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LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
橘玲の『「読まなくてもいい本」の読書案内』を読んだので、感想とメモをまとめておく。 この本、タイトルは『「読まなくてもいい本」の読書案内』だが、実際には「読まなくていい本」はほとんど紹介されていない。紹介されているのは、当たり前の話かもしれないが読むべき本だ。他の読書案内本と異なっているのは、"こういう本は読まなくて良い"と、ばっさり切り捨てているところ。読むべきか・読まなくてもよいかの基準は、20世紀後半に爆発的に進歩した科学研究の成果に置いている。著者は、この時期に起きた科学研究の大幅な進歩を"知のビッグバン"、"知のパラダイム転換"と呼び、これ以前に書かれた本は(とりあえず)読む必要がないと言い切る。古いパラダイムで書かれた本は捨てて、新しいパラダイムで書かれた本を読もうという話だ。ちょっと乱暴な分け方ではあるが、1980年代に大学生だった私には案外納得できるものだった。学生時代に最
次世代 Web カンファレンスで監視について話すことになったので、ネタとしてWEB系各社で使っている監視ツールを調査中。 うちはこれ使ってるよ!!!ってのがあったら@mikedaにメンションください! Cookpad Zabbix 昔はNagios+muninだけど台数増えて性能的に破綻した ビューはそのままじゃ辛いのでmunin風に表示するのを自作 StatusCake DataDog。サービス系、サーバに紐付かない系の監視に。DashBoard便利 waker。通知用。PagerDuty高い、と言ってryot_a_raiが秒で作ったらしい Kibana imon。独自のリアルタイムなサービス稼働状況表示ツール NewRelic 試し中なもの Real-User Monitoring : JSでbeacon飛ばしてfluentd -> BigQuery。Google SpreadShee
(Monitoring Casual Talk in Kyotoで発表してきたので、ブログエントリにまとめ直しました) 2013年はインフラ周りの技術的な進化が大きく、いくつかのエポックメイキングな概念と実装が産まれました。個人的には特に以下の2つが大きいと思っています。 AWSの本格普及期 DockerとImmutable Infrastructure これらを踏まえて、2014年のウェブシステムの進化の方向性を考えてみます。また、それによるモニタリングへの影響もあわせて考えます。だいぶ長くなってしまったので、急ぐ人は最後に結論をまとめましたので、そちらからどうぞ! 2013年という時代背景 AWSが本格普及期を迎えているのは、言わずもがなのことで、Re:Inventでの246件という膨大のセッション数などにその勢いが表われています。 また、DockerはLXC (LinuX Conta
With regret, we’ve made the decision to close down Flavors.me. We fully appreciate how frustrating this is. It took a great amount of deliberation and discussion to reach this difficult decision. But, recent issues with Flavors forced us to look very carefully at the service we provide and we no longer feel we can offer a robust service into the future. We’ve now retired our hosting and web-builde
Rubular is a Ruby-based regular expression editor. It's a handy way to test regular expressions as you write them. To start, enter a regular expression and a test string. Or you can try an example.
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ?」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ!」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/
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
アジャイル開発チーム向けのコーチングや、技術顧問、Scrum Alliance認定スクラムマスター研修などのトレーニングを提供しています。お気軽にご相談ください(初回相談無料) チームでの開発って大変だけど楽しいと思ってるみなさんこんにちは。@ryuzeeです。 チームは共通の目標に向かって日々の仕事に取り組んでいくことになりますが、そのためにはメンバーそれぞれが必要なスキルをもっている必要があります。このスキルを見える化するテクニックの1つとしておすすめなのが、スキルマップです。 作り方は簡単で以下の図のように横軸に必要なスキルを、縦軸にチームメンバーの名前を入れます。それぞれのマスでは、その人のスキル度合いを表す印を入れていきます。ここでは、★:エース、◎にじゅうまる:得意、○しろまる:一人でできる、△しろさんかく:助けがあればできる、空欄:できない、・:今後習得したい、というようにしていますが、この記号はチームで好
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
なんか突然東京行きたくなったので、ひょひょいと行ってきた。 たまたま立ち寄ったクックパッドっていう会社でクックパッド流UIの作り方という勉強会してたので、偶然持ち合わせていたはてなステッカー渡したりおいしい料理いただいたりした。 UI/UXのためのSass 池田さん / サービスデザイン部 Sass / Haml (エンジニア・デザイナー問わずに) Github デザイナーもpull req 一つのサービスを複数チームで開発 各デバイスで速いサイクルでの開発 Sassとは → ぐぐれ 全体のデザインを束ねる → デザインガイドライン ガイドライン Sassで統一的なものを提供する 画像を使わずにCSSでデザインするメリット mixinをつかって統一できる 画像編集がいらない プロパティの変更によってデザインに幅をもたせる事ができる mixinの中身は応用がきくような仕組みにしておく 検証を
タイトル通り、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + 様々なプロダクトを組み合わせて、自宅が揺れる原因を分析してみるお話です♪ 長丁場になりそうなので、これから数回に分けて綴っていこうと思います。 第1回の今回は、揺れ分析をはじめた理由、やりたいこと、システム構成についてお話します。 はじめた理由 実は・・自宅マンション周辺の大規模工事が終わった頃から、毎日ふとした時に自宅が揺れています! 震度1〜2くらいかな?と思ってYahoo!の地震情報を確認してみるのですが、地震は起きていません。 天井から吊してあるパネルも揺れるので、気のせいではないはずなのに。。 管理会社に問い合わせてみましたが、「よくわからないですねー」と素っ気ない返事しか返ってきません。 むむむっ、結構重要な問題だと思うんだけどー><。 揺れの原因によっては引っ越しも考
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
突然ですが... あなたは、あるゲームプロジェクトの本番リリース2日前にサーバエンジニアとしてJOINしました。いざリリースを迎えたとき、ElastiCacheのメモリが突然危険域を超え、さらにあと2時間で枯渇しそうな状況になりました。 さて、この状況におかれたあなたは何をしますか? はじめに モバイルゲームのシステムは新しいイベントをopenするとトラフィックが2倍、3倍、時には普段の10倍以上来ることがあり、トラフィックの変動が非常に大きい特性があります。 新しいゲームのリリース時はより顕著で、想定以上のトラフィックが来ることもしばしばあります。 この記事は、あるゲームプロジェクトの本番リリース時に大規模トラフィックが来た際のサーバトラブルを題材に、 どのような観点で問題を切り分けていったのか、トラブルシュートのプロセス どのような準備(負荷テスト)をしていれば防げるのか という話をし
複数台のサーバーやクラウド環境を組み合わせてのサービス運用においては、ログの収集方法に工夫が必要となる。こういった場合に有用なのが、さまざまなログの収集手段を提供するfluentdだ。今回はfluentdのアーキテクチャやそのインストール/設定方法、基礎的な設定例などを紹介する。 さまざまな方法でログを収集できるfluentd 今回紹介するfluentdは、Treasure Dataが開発するログ収集管理ツールだ(図1)。オープンソースで公開されており、Linuxや各種UNIXで動作する。 図1 fluentdのWebサイト ログ収集のためのソフトウェアとしてはsyslogdやsyslog-ngなどが有名だが、fluentdがこれらと異なる点としては、以下が挙げられる。 さまざまなソースからのイベントをさまざまな媒体に出力できる fluentdの大きな特徴としては、ログの収集方法やログの記
こんにちは。Treasure Data の古橋です^^; 先日の Treasure Data, Inc. 壮行会 で、イベントログ収集ツール fluent をリリースしました! Fluent event collector fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに テキストではなく JSON オブジェクト を使います。また プラグインアーキテクチャ を採用しており、ログの入力元や出力先を簡単に追加できます。 Twitterでも話題沸騰中です:イベントログ収集ツール #fluent 周りの最近の話題 背景 「ログの解析」は、Webサービスの品質向上のために非常に重要です。Apacheのアクセスログだけに限らず、アプリケーションからユーザの性別や年齢などの詳しい情報を集め
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
ログデータを活用してビジネスに役立てようという最近のトレンドは理解できる。 しかし、なぜログ収集ソフトウェアのFluentdがこれほどまで話題になるのか、不思議に感じている方もいるのではないだろうか。単にログデータを収集するならばsyslog-ngやrsyslogで十分ではないかという意見もあるだろう。 それらは既存のログシステムを置き換えるプロダクトであり、Fluentdのそれとは根本的に異なる。Fluentdは、既存のログシステムに手を入れることなく新たにログの収集を行い、ストリームデータ処理を実現するプロダクトなのである。 一般的にログデータはサーバの数だけ分散しており、それを定期実行処理で収集するということだけでも、なかなか骨の折れる仕事である。さらに集めるだけでなく、日々増え続けるログデータを活用できる形に加工してしかるべきデータストアに保管するということに挫折した方もいるのでは
「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
LTSV って何? Labeled Tab-Separated Values という、テキストのフォーマットの仕様です。CSV や TSV や JSON そのほかと同じ、テキストデータのフォーマット名。主にログ、特に httpd のアクセスログなどに適用すると便利です。 仕様は http://ltsv.org にまとまっています。随時更新中です。 LTSV は単なるログのフォーマットであって、それ以上でもそれ以下でもありません。 LTSV ってタブ区切りで値に名前を付けただけのもの? はい、そうです。 これが 127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326 "http://www.example.com/start.html" "Mozilla/4.08 [en] (
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モバイルファースト室の @rejasupotaro です。 クックパッドでは、サービスをリリースしてログを収集して分析して改善してまたリリースして、というサイクルを素早く回すことでより良いものを作るということをウェブではやってきました。 クックパッドのサービス開発のフレームワークをモバイルアプリでも適用したいのですが、モバイルアプリにはウェブアプリと違ったロギングの難しさがあります。 今回はモバイルアプリのロギングの問題点とPureeというログ収集ライブラリについて話します。 モバイルアプリのロギングの難しさ ウェブアプリでは、基本的にはサーバー側でログを収集することができますが、モバイルアプリの場合は画面の制御はアプリ側で行われ、APIを介してデータを受け取るため、クライアント側でログを収集して送信する必要があります。 アプリのログを収集するのに、画面遷移をしたりタップするたびにサーバー
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。
It's like JSON. but fast and small. MessagePack is an efficient binary serialization format. It lets you exchange data among multiple languages like JSON. But it's faster and smaller. Small integers are encoded into a single byte, and typical short strings require only one extra byte in addition to the strings themselves. Next: MessagePack is supported by over 50 programming languages and environm
技術部の小池です。 11/2(日)にカヤック鎌倉オフィスにてKanagawa.swift #2が開催されます。 SwiftやAppleプラットフォームの開発に興味がある方はぜひお気軽にご参加ください! japan-region-swift.connpass.com 前回のKanagawa.swift #1の様子は以下の記事でご覧いただけます。 Kanagawa.swiftを開催しました! Kanagawa.swiftにカメラマンとして参加しました #kanagawa_swift 当日はイベント企画に加え、鎌倉近郊のお菓子なども用意される見込みです。 Swiftの学びとともに、鎌倉の魅力もお楽しみください。 また、11月にはカヤック運営のサウナ御成桑拿もオープンしている予定です。併せてご利用いただき、鎌倉での一日を存分に満喫してください。 onari-sauna.com カヤックでは土日や平
前編(「ビッグデータは"リアルタイム"でこそ価値がある」)では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET(Capture EveryThing)」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手/構成/編集/写真:小川楓太(NEWPEACE Inc.) AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です —— 今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ
Performance tuning and troubleshooting on Java applications on the air.
課題 数年前と比較すると、GKEやECSを始めとするコンテナ実行環境でのアプリケーション運用を行うサービスはかなり増えてきた印象があります。 コンテナを運用する上では、アプリケーションのイベントを追跡する上でログをどう扱うかが課題になります。今までのように古いログを定期的にローテートして別のストレージに転送するといった手法はクラウドネイティブなアーキテクチャには最適とは言えません。 アプリケーション開発の方法論として、Twelve Factor App ではログをイベントストリームとして扱うためのガイドラインが示されていますが、近年のWebアプリケーションではシステムを疎結合に連携するマイクロサービスという考え方が主流になりつつあります。 アプリケーションログはサービスごとにフォーマットを整形した上で、ログ収集サービスに配送。必要に応じてリアルタイム分析や異常データの通知、そしてデータの可
はじめに Fluentd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にインプットされた、すべてのログをJSONに変換し、アウトプットします。インプットとアウトプットはモジュール化されており、モジュールを追加することでインプット元とアウトプット先を追加できるようになっています。 Fluentdは急速に知名度を高め、多くのWebサービス会社で実際に使用されるようになりました。従来のログが抱えていた問題も、Fluentdが適切な解決策となっていると認知され、かつ簡単に導入・スモールスタートできるミドルウェアであったことが大きかったと思います。 本稿では、Fluentdの簡単な仕組みと導入方法、シンプルな動作事例について紹介します。 対象読者 システム管理者 データサイエンティスト 必要な環境 UNIX系OS Ruby 1.9 ログを出力する理由 システム運用を始める
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