さくらのDockerコンテナホスティング-Arukasの解説とインフラを支える技術（July Tech Festa 2016 『IoTxAIxインフラ時代...
このエントリはFluentd Advent Calendar 2013の18日目のエントリです。社内引きこもり系のものぐさエンジニアがパブリックなAdvent Calendarに記事を書くなんてまぁめずらしい! さて、今日は何の話かというと、fluent-plugin-redis-publishというプラグインの話です。作者はtypesterなんですが、rubygems.orgにアップロードしたのはhisaichi5518です。なんでそんなことになっているかというと、話は1ヶ月半ほど前に遡ります。もともとこのプラグインは社内で生まれて1年前くらいから普通にバリバリと使っていました。 hisaichi5518: fluent-plugin-redis-publish ってrubygemsにないんですか acidlemon: ない 言われるまで気付かなかったけど、1年以上使ってるのにgithu
自社サービスの運営のために fluentd を使っているとrpmでインストールできる td-agent が大変便利だ。 便利だが、自社内で使うんだから、もう最初から自社用の設定とかその設定に必要なプラグインとか入っててほしい。そんで yum install td-agent をサーバ上で実行したら設定とかいじらないでいいようにしたい。みんなラクをしたいでしょ！？ もちろん td-agent のリポジトリをforkしてあれこれ手を入れればできるが、そうするとその後のメンテナンスが面倒だ。リポジトリ自体のアップデートはTreasure Dataの人に頑張っていただいて、我々は spec をいじる程度に収めておきたい。みんなラクをしたいよねー。 した いろいろと td-agent のビルドスクリプトに手を入れる必要はあったが、もうその修正は当たっているのでみなさんは以下の手順を実行するだけでよろ
Tuppari公開記念Hackathonで作ろうとした奴を作ってみました。 ごめんなさい、micro instanceなのでアクセス過多で動かない時があるかもしれません、ちょっと調整中です。 リアルタイムリソース監視アプリ yosuke-furukawa/dstatwatcher · GitHub WebSocketを使ってリアルタイムにリソース監視したりログ監視したりするのは正直よくあるやつなのですが、fluentd使ってみたかったというのと、highchartを本業の方で使おうか迷った挙句、使えなかった経緯があったので、使ってみようと思って作成してみました。 大体、↓の感じの流れでやってます。 Fluentdとdstatのつなぎの部分にはfluent-plugin-dstatを使用しています。 shun0102/fluent-plugin-dstat · GitHub これを使うと、d
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
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。
先日、朝ご飯を家で食べてきたにも関わらず、通勤途中の駅のカレー屋さんの匂いに誘惑され、 朝カレーしました！周りのメンバーにはこの幸せがまったく響かなかったのが残念です。 アライドアーキテクツの唯一のインフラ基盤エンジニアの平野です。 「からあげ朝カレー」というメニューでした。 さて今回のお題は、インフラ界隈で盛り上がりを見せているFluentdという技術についてです。 私ももれなくこの技術に注目し、先日もFluentd Meetup in Japan #2 に参加させていただいたり、 自社のシステム合宿で、周りのメンバーが粛々とプログラムをしている横でFluentdをいじり倒してました。 ◇背景 昨今ビッグデータ、ビッグデータと注目され、Webサービスにおけるユーザの行動解析、 即時性のあるマーケティングデータの抽出要望がシステムに課せられます。 NoSQLと呼ばれる大量データを分散処理に
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