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
イベントページ: Norikra meetup #2 : ATND 僕自身はNorikra使ったことないのですが、周囲には使っている人がいて評判も良いので、他の人のユースケースも聞いてみたい、あわよくば自分とこの業務にもねじ込みたい、と思い参加してきました。期待通り、ユースケースを色々聞けて面白かったです。 今回聞いたNorikraのユースケースには、大体以下のような共通点がありそうに感じました。 ステータスコードごとの件数を集計するために使っているところが多い Norikraでの集計結果は、Fluentdを介して、他のツール（MackerelやらZabbixやら）に渡す Norikraが落ちたら落ちたで諦めるという割り切りで使う（冗長化はcold standby程度） 同じデータをデータベースにも流し込み、Norikraはあくまで速報値やアラート用に使う メモリを大量に積んだマシンを用意
Treasure Agentをさらに使いやすく ご存知の方も多いかと思いますが、トレジャーデータ社では、out_tdプラグインを使うことで、Fluentdから簡単にデータを流し込めるようになっています。これはHeroku上でも動くようになっており、heroku-td-agentとして公開されています。 ただこれ、意外と面倒くさいです。具体的には Treasure Dataのアカウントを持っていることが前提。 そしてAPIキーをメモ。 GitHubのHerokuアプリをクローンしてきて bundle install... あああああああああああああああああああ、やってられるかボケえぇぇぇ!!!! これではいかん。せっかくHerokuという、ソフトウェアのデプロイを抹殺してくれたプラットフォームにいるんだ。その恩恵を100％受けてやろうじゃないか。 出ましたTreasure Agent Her
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
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
nanapiでは社内のチャットツールに、Slackを導入しています。Slackの便利なところはintegration周りで、要するに他のツールとの連携が非常にし易いんですね。そういった、Chatを中心にした業務効率化を最近ではChatOpsと呼んだりします。 http://nanapi.co.jp/blog/2014/07/24/nanapi_chatops/ ChatOpsの重要な点はコンテキストを共有できる点ですよね。「○○ってエラーログが出てるよ」みたいな情報を直接誰かに伝えるのではなく、ログが出ているという状態をChatを経由して同じものを見ることで、説明が非常にラクになります。 ほかにもデプロイをHubot経由で指示したり、ステータス取得をしたりなど様々な使い方がありますがやはり重要なのは同じ画面を皆が見ているということですね。そういった点がChatOpsの大きなメリットとしてあ
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
「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
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
The document discusses the Fluentd logging system. It includes an explanation of how Fluentd buffers and queues log data before outputting it. The emit method is used to add log data to a chunk, and if the chunk limit is reached a new chunk is created and added to the queue. Once data is in the queue it can be output by the configured plugin.Read less
増えるログ、多様化するログをどう効率的に運用するか：今さら聞けないfluentd～クラウド時代のログ管理入門（1）（1/2 ページ） 仮想化やクラウド化、モバイル化の進展に伴い、管理すべきログが多様化・肥大化しています。そんな中でも効率よく、意味のあるログ管理を実現するツールとして注目されている「fluentd」を、これから始めたい方のために一から解説します。 システムを安定して効率良く運用していくために、ログ管理は欠かせない要素の1つです。仮想化やクラウド化、モバイル化の進展につれてシステムはますます大規模化し、それに伴い管理すべきログが多様化・肥大化する傾向にあります。 fluentdはこういった中でも、効率よく、意味のあるログ管理を実現するために非常に有用なツールです。本連載では、fluentdの基本と具体的な活用方法を紹介します。 ログ管理の現状と課題 環境の仮想化・クラウド化、さ
はじめに Fluentd Casual Talks #3 で norikra の作者である @tagomoris さんのお話を伺ってからずっと試したいと思っていてやっと試せたのでアウトプット。 参考 Norikra 0.1を使ってみた Norikraで遊んでみた fluent-plugin-norikra #fluentdcasual Norikra in action http://esper.codehaus.org/ 5.1. EPL Introduction 5.2. EPL Syntax norikra とは 自分の認識、でも百聞は一見に如かず ちゃんと理解出来ていないけど...以下のような認識でいる。 ログ等のストリームデータを SQL ライクなツールを使って検索出来るツール 例えば、fluentd で処理しているログに対して SQL に似た感じの検索クエリを投げて結果を処理出
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のほかにもバイナリシリアライゼーションフォーマット「MessagePack」の開発などで知られる古橋氏だが、学生時代からその技術力の高さには定評があり、注目され続けてきたスーパーエンジニアでもある。 今回、fluentdのユーザーでもあり、古橋氏とは旧知の仲でもあるグリー 開発本部 リーダーの森田想平氏がインタビュアーとなり、fluentdにまつわるトピックや、トレジャーデータでの開発、オープンソースへの想いなどを訊いている。本稿では、その模様をお伝えしながら、“エンジニア・古橋貞之”の魅力に迫ってみたい。 fluentd v11の注目ポイント 森田 まずは、グリーでも大変お世話になっているfluentdについて、いろいろ聞かせてください。開発中の新バージョン（v11）では、かなり大きな変更や機能追加があると伺っていますが、注目ポイントをいくつか教えてもらえますか。 フィルタ
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
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
ゴクロの大平です。 私にとって一番大事で替えの効かないミュージシャンはさだまさしさんですが、私にとってクラウドコンピューティングのサービスの中で一番大事で替えが効かないサービスはS3です。 多種多様なAPIを用いて柔軟にファイルの操作が出来る事や、”99.999999999％”と謳われている高い耐障害性、S3にあるデータをElastic MapReduceやRedshiftなどを用いて手軽にデータ解析を行える基盤が提供されていることなど、あまりに便利すぎてS3の代替となるサービスを探しだすのが難しい状態です。 もちろん多くのAWSユーザーが同じようにS3の便利さを享受していると思いますし、インターネット上でも多くのブログ等でその魅力が語られています。その中で本記事は既に存在する記事と似たような内容を書いてしまうかもしれませんが、弊社なりのS3の使い方についてご紹介したいと思います。 なお
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