Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
マゾいログ回収の話と未来
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
s_wool
May 13, 2014
Programming
12k
14
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
マゾいログ回収の話と未来
Fluentd Meetup 新しい応用事例とv1に関する発表
http://eventdots.jp/event/49560
s_wool
May 13, 2014
More Decks by s_wool
See All by s_wool
ここだから話せるVPoEの現場
swool
0
690
Amazon EMR利用者がCloudera Altusを使ってみた感想
swool
0
6.9k
フリークアウトにおける大規模データの取り扱いのこれまでとこれから
swool
0
1.4k
Other Decks in Programming
See All in Programming
1B+ /day規模のログを管理する技術
broadleaf
0
110
Hunting Vulnerabilities in Symfony with LLMs
vinceamstoutz
0
560
フロントエンドとバックエンドで「1文字」を揃えよう
youkidearitai
PRO
0
740
Inside Stream API
skrb
1
770
ふつうのFeature Flag実践入門
irof
8
4.2k
A2UI という光を覗いてみる
satohjohn
1
150
トークンをケチるな、設計しろ:GitHub Copilotを賢く使うコンテキスト戦略
ochtum
0
160
AIだと陥りがちなJakarta EE最新技術への移行時の落とし穴と解決策
tnagao7
0
120
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
har1101
9
1.7k
不変条件と整合性境界—ビジネスが決める設計判断と実現パターン / Invariants and Consistency Boundaries
nrslib
14
5.8k
Performance Engineering for Everyone
elenatanasoiu
0
210
Spec Driven Development | AI Summit Lisbon
danielsogl
PRO
0
210
Featured
See All Featured
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
610
Everyday Curiosity
cassininazir
0
240
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
590
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
13k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.1k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
150
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
450
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.2k
Transcript
マゾいログ回収の話と未来 加藤慶一 株式会社フリークアウト 2014/05/13
about me
Norikazu Kato (@s_wool or s-wool) ログ @ フリークアウト fluentd, Hadoop,
elasticsearch … 経歴 2011.04 グリー株式会社 とあるソーシャルゲームを運営 Treasure Dataの導入時にちょっと手伝ったり 2013.01 株式会社フリークアウト 5月くらいからログ担当 趣味:サバゲー
about
FreakOut 国内で初めてRTBによる広告枠の買付を行うDSPを開始 2011.01~ RTB -> Real Time Bidding DSP ->
Demand Side Platform
RTB? DSP?
RTBの簡単なしくみ
RTBの簡単なしくみ この間大体100ms
50ms or die.
この記事がとてもわかりやすい http://blog.katty.in/5143
本もいろいろ
それはさておき
フリークアウトにおける ログ回収の歴史と fluentd(td-agent)
今の構成
現構成までのタイムライン 時期 トピック 2011.1 FreakOut RTB開始 rsyncによるログ回収 +
MySQLへ格納 2012.11 fluentdの利用開始 一部のログをTDへ転送 2013.1 fluentdによる本格的なログ回収の開始 転送先はs3 + ログサーバー Hadoop運用開始(CDH3) 2013.5 データセンター移行 2013.7 CDH4へアップグレード 2014.01 elasticsearch使い始める
2011
rsync + MySQL 入札、配信サーバーなどからログをrsyncでログサーバーへ転送 ログサーバーでサマリー作成(30分区切り) 今でも動いている
2012
fluentd使い始め 新機能開発時のログの格納場所に困り始める TDに白羽の矢が立つ
2013
fluentdによるログ回収の開始 s3(バックアップ用)とログサーバーへ転送 ログサーバーはtsv(hive用)にしてhdfsにput
_人人人人人人人人_ > 突然のDC移行 <  ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄
DC移行 とあるDCからとあるDCへ 諸事情によりログサーバーから先に移行開始
DC間転送をどうするか VPNはあるけど お前それTB越えてて同じこと言えんの?
DC間転送をどうするか もともとS3に転送していたので 移行元DCにアグリゲーションノードを用意し S3を挟んでログサーバーへ転送
移行中の構成
CDH4 CDH4.3へアップグレード マスターノード系を分割 スレーブノードも一気に増築
ちなみに スレーブノードは 自作機
CDH4 WebHDFSへ直接転送開始 fluent-plugin-webhdfs 分単位のtime_slice
このあたりでいろいろハマリはじめる out_s3が詰まる queue size exceeds limit アプリケーションサーバーでのログのparseがしんどくなる msgpackのunpackエラー aggregatorに飛んでくるデータが壊れてる? LAの高まり
対処 out_s3が詰まる aggregatorでfluentdを複数起動する out_s3のnum_threadを増やす buffer_queue_limitを増やす td_monitor_agent便利 parseがしんどくなる tail時のformatをシンプルに hiveへのetl時に頑張ることに 複数起動しようとするとconfの管理とかが大変になる
initスクリプトに手をくわえる # /etc/init.d/td-agent start conf-name confはpuppet側で吸収(するつもり)
お世話になってます
2014
Elasticsearch 使用されているapiの状況をkibanaで監視 (fluentdとは関係ないけど)Hiveからログ加工して異常監視とかにも 使ってる
今後がんばりたい話
話は戻って
rsync + MySQL 入札、配信サーバーなどからログをrsyncでログサーバーへ転送 ログサーバーでサマリー作成(30分区切り) 今でも動いている
こういうこと
こういうこと ほぼ同じログ流してて リソースがもったいないね
解決への課題 現状すべての入札ログをfluentdで回収されてはいない 必要なカラム、必要ないカラムとかの精査 fluentdにやさしいログフォーマットへの統一 hiveにLoadされるまで分析できないデータになってる カラム増えた際の対応とか
解決から見える未来 リアルタイムな異常監視 ここでいう異常はシステムではなく、RTBの状況の監視 CPM, CTR, … 入札ロジック変更を即時に評価しよりよい入札へ
50ms or die. から芸術的な 1 impressionを