Google Cloud Next 2025 Recap 生成AIモデルとマーケティングでのコンテンツ生成 / Generative AI models and content creation in marketing
この記事は、CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014 の 17 日目の記事です。 昨日は@neo6120さんのアドテクスタジオのゼミ制度の紹介と活動報告 でした。 18日目は@sitotkfmさんのSpark StreamingでHyperLogLogを実装してみたです。 弊社で、プラットフォーム機能の一部を作らせて頂いている、@hase_xpwです。 @kakerukaeruさんにやろうぜ！って誘われたので参加してみました これを機にブログもっと更新したいと思います！ 今回のテーマは、Norikraというミドルウェアで、業務でログ解析をする際に使ってみた所かなり便利だったのでNorikraの魅力を少しでもお伝えできればいいなと思いテーマに選びました。 これおかしくね？みたいなのがあったらバシバシ指摘して頂きたいです。 環境構築と使い方は、わかりやすくまと
はじめまして。インフラ＆コアテク本部の鳥垣と申します。普段はAmeba Smart Phone PlatformやAmebaの基幹系サービス全般のインフラを見る仕事をしております。 昨今fluentd + Elasticsearch + kibanaを使ったリアルタイムモニタリングが流行っていますが、これを使ってCassandraのステータスをモニタリングするシステムを作ってみましたので、そのお話をさせていただければと思います。 構築のきっかけこちらのサイトにてdstatのモニタリングをkibanaでやっている記事を拝見し、Cassandraのステータスも同じようにリアルタイムグラフの描画ができないかと考えました。 以前にWebSocketで監視もリアルタイムにという記事でもあるとおりリアルタイムモニタの仕組みはありましたが、kibanaの検証も兼ねてリアルタイムのグラフ描画にチャレンジし
2014年8月8日、ログ収集や可視化を始めたいエンジニア必携の書籍が技術評論社より刊行されます。 本邦初公開となる、全編書き下ろしの特集で構成された本書を読むことで、ログ解析の有用性からログ収集、保存、可視化手法を習得できます。 私はこの第2特集「ログ収集ミドルウェアFluentd徹底攻略」の執筆を担当しました。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編 [現場主導のデータ分析環境を構築!] (Software Design plus) それでは、それぞれの特集について簡単に紹介したいと思います。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編 特集1 ログ解析からはじめるサービス改善 (鈴木 健太) 第1特集では、ログを蓄積して解析する意義とは何か、コーヒーショップのECサイトを例に、データ分析のケーススタディと共に解説されています。 第1章 はじめに 第2章 サー
アプリケーションエンジニアとサーバープロビジョニングツール
自分はサーバープロビジョニングといえば、AWS上の本番・ステージング・共有開発機もろもろインフラチームにまかせっきりだった。しかしアプリエンジニアがローカル開発環境を作る用途ならChefやPuppetよりもAnsibleがマッチしていると思った次第。 背景 自分の職場だと、インフラチームはPuppetのマニフェストでサーバーを管理している、例えばサーバーにインストールするパッケージ やApacheの設定である。しかし、そのPuppetマニフェストはアプリエンジニアのローカルの環境を構築する用途としてそのまま使えない。 インフラチーム管理下のサーバーにおいてPuppetマニフェストで管理されている部分はアプリケーションエンジニアは触れないため、変更を加えたい場合は都度依頼を出している。 共有開発サーバーとローカル個人環境 例えばApacheとfluentdとElasticsearchはインフ
最近、Fluentd + ElasticSearch + Kibana 3 の構成でお試し運用を始めました。 すると下記のような事をやりたくなったが Apache アクセスログをURL毎に集計したい DB スロークエリログをクエリ毎に集計したい 単純に文字列のフィールドで pie/bar チャートなどを利用すると、期待を打ち砕かれる（打ち砕かれた） ふむふむ、遅いクエリーには select, where, from が多いのか.... orz 見事に単語毎に集計されてしまった。 どうもトークナイズを止めるには ElasticSearch の multi field を利用するのが良さそう。（Solr で言うと copy field？） fluentd + ElasticSearch + Kibana + logstash フォーマットを下記の構成で利用する場合 fluentd のタグは m
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