td-agentのprofiling - wyukawa’s blog に書いたようにfluent-plugin-uri_decoderが重いということまではわかりました。 じゃあどうすっかという話なのですが、内部で議論がありRuby 2.4 + CGI.unescape + fluentd filterでいけばいいんじゃね？ということになりやってみました。 sonots先生も言ってるし背中を押されました。 便利そう(ステマ)というのと、URI.decode は obsolete ですね、というのと CGI.unescape なら新しめの ruby で高速化されてるはず、というのと / “td-agentのprofiling - w…” https://t.co/t6R2sTgvWR— そのっつ (Naotoshi Seo) (@sonots) 2017年6月8日 Ruby 2.4 + C

この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2016の21日目の記事です。 こんにちは、ソーシャルゲーム事業部のぼくらの甲子園！ポケットのサーバサイド開発・運用を担当しておりますマコピーことid:mackee_wです。 ↑のヘッダ画像の人物はワタクシ、という噂があります。みなさま答えはあっていましたでしょうか。 ぼくらの甲子園！ポケットとは 2014年9月にリリースされた共闘スポーツRPGのスマートフォン向けゲーム 現在3年目でございます！！！ 甲子園をモチーフにしてプレイヤーとプレイヤーが協力して別のチーム(CPUではない)と対戦して甲子園の頂点を目指す チーム(高校)の部員がプレイヤー9人揃わなければ試合が始まらない縛りとかも特徴です そんな感じで運営しておりますので興味を持たれましたらこちらからダウンロードのほどよろしくお願いしますm( )m。 ちなみにこの記事は

fluentdで集約したログをRedshiftに投入するのに、これまでは fluent-plugin-redshift を使っていたのですが、諸々の理由でこれを置き換えるツールをGoで書きました。 Rin - Redshift data Importer by SQS messaging. プロダクション環境に投入して、2週間ほど快調に動作しているので記事を書いておきます。 アーキテクチャと特徴 S3にデータが保存されたタイミングで、Amazon SNS または SQS にメッセージを飛ばすイベント通知機能がありますので、それを利用しています。 (何者か) S3 にデータを保存する (fluent-plugin-s3, その他どんな手段でも可) (S3) SQS に S3 の path 等が記述されたメッセージを通知する (Rin) SQS のメッセージを受信し、Redshift へ CO

OSS のログ収集管理ツールFluentdを用いてログを統合管理している場合の懸念点として、ログの収集漏れが考えられます。 Fluentdでは、バッファ機能を活用することでログを収集漏れすることなく確実に収集することができます。 このバッファ機能のメカニズムを理解すべく動作検証した結果を紹介します。対象とするFluentdのバージョンは0.10.30です。 Fluentdとは Ruby実装のOSSのログ収集管理ツールです。 Fluentdは、Input、Buffer、Outputの3つのコンポーネントで実現されています。 様々な場所からログを収集、JSON形式に変換し(Input)、蓄積(Buffer)、様々な出力先にデータ出力(Output)します。 例として、あるサーバ(server01)のApacheのアクセスログを別のサーバ(server02)内にファイルとして出力する場

昨年10月にAmazon Elasticsearch Service(Amazon ES)がリリースされました。 今まではEC2インスタンスにElasticsearch をインストールして運用していましたが、AWS側でマネージドしてくれるということでとても便利そうだなと思い使ってみました。 動作環境は以下の通りです。 Fluentd 0.10.58 fluent-plugin-elasticsearch 0.9.0 Amazon Elasticsearch Service r3.xlarge 構成としては、各WebサーバからApacheのアクセスログをFleuntdサーバに集約してAmazon ESへ転送するようにしていました。 しかし、FluentdからAmazon ESへ転送する際に途中でエラーが出てしまい、転送できなくなることがありました。 2015-12-14 07:00:55 +

Terraform + fluentd + Docker + Puree で小さく始めるモバイル行動ログ収集基盤構築 河合 航平 2015.07.07 1273 194192628259 こんにちは。 4月から新卒駆け出しインフラエンジニアとして日々奮闘しております河合です。 "モバイル行動ログ収集基盤" を "小さく" 始めたので、以下にインフラ構築からモバイルまでの設計までをまとめたいと思います。今回このログ収集基盤を作るにあたって私自身がこれまで経験したことのない技術・ツールを利用しましたので、それらの導入についてもご紹介いたします。 導入の背景 私は英単語サプリを中心にインフラを担当しています。 英単語サプリとは、聞ける・話せる・覚えてるをコンセプトとした高校受験からTOEICまで対策できる英単語学習のサービスです。 ユーザの分析によく使われるツールの1つにGoogle Analy

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…

Fluentd v0.12 には Fluentd v0.12 is Released で言及されているように、「ラベル」という機能が追加されています。本記事ではラベル機能の使い方、またラベル機能に対応するためにプラグインを改修する方法について解説します。 概説 このラベルという機能は、「内部ルーティングするのに add_tag_prefix したり remove_tag_prefix したり、タグ設計するのめんどくさい！！」という声にお答えして追加されたものです。 ラベル機能を使う事によって、タグを改変することなく、内部ルーティングすることができるようになります。 ラベル機能の導入によって、以下のような利点が生まれていると思います。 タグをいじることが(ほとんど)なくなったので、オリジナルのタグ情報を保てるようになった。 Fluentd 本体がサポートする機能なので、プラグイン作者が個別に

ども、かっぱです。 sensu では RabbitMQ が重要な役割を担っているはずなんだけど内部情報とかよく解ってなくて本当に申し訳ございません。せめて内部リソースモニタリングしたいなって思っていたら RabbitMQ には HTTP API が提供されているのでコレと fluentd 復習の第三弾として flunet-logger-ruby を絡めてリソースモニタリングを試してみたい。 参考 rabbitmq_http_api_client RabbitMQ Management HTTP API fluent-logger-ruby fluent-plugin-dd 実装 HTTP API を有効にする RabbitMQ は既に導入済みの環境にて以下のように HTTP API を有効にする。 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 上記

fluentd / td-agent とは fluentd とは fluentdはruby gemによって提供されるログ転送/収集の仕組みです。rsyslogdでは実現できないような大量ログの収集/分析を行う目的で使用すると良いと思います。 td-agent とは td-agentとはfluentdのラッパープログラムです。ruby, gem等のプログラムや起動スクリプトなどの便利なファイルをインストールコマンドひとつで提供してくれます。td-agentは環境変数PATHには存在しないディレクトリにrubyやgemをインストールしてくれるので、システム全体への影響を与えずにfluentdが使えるメリットがあります。 fluentdのデメリット(弱点) fluentdは万能ではなく、業務要件によってはクラシックなrsyslogdを使用する方が良い場面も存在します。以下にfluentdの弱点を

こんにちは．リクルートテクノロジーズ APソリューショングループの相野谷(@ainoya)です． このエントリでは，A/Bテストの効果測定を素早くモニタリングできるSixpackという A/Bテスティングフレームワーク，これとfluentdを組み合わせ，収集したコンバージョンログを元に Sixpackでの効果測定を行う例について紹介いたします． 皆さんはどうやってA/Bテストモニタリングを実施しているでしょうか？一般的に行われているのは， アクセス解析系のSaaSが提供するjsを，フロントエンドに埋め込んでテストパターンの出し分けをする方式かと思います． 今回紹介するSixpackは，集計サーバ・クライアントライブラリ一式を自前で用意する手間があるものの， その分拡張の自由がききます．これを活かすことで， 自分のサービスにサードパーティのjsを埋め込みたくない クライアントサイドjs以外の

This document summarizes Masahiro Nakagawa's presentation on Fluentd and Embulk. Fluentd is a data collector for unified logging that allows for streaming data transfer based on JSON. It is written in Ruby and uses plugins to collect, process, and output data. Embulk is a bulk loading tool that allows high performance parallel processing of data to load it into various databases and storage system

ども、大瀧です。 Fluentdディストリビューション Treasure Agent(td-agent2)のAmazon Linuxに対応した最初のリリース、2.2.0が昨日公開されました。EC2でのtd-agent2のインストール方法と、td-agent2に同梱されているWebインターフェースのfluentd-uiの様子をご紹介します。 EC2(Amazon Linux)でのセットアップ手順 公式ドキュメントのインストール手順にある、"RHEL/CentOS 5,6,7"と共通です。ダウンロードされるスクリプト内でYumリポジトリファイルのインポートとtd-agentパッケージのインストールが実行されます。Amazon Linuxでは既定でec2-userユーザーでログインするため、ダウンロードしたスクリプトをsudoコマンドで実行するところに注意します。以下のコマンドを実行します。 c

結局3月からそのまま働くことにしました。 先日のエントリを書いて以来、本当に多くの方から声をかけていただきました。ありがとうございました。本来なら個別にご報告するべきところですが、ちょっと数が多くて厳しいので、このエントリをもって報告にかえさせていただきます。 またいろいろと話を伺う中で考えたことなどもあるので、そちらについては別途エントリを書くつもりです。 様々な話を聞いた上で、1月末の時点では自分でもわかっていなかったことがわかりました。最終的に重視したのは以下の点です。 技術ベンチャーであること ベンチャー企業として大きな成功を狙っていること、またそれが有望に見えること 優秀なプログラマが同僚に多いこと 退職エントリに書いた観点のほかに、この3点が今回の自分にとって重要だということは後から見えてきたことでした。 ということで Treasure Data に入社しました。Softwar

オープンソースのバルクデータローダー「Embulk」登場。fluentdのバッチ版、トレジャーデータが支援 何ギガバイトもあるCSVをデータベースに読み込ませるようなバルクデータをバッチ処理するためのツール「Embulk」がオープンソースで公開されました。 コミッターとして開発しているのは、ログ収集ツールとして知られるfluentdなどの開発者として知られる古橋貞之氏、西澤無我氏、中村浩士氏らで、3人が所属するTreasure Dataも開発を支援しています。 古橋氏はEmbulkについて「簡単に言うとfluentdのバッチ版です」と説明。1月27日に行われた「データ転送ミドルウェア勉強会」で、Embulkの紹介を行いました。 Embulkはプラグインベースのバルクデータローダー 古橋氏はまず、例えばCSVファイルをPostgreSQLに読み込ませようとすると、CSVの日付のフォーマットが

ども、大瀧です。 本日開催されたデータ転送ミドルウェア勉強会で、開発者の@frsyukiさんによって語られたEmbulkを早速触ってみました。 Embulkとは EmbulkはOSSのデータ転送ソフトウェアです。もう少し細かく分類するとBulk Loaderと呼ばれる、バッチ処理のためのデータ読み込み、変換処理を行う機能を持ちます。特徴は柔軟なプラグイン構造で、データを読み込むInputPlugin、データを出力するOutputPlugin、さらに読み込み処理自体もExecutorPluginと、機能のほとんどをプラグインとして後から追加、カスタマイズできるよう高度に抽象化されたアーキテクチャになっています。データのハンドリングもプラグインでの実装を想定しているようなので、ここまで来るとミドルウェアというより、データ転送のインターフェースを定義するフレームワークの実装、という方が近い感じか

この記事は、CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014 の6日目の記事です。 5日目はnekoruriさんのAmeba等で利用しているOpenStack Swiftを利用したオブジェクトストレージ 7日目はoinumeさんのGoLangでJavaのenumっぽいライブラリ作った話です。 こんにちは、ピグ事業部のIshimura(Twitter, Github)といいます。アメーバピグのサーバサイドエンジニアをしています。ユニットテストとリファクタリングが好物です。 今回はタイトル通りなのですが、アメーバピグでGoogle BigQueryに実際にログを突っ込むまでに行った設定を記します。アメーバピグではBigQueryを各種施策の検討・評価のための分析用に利用する予定です。 BigQueryの特徴やメリットはググれば(Googleだけに)たくさん出てくるので

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

AWS Advent Calendar 2012 に参加させてもらいました。21日担当です。 AWSでWEBサイトをホストするときのログのライフサイクルについて、まとめてみました。 WEBサーバーの一般的なログの扱いは以下のような感じだと思います。 各インスタンスのアクセスログを1箇所に集める 複数のログファイルを１ファイルにまとめてソートする 集計をする 古いログのバックアップをとり、削除する これをAWSで行なってみると例えば以下のようになります。 fluentdを使って各インスタンスのログを１つのバケットAに送る EMRで１つにまとめてソート。別のバケットBに保存 EMRで集計もして、別のバケットBに保存 バケットAの期限が過ぎたものをGlacierに送る 図にすると以下のようなイメージです。 １．各インスタンスのアクセスログを1箇所に集める これはfluentdでtail→s3で行