こんにちは，SREのid:cohalzです． Mackerelの監視設定をバックアップするため，またはどんな変更があったのか把握するために，自動でGitHubリポジトリに管理するものを作りました． 監視設定を変更すると，自動で以下のような変更が即座にGitHubにも反映されます． diffの画面 また，コミットメッセージには 変更の種類(作成・変更・削除) 対象の監視設定名 変更を行ったユーザ が記録されます． コミットメッセージ 自動で実行されるため以下のような利点があります． いつ誰がどの監視設定を変更したのか確認できる コミットされた時間が監視設定を変更した時間になる GitHub上のdiffを用いて監視設定の変更を確認することができる そもそも監視設定のバックアップに漏れがなくなる また，実行するサーバも不要で準備や運用の手間もいらず，すぐに利用することができます． これらはMac
こんにちは！ Mackerelチーム CREの id:a-know です。今日は、去る3月1日（金）に開催した公式イベント、Mackerel Meetup #13のレポートをお届けしたいと思います！ 13回目となる今回のイベントは、サイボウズ株式会社様の素敵な会場をお借りしての開催となりました！ 日本橋にあるタワービルの27Fフロアの入り口をくぐると、そこにはまさしく "公園" のような光景が広がっていました！ "サイボウ樹（じゅ）パーク" と呼ばれるものらしいですよ。 平日の昼間からの開催にも関わらず、多くの参加者の方にお越しいただきました！ 窓際にはハンモックもあって、このオフィスが都会のド真ん中にあるってことを、つい忘れてしまいそうです（笑） ハンモックのあまりの心地よさに至福の表情の id:missasan 。 こんな素敵な会場での Mackerel Meetup。否が応でも期待が
こんにちは。Mackerelチームディレクターの id:daiksy です。 ミートアップなどのイベントで開発中である旨をお知らせしていました、機械学習を用いたMackerelの新機能「ロール内異常検知」β版の提供を開始しました。 mackerel.io 異常検知は、これまでの閾値を設定する監視とはすこし考え方が異なります。ここでは、異常検知とはどういうものなのか、どのように使えばいいのかを見ていこうと思います。 ロール内異常検知とは 「ロール内異常検知」とは、機械学習により、Mackerelで設定されたロール内にあるホストに対して、特別な監視項目を設定することなくサーバーの異常を検知する機能です。 これまでのサーバー監視では、監視ルールを的確に設定するために、深い経験やノウハウが必要でした。CPUが高負荷な時にアラートを出したい、と思ったとしても、そもそも高負荷とはCPUの使用率が何%の
監視を Zabbix から Mackerel に移行しています。そこで困ったことを OSS を書いて解決しようシリーズのお時間です。 ホストのダウン検知を早くしたい Mackerel の監視は Push 型と呼ばれるもので、mackerel-agent が Mackerel サーバに対してメトリクスを送信する形態です。そのため、agent を稼働させているホストがダウンしたという事象は、「一定時間サーバに対して情報が送られてこない」ことによって、組み込みのアラート "connectivity" として検知されます。 これによって困ることとしては、以下があります。 ホストが実際にダウンしてから7分程度経過しないとアラートが上がらない あまり短時間で判断してしまうと誤検知が増えるからでしょうか もうちょっと早く検知したいです "connectivity" アラートは Critical レベルし
昨年の年末から Mackerel の本格導入を始めました。 それに当たって AWS Integration 用の CloudFormation テンプレートを書いたので、 他のプロジェクトでも導入が簡単になるよう公開しました。 shogo82148/cf_mackerel 使い方 GitHub Pages でテンプレートを公開しているので、 template-body にテンプレートのURLを指定して、 新しいスタックを作成するだけです。 aws cloudformation create-stack --stack-name "MackerelIntegrationIamUser" \ --template-body https://shogo82148.github.io/cf_mackerel/mackerel.yaml \ --capabilities CAPABILITY_NAM
前回書いた記事に続き，Mackerel を使って ECS のメトリクスを取得する方法を検証していて，今回は「パターン2 : コンテナインスタンスに mackerel-agent をインストールする」の検証結果をまとめる．前提としては前回と同じで，ALB の動的ポートマッピングを使う． パターン1 : mackerel-agent タスクをコンテナインスタンスごとに起動する パターン2 : コンテナインスタンスに mackerel-agent をインストールする kakakakakku.hatenablog.com メリデメ 最初に「パターン2」のメリデメを整理しておく．「パターン1」では実現できなかった「タスク特有のメトリクスを取得できる」点が大きなメリットで，今回この「パターン2」を採用することにした． メリット mackerel-plugin-docker でコンテナインスタンスのメト
こんにちは。Mackerel セールスエンジニアの id:a-know です。 主に毎週のアップデート内容をお知らせしているこのブログですが、今日は Mackerel のメタデータ機能について、その活用例を交えつつご紹介したいと思います。 当記事の概要 AWS EC2 に自動的に割り振られるパブリック IP アドレスは、（Elastic IP を指定しない限りは）インスタンスの再起動などで変動してしまいます。そのため、.ssh/config に記述する IP アドレスも、変更が発生するたびに書き換える必要があり煩雑です。 今回は Mackerel のメタデータ機能を使用し、パブリック IP アドレスをホストのメタデータとして登録しておくことで、Mackerel メタデータ API から常に最新の IP アドレスを取得することができる ＆ API と各種自動化ツール（今回は Capistra
Metrin(メットリン) AWSのCloudWatchの値を取得できるMackerelのプラグインはいくつかあるのですが、 対象リソースが未対応のものが多く、また新しいサービスにはすぐに対応しない作りだっため困ってました。 そこで、汎用で利用できるプラグインがほしいなーとy13iにアピールしていましたら、 なんと作って頂けたので紹介になります！！ Metrinはy13iが作成した汎用CloudWatchプラグインです。 1つのプラグインでチェック機能とメトリックの取得の両方を兼ね備えています。 Zabbix/Sensu/Mackerel監視システムを選ばず、言語はGoで書かれているため、 OSはWindows/Linux/Mac/BSDどれでも使用できます。 また、MetrinはデフォルトでMackerelのカスタムメトリックのフォーマットに対応してくれています！ 準備 対象のOS(Wi
この記事は Mackerel Advent Calendar 2016 の 12/13 日の記事です。 はじめに 皆さんは golang で書かれたプロセスの監視はどの様に行われているでしょうか。builderscon 2016 でも登壇された Dave Cheney 御大の gcvis をお使いでしょうか。 確かに gcvis は便利なのですが一つ悩ましい点があり、gcvis 自信がプロセスを起動しないといけないという点にあります。作り上致しかたないのですが、コマンド引数にて起動するプロセスを指定する仕様になっています。つまり起動には gcvis が必要になるのです。監視の際にアプリケーションを止められるのならばいいのですが、そうでないときは使えない事もあります。 ところで昨日 golang で書かれたプロセスを監視/操作するためのツール「gops」をご紹介しました。 この gops で
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