CircleCI 2.0でElasticsearchを起動しつつテストする - その手の平は尻もつかめるさ
例えばElasticsearchを使ったプロジェクトがあったとして，それをCircleCIで継続的にテストしたいとする．CircleCI 2.0はコンテナベースのCI環境なので，そのプロジェクトが採用している言語のコンテナの上でElasticsearchを動かす必要がある．どうするか． circleci.com CircleCIのドキュメントに記されている通り，docker imageは複数起動することができる．一番目に指定したdocker imageはprimary containerとして取り扱われ，stepsに書く手続きは全てそのコンテナ上で実行される．それ以降にdocker imageを指定した場合はそのimageがprimary containerと共通のネットワーク上で立ち上がり，そのコンテナ上で公開されているポートについてはprimary containerのlocalhos
『ElasticSearch(0.19)で無理やりデータ復旧させた話』
こんにちは。Amebaの基幹系インフラ担当している鳥垣です。 ユーザーのサービス用途でElasticSearch（0.19.10）を使用しているのですが、先日ElasticSearchの障害で一部のShardが読めなくなってしまいまして、それを力技で無理やり読めるように復旧させたのでその時の奮闘記を記載したいと思います。 運用情報台数：30台CPU：24コアHeap：8GBインデックス数：３総データ容量：約300GBShard数：128レプリカ数：2バージョン：0.19.10※OpenStackの仮想サーバ ホスト障害発生OpenStackのホストサーバがダウンし、ElasticSearchのノードが1台ダウン。Shardの再配置処理が走り、ダウンしたノードが持っていたShardは他ノードに分散される。この時点ではElasticSearchのクラスタステータスはグリーンだった（Headプラ
ElasticSearch Serverを読んだ - ✘╹◡╹✘
高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者: Ｒａｆａｌ Ｋｕｃ （ｌにストローク符号、ｃにアクサン・テギュ付く）,Ｍａｒｅｋ Ｒｏｇｏｚｉｎｓｋｉ （ｎにアクサン・テギュ付く）出版社/メーカー: KADOKAWA / アスキー・メディアワークス発売日: 2014/03/25メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server という本を読んだ。読んだ理由は、タイミングが良かったから。効率的に学ぶのに丁度いい時機というものがあると思う。何かを学ぶのには動機と情報源が必要。動機が無ければ勉学は長続きしないし、無理矢理覚えようとしても楽しくない。Elasticsearchに対しては何か面白そうという気持ちを最近少しだけ感じていて、こういう気持ちが湧くのは貴重なことだから大
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
第8回 Elasticsearchの基礎を学ぶ：聞いたら一生の宝，プログラミングの基礎の基礎 ｜gihyo.jp … 技術評論社
はじめに みなさんこんにちは、teratail開発チームの本橋佑介です。 昨今のWebサービスでは、以前のようにユーザが努力をして興味のあるコンテンツを探すサービスから、キュレーションサービスのようにユーザの興味を分析し配信することが重要とされています。 以前からも、ユーザの動向を分析するために、開発者はさまざまな手段を用いてユーザの興味に合った情報を配信することを実現してきましたが、得られるデータがユーザのサービス内のアクティビティのみだったため、決して精度が高いものとは言えませんでした。 現在では、莫大で多様なデータを取得することが可能になったため、ユーザの興味に近い情報を分析することが可能になりました。そのため、データをそのまま蓄積するだけではなく、各データに属性や情報を付与するなど、高度で柔軟性の高い検索・分析が行える全文検索システムに注目が集まっています。 Luceneという全文
時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと
Kibana4
第7回Elasticsearch勉強会の発表資料 http://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/16837
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分
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