Fluentd is an open source data collector for building the unified logging layer. Once installed on a server, it runs in the background to collect, parse, transform, analyze and store various types of data.
アジャイル開発に取り組むチーム向けのコーチングや、技術顧問、認定スクラムマスター研修などの各種トレーニングを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください（初回相談無料） みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 6月10日にAmazon Web Services企業導入ガイドブックが発売になっていますのでよろしくお願いします。 さて今回はAWS上でログ収集と分析をする際に、Amazon Elasticsearch Serviceを使う前提とした場合だとどのような構成案がありそうかいくつか考えてみたのでご紹介します。 なお、検討の材料にしている全体の構成としては、複数のVPC(またはAWSアカウント)があって、さらにオンプレ側とDirect ConnectやInternet VPNで接続しているような、よくあるそれなりの規模の構成になります。 各VPCの中には複数のサブネットがあり、そのうちの
Treasure Data Update 2015 皆様こんにちは。トレジャーデータでCTOをしてます太田です。Treasure Data Advent Calendar 1日目では、2015年の振り返りをして見たいと思います。 会社今年は個人的にはとにかく採用に時間を費やした年でした。2014年の12月にSeries Bの増資をした後、約40名から約100名まで採用を行いました。 エンジニアはもちろん、セールス・マーケ・プロダクト・BDなど会社として必要なあらゆるポジションが拡充されました。特にCFOが加入した事で、会社基盤が完全に次のレベルに入った実感が有ります。 地域で見るとUSが約55名、日本が約40名、韓国 (今年の1月にお店開き) が3名といったような内訳になっています。エンジニアが約30%・セールス & ・マーケティングが約60%という事で、4年目のB2B SaaSスタートア
Terraform + fluentd + Docker + Puree で小さく始めるモバイル行動ログ収集基盤構築 河合 航平 2015.07.07 1273 194192628259 こんにちは。 4月から新卒駆け出しインフラエンジニアとして日々奮闘しております河合です。 "モバイル行動ログ収集基盤" を "小さく" 始めたので、以下にインフラ構築からモバイルまでの設計までをまとめたいと思います。今回このログ収集基盤を作るにあたって私自身がこれまで経験したことのない技術・ツールを利用しましたので、それらの導入についてもご紹介いたします。 導入の背景 私は英単語サプリを中心にインフラを担当しています。 英単語サプリとは、聞ける・話せる・覚えてるをコンセプトとした高校受験からTOEICまで対策できる英単語学習のサービスです。 ユーザの分析によく使われるツールの1つにGoogle Analy
こんにちは、虎塚です。 1月27日(火)に「データ転送ミドルウェア勉強会」に参加してきましたのでレポートします。イベントは、SAPジャパンさんで開催されました。 今回のテーマは、まず、当日リリースされたばかりのOSSツールEmbulkの解説、次に、データ転送業界のドンHULFTの紹介、そして、今年リリース予定のfluentd v1について、最後に、HTTP/1とHTTP/2両対応のHTTPサーバH2Oの紹介でした。盛りだくさんですね。 懇親会ではトレジャーデータさんからピザが提供されました。SAPジャパンさん、トレジャーデータさん、ありがとうございます。 データ転送ミドルウェア勉強会 - dots.[ドッツ] 「バルクデータロードツール『Embulk』リリース 〜 fluentdの柔軟性と堅牢性をバルクでも」 最初のセッションは、トレジャーデータの古橋貞之さんによるEmbulkの思想やアー
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
Googleがオープンソースとして公開したKubernetesは、コンテナ型仮想化ソフトウェアのDockerを管理するツールです。開発プロジェクトにはDocker、RedHat、IBM、VMware、マイクロソフトなど多数の企業が参加を表明しています。 Kubernetesは、複数のDockerコンテナにまとめてアプリケーションをデプロイし、設定を行い、稼働状況を監視、管理し、サービスへのトラフィックをルーティングするなど、クラスタとしてDockerを運用するための多くの機能を備えています。 このKubernetesで使われる標準のログ収集ツールとして、オープンソースのfluentdが採用されたことが明らかになりました。下記はそれを伝えるGoogle佐藤氏のツイート。 fluentdがKubernetesの標準ログコレクタに採用されたぜ！！！ https://t.co/V8VDM4IE7e
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
Fluentdは、Ruby製のログコレクタだ。コードは公開されている。 様々なログを構造化して一元管理することができ、収集と解析へのハードルを大きく下げてくれる。 インストールもプラグイン開発も簡単。日本語の資料も多い。 その資料も様々あるが、プラグインを見るならこれが最良だと思う。必要な情報がよくまとまっており、必読といえる。 Big Data入門に見せかけたFluentd入門 from Keisuke Takahashi データの確実な転送を実現するバッファ機能については、池田大輔さんのブログが詳しい。さて、Fluentdはデータを収集してくれるが、保存はしてくれない。 永続化にはデータベースが必要だ。 そこで、Riak。 Basho社がスポンサードするErlang製分散型KVS。これもOSSだが、契約によって商用サービスが受けられる。 これがまたエッジ立ちまくってて
最近、fluentdという言葉を聞くことが多いと思います。fluentdは、それぞれのサーバからログを収集し集約する為のアプリケーションです。fluentdは「Log everything in JSON」を合言葉に、全てのログをJSON形式で扱います。また一緒に聞くキーワードとしては、大規模とかリアルタイムとかがあると思います。この時点で関係ないやと思って、興味を失った人も多いと思います。しかし、今後のログ管理は、fluentdが主流になるか解りませんが、同様の集約するフレームワークが中心になると思います。 何故、fluentdが必要か？ まずはオンプレミスの世界から見て行きましょう。ログはサーバーにたまり、管理者はサーバにログインしてログを参照します。特に問題はありません。 次にAutoScalingを使わないAWSの世界です。これも同様に、ログはサーバーにたまり、管理者はサーバにログ
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
Fluentd Casual Talks #2 に行ってきました。 のっけから @just_do_neet さんが「1TB強/dayのログを毎日裁いている」とか、「バッファ溢れとかで1TBのログから1件でもデータロスしようものなら障害」とか恐ろしいことをさらっとのたまっていて全然カジュアルじゃない! と焦りましたが、面白かったです。 それぞれのプレゼンのレポートはどなたかがいずれまとめてくれるでしょう。主催者の @tagomoris さんから、ブログ書くようにと指令が出ていたし。 stdout-hook どれも良かったのですが、@repeatedly さんの stdout-hook が面白かったので反応。 https://github.com/treasure-data/stdout-hook アプリケーションログを fluentd や Treasure Data に送りたい、けどアプリケ
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