなすばらしい利点があるからですね。 Ruby 2.0.0 でfluentdを走らせると大変高速 2.0.0 は each とかを回すときに非常に高速になるような改良が入っている 1.9.3 向けには funny-falcon patch として知られていたもの rvm を使ってビルドしていたrubyだと知らずに当たってるかも これが大量のメッセージに対してループが回りつづけるFluentdに超ハマる 手元計測で生の 1.9.3 の倍ちょっと高速 Ruby
fluent-plugin-sampling-filter and fluent-plugin-datacounter released! #fluentd - たごもりすメモ
Fluentd において特定パターンのデータをもっているメッセージ数をカウントする、およびメッセージ数に対してパターンごとの割合を算出する fluent-plugin-datacounter をリリースしました。また fluent-plugin-datacounter のようにメッセージの傾向を算出するためのプラグインに入れるデータを作るため、全メッセージからサンプリングを行う fluent-plugin-sampling-filter もリリースしました。 fluent-plugin-datacounter | RubyGems.org | your community gem host fluent-plugin-sampling-filter | RubyGems.org | your community gem host fluent-plugin-sampling-filter
CentOSでNginxのログをFluentdを使ってMongodbにリアルタイムで格納する - Y's note
ハイパフォーマンスHTTPサーバ Nginx入門 作者: Clement Nedelcu,長尾高弘出版社/メーカー: アスキー・メディアワークス発売日: 2011/04/21メディア: 大型本購入: 2人 クリック: 714回この商品を含むブログ (23件) を見る このエントリーで試したいこと Nginxのログをfluentdを使ってMongoDBに格納することをリアルタイムで行うことを試してみたいと思います。参考にしたサイトは以下のものです。 fluentd Fluentdのドキュメントへようこそ ― fluentd 0.10 documentation Fluentdで始めるリアルタイムでのログ有効活用 （1/4）：CodeZine Introduction of ‘fluentd’ « NAVER Engineers' Blog fluentd を利用した大規模ウェブサービスのロギ
アプリを支えるFluentd+mongo dbを使った大規模ログ解析
アプリを支えるFluentd+mongo dbを使った大規模ログ解析 Presentation Transcript アプリを支えるFluentd +MongoDBを使った大規模 ログ解析 2013/03/2513年3月25日月曜日 自己紹介 • 田中 勇輔(@csouls) • ハッカーLv.3（ホイミが使えるようになっ た） • 8ヶ月くらい前にユーザ系SIer→Web業界へ 転職13年3月25日月曜日 変化を善とする文化 • 転職して一番変わったことは、周りの人の技 術変化に対する価値観の基準が悪→善になっ たこと • 停滞はゆるやかな死。しかし、変化する方向 を間違え続けるとすぐに死ぬ13年3月25日月曜日 分析 • 変化の方向を決める道標 • 分析基盤も変化(発展)し続ける13年3月25日月曜日 ログ分析基盤 • fluentでログを集めてMongoDBで集計して Ruby o
OSS CEP Server 'Norikra' v0.0.1 released! - たごもりすメモ
みんな大好きFluentdはプラグインも自由に書けて好き放題にリアルタイム集計を行うことが可能なわけですが、やりたい処理にあわせて無限にプラグインを書き続けてるとプラグインの数が爆発し何がどんな処理をしているのかもよくわからず混乱の海に呑まれて消えるという未来がみなさんの脳裏にもおそらく想像されていることと思います。 で、世の中にはCEPエンジンというものがあってストリーム状に流れてくるイベントデータに対して処理を行う仕組みがあるわけですね。これ使いたい！ しかもあれだ、簡単に処理が書けるものがいい！ 何が言いたいかと言うとWE NEEEED xQL!!!!!!!!!!!!!!! そんなようなことをこちらのエントリを書いたときに思ったわけです。 http://tagomoris.hatenablog.com/entry/2013/02/19/142017 で、RubyKaigiにも通っちゃ
Search event logs using Fluentd and Kibana - Go ahead!
Search event logs using Fluentd and Kibana Apr 17th, 2013 | Comments Fluentd is a flexible and robust event log collector, but Fluentd doesn’t provide own datastore and Web UI. So if you want to search stored event logs, then you can use Kibana and ElasticSearch :) ElasticSearch is a easy to use Search Engine and Kibana is a great Web UI for ElasticSearch with LogStash format. Setup Pre requiremen
td-agentのレポジトリが公開されたのでちょっとカスタマイズしてみた #fluentd - As a Futurist...
最近のマイブームはfluentdなんですが、やっぱりrubyとかまでマジメにセットアップしようとするとどうしてもハードルが高いですよね。特にアプリサーバ側に入れる場合、数も多いですしなるべく簡単にインストールしたいものです。 fluent-agent-lite じゃ物足りない方へ td-agent ログをパースせずに単純にfluendに forward するだけなら先日公開された@tagomoris さんの fluent-agent-lite を使ってみるのが簡単だと思います。 #fluentd 用ログ収集専用のエージェント fluent-agent-lite 書いた – tagomoris のメモ置き場 ただ、in_tailプラグインを使ってパースして構造化した状態でfluentdの流れに乗せるのと同じことをやろうと思うと、送られた側でout_exec_filterとかする必要があって、
【今北産業】3分で分かるLTSV業界のまとめ【LTSV】 - naoyaのはてなダイアリー
id:stanaka がはてなで使って居るログフォーマットが LTSV だよーとブログに書く Labeled Tab Separated Values (LTSV) ノススメ - stanaka's blog Web界隈のエンジニアたち、特にログとか、#fluentd 関係者がざわつく 「ざわ・・・ざわ・・・」 @t_wada 「Unix 哲学の大事な点が形になっていると思う。素晴らしい。」 @hotchpotch 「cool」 六本木、渋谷、白金台方面から京都へ熱い視線が送られる id:naoya がただ vagrant + chef を使いたいがために LTSV に乗っかる GrowthForecast を使っていたため GF の中の人が反応する @kazeburo 「[growthforecast]」 id:naoya が勢いで Text::LTSV を作る あまり反応がないのでしょ
Rails3+devise,nginx,fluent,S3構成でのアクセスログ収集と蓄積 | takemikami's note
ユーザ認証が存在するWebアプリのアクセスログを有効に分析するためには、 ・Webサーバからアクセスログを集める ・Webアプリのユーザとアクセスログを紐付ける の２つを行う必要があります。 この記事では、 ・Webサーバ： nginx ・開発フレームワーク： Ruby on Rails （認証プラグインとしてdevise） ・ログ集約： fluentd ・ログの格納先： Amazon S3 という構成のWebアプリケーションで、 「アクセスログの収集と蓄積」を行う流れについて説明します。 サーバOSは、CentOSを利用します。 アクセスログの収集から蓄積までは以下の図の流れになります。 アクセスログの出力： ①ユーザの訪問 ②アプリから会員ID情報を送信 →RailsアプリからHTTPヘッダに会員IDを付加して返却 付加したヘッダはnginxでログ出力後に削除（ユーザに付加した情報は見
Happy Elements Labs: fluentdとMongoDBでユーザー行動を見える化
はじめに エンジニアの@ryooo321です。 よろしくお願いします。 今回は弊社で運用中の全アプリで利用している行動分析プラットフォームについてご紹介したいと思います。 2012年の6月に作ってから、約9ヶ月ほど運用しています。 特徴 ・手がかからないデータストア ・さまざまな問い合わせ対応で利用できる柔軟なクエリ ・機敏なMap/Reduceによる集計 ・集計結果をCSVやグラフで可視化 目的 ・ユーザーの問い合わせに効率的に対応し、アプリの企画・開発に集中するため ・ユーザーの行動を抽象化・可視化することでPDCAの質を向上させるため 行動ログのフロー 1. ユーザーからRuby on Rails製のソーシャルゲームにリクエスト 2. Railsからローカルのfluentdにログ出力(fluent-logger-ruby) 3. ローカルのfluentd
多段fluentd + mongodb のハマリ所 - stanaka's blog
fluentdを多段構成にして、mongodbに出力するところでハマったのでメモ。 上の構成のように、各サーバにfluentd + out_forwardを置き、集約するログサーバにfluentd + out_mongoでmongodbに出力している場合に、上段のfluentdでbuffer_chunk_limitを10mより大きい値にしていると、エラーになることがあります。 まず、out_mongoでbuffer_chunk_limitを10m以内にしないといけない理由は、fluentdからMongoDBへ連携する際の注意点 #fluentdを参考にしてください。 ここで多段構成の場合、上流の buffer_chunk_limitが大きいと上流から大きなサイズのデータの塊が流れてくることがあります。それを受けとったfluentdはそれをそのままoutput pluginに流す実装となって
MOGOKのログシステム - Fluentdによるログ収集 - | もごろぐ
はじめまして。MOGOK 開発メンバの崎山と申します。 このブログでは、MOGOK システム内部で利用してる技術を中心に書いていく予定です。 初回となる今回は、MOGOK のログシステムについてのご紹介になります。 MOGOK で提供しているログの詳細については、 杉本の記事「MOGOKのログについて」 に記述されておりますので、ぜひこちらもご覧ください。 ログの収集 MOGOK では現在、アクセスログ、アプリケーションログ、ビルドログの3種類のログを提供しております。 それぞれのログは別々のサーバに出力されていますが、ログがそれぞれのサーバに分散して蓄積されているとログの管理が複雑になるためログシステムでログを集約し、一元管理しています。 この図は mogok.jp のサイトで紹介しております「MOGOK のアーキテクチャ」の図に、 ログシステムを追記したものです。 図のように、
Fluentd in Co-Work
Fluentd is a data collector that can unify logging and metrics formats and enable real-time extraction, transformation, and storage of data. It will be used at 10xLab to collect logging data from their Co-Work app and infrastructure components and enable real-time analysis and long-term storage. Fluentd makes it easy to set up log collection pipelines and extend functionality through plugins. 10xL
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
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OSS編～Fluented & Elasticsearch & Kibanaパート①～
FluentdとGrowthForecastを使った可視化 〜 Haikanko OSS化への道(4) : sonots:blog
