fluentdと定番プラグインのインストール：今さら聞けないfluentd～クラウド時代のログ管理入門（2）（1/2 ページ） 前回の記事「増えるログ、多様化するログをどう効率的に運用するか」では、fluentdの大まかなアーキテクチャについてご紹介しました。第2回では、fluentdがどういったものであるかをもう少し具体的に理解するために、実際の利用までの流れを紹介します。 fluentdの使い方 fluentdを利用するには、各サーバーにfluentdをインストールし、どのプラグインを使って処理を行うかについての設定が必要になります。 インストール手順 fluentdはさまざまな方法でインストールできます。例えば、 rpmパッケージによるインストール（CentOS、Red Hat Enterprise LinuxなどのOS向け） debパッケージによるインストール（Ubuntu、Deb
もう何番煎じだ？ってくらい書かれてますが、コリもせず書いてみました。 Elasticsearch＋Kibanaの環境を作って、タムタムさんのログ生成ツールからApacheのダミーログを流しこんで入れてみました。 参考URL memorycraftさんのブログ Kibana Elasticsearch fluentd apache-loggen インストールと起動 今回はCentOSへのインストールです。 基本的にはmemorycraftさんのブログの流れのままです。 elasticserchのインストールと起動 ダウンロードして、起動するだけ。 お試しということで、-fオプションにてコンソールにログ出力。 curl -OL https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-0.90.1.
Index ログ集計システムの要件 DB設計 データ保存方針 table設計 サーバ構成 Fluentd fluentd,fluent-plugin-mysql-bulk install td-agent.conf mysqlにデータが格納される事を確認する 集計用のバッチ その他 Table肥大化防止 可視化 ログ集計システムの要件 爆弾ログ処理班の@yutakikuchi_です。 ログ集計システムというものを作る時に皆さんはどのように対応していますか？ 以下の候補から要件のレベルで使い分けをしている人が多いと予想しています。ざっくりの評価ですが、導入難易度、正確性、可視化、リアルタイム、長期集計、スケール、運用費用という点で評価を書いています。 ツール 導入難易度 正確性 可視化 リアルタイム 長期集計 スケール 運用費用 リンク GA(スタンダード) ○ × ○ ○ ○ ○ ○ Go
日々の出来事、メンバーの働く様子や声、未来への想いなど、Supershipの“BE SUPER”なストーリーをシェアしています。
任意のSQLクエリで取得した結果の差分から、insert/update/deleteイベントを検知するプラグインをリリースしました。イベント検知だけでなく、レコードの内容と共にElasticsearch/Solrへ同期を行う、Outputプラグインも同封しています。 これはあえてバイナリログ(MySQLBinlogAPI)は使わずに、SQLクエリの実行結果の差分を見てinsert/update/deleteイベントを検知します。 そのため、純粋なテーブル同期だけでなく、任意のJOINやVIEWテーブルを元とした差分同期処理が実現できるのが特徴です。 y-ken/fluent-plugin-mysql-replicator https://github.com/y-ken/fluent-plugin-mysql-replicator http://rubygems.org/gems/flue
fluent-plugin-elasticsearchやKibanaのデフォルトであるlogstash形式では、年月日毎にインデックスを作成されて使われることを想定されています。 これは扱いやすいのですが万能では無く、次のような状況ではパフォーマンス的な観点で、このインデックスの粒度を変更することを検討すると良いケースがあります。 粒度を細かくしたいケース（時間単位） 日毎のインデックス作成では、elasticsearchに割り当てたメモリ量を超えてしまう 粒度を荒くしたいケース（週単位/月単位/年単位） 日毎のインデックス作成では容量が小さく、日常的に検索する範囲が複数のインデックスに渡るとき Kibanaは年月日以外の粒度（時間・日・週・月・年）にも対応していますので、変更することも容易です。これは次の2つの設定変更で適用できます。 ログ収集を行うElasticsearchへ流し込む、
開発合宿でDevOps界隈やモニタリング界隈で流行りのツールを組み合わせてBlue Green Deploymentできる何かを作りました。 同じチームで開発したid:shiba_yu36 先生やid:wtatsuru 先生が既にブログを書いてますが、自分の視点で書いてみます。（13/12/24追記: より詳細な内容が新規に書かれたのでリンク先を入れ替えました） Docker, Mesos, Sensu等を利用したBlue-Green Deploymentの仕組み - $shibayu36->blog; Docker コンテナにアプリケーションを立てて Graphite でいい感じに可視化するまで - wtatsuru's blog 僕は主に、各ツールから得られる情報をまとめて管理し、デプロイを実行するデプロイ管理ツールを作成していましたので、それについて書きます。 普段は運用の修行をして
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
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
今回解決したい課題 こんにちは植木和樹です。本日の課題はタイトルの通り「fluentdでS3のバケットにアップロードしたログを検索・集計する」です。EC2でサーバを構築した場合、インスタンスがTerminateした後もログが参照できるようfluentdを使ってS3にファイルをアップロードしておくのがAWSのベストプラクティスです。 「Amazon Recommends Fluentd as “Best Practice for Data Collection” over Flume and Scribe」 しかしS3にアップロードしたログファイルはツールを用いなければアクセスすることができず、このままでは容易に検索できません。EC2からS3をs3fsでマウントしてgrepという方法はありますが、遅すぎて実用的とはいえません。s3cmdでいったんローカルにファイルをダウンロードしてから検索す
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
fluentd のプラグインのテストで、他のoutputも利用するタイプのプラグインはどうテストするのかなあと思ってしらべてみた。@tagomoris さんの out_forest はちゃんとテストが存在したのでそれを読む事に。 https://github.com/tagomoris/fluent-plugin-forest/blob/master/test/plugin/test_out_forest.rb#L416 まず fluentd のプラグインのテストの書き方から理解していないので理解しなければ、と 公式ドキュメント を読むと: Please see Fluentd’s source code for details. うっ、はい… まず前準備に Fluent::Test.setup を呼ばないといけないっぽい。これ、engine.rb に書いてある所為でgrepしないと見つか
Fluentd に Config DSL を導入しろや！ つまり設定をRubyのコードで書かせろや！ という声は前から多かった。が、なんかいろいろ面倒な思惑が交錯し、あと「設定ファイルにrubyのコードでcallbackとか書いてプラグインの挙動を制御したい！」とか更に面倒なことを言いだした人がいたせいでDSL以外の設定書式でそれどうすんの……とコミッタの精神状態がどん底まで落ち込み長らく放置されていた。 みんなもOSSプロジェクトにfeature requestするときはあんまりステキすぎる機能のリクエストをする前に少し考えてみよう。まじで。 https://github.com/fluent/fluentd/pull/97 で、そんな数ヶ月ののち、ちょうど Fluentd v11 ハッカソンなるものがあったので、生ハム食べつつワイン飲んでたらConfig DSLのことを思い出した。まー
ウェブアプリケーションのログ収集には fluentd を使うとして、集めたログを検索したりグラフ化するには、別途システムを組む必要がある。 最近だと、オープンソースの Kibana というのが流行っているようで、公式ページにも紹介がある。 Free Alternative to Splunk Using Fluentd | Fluentd ここで比較対象とされている "Splunk" だけど、これを fluentd と組み合わせて使っている人は多くないようなので、軽く紹介しておきたい。 Splunkとは？ 商用のログ収集＆検索エンジンとしてはメジャーな製品で、 独自のクエリ言語でログを検索、加工、集計、グラフ化する あらかじめダッシュボードを作っておいてPDFでレポートを送る 検索条件を設定しておいてアラートを飛ばす といったことが出来るようになっている。 詳しくは公式のビデオでも。 Sp
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
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
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