Kibanaでログ分析を1年続けてみたら業務システムの保守と運用が捗った / How&Why I have been leveraging Kibana for DevOps

2015/4/4, Elasticsearch勉強会 in 名古屋
https://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/21984
ブログ
http://blog.exoego.net/2015/04/kibana4-use-case.html

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13. • • Javaプロセスがプロキシ経由してFW抜けられるように設定 export set JAVA_OPTS="-Dhttp.proxyHost=XXX -Dhttp.proxyPort=XXX" 13
14. 14 さすがにelasticsearch使ってる時に他がもっさりするので、常時起動はキビシイ。 が、ある程度の分量（数千万～数億行程度）のログ分析には開発PC一台でもイケました。 分析で得られた知見をチームで活用し「もっと本格的にやるためサーバ欲しい」と上司に相談しましょう。
20. 上（赤色）側が多い＝危険 下（緑色）側が多い＝良好 Kibana3だと範囲1つ1つに別のクエリを作成しなければいけなかったが Kibana4は1つのクエリで特定の値を範囲別に分類してくれるようになった！ 20
23. 25％までは 123.96ミリ秒以内に完了 50％までは 577.5ミリ秒以内に完了 23 95％は X,XXXミリ秒以内に完了
26. • • • 26 4～5時間/月⇛十数分/月 使われてない機能の改善や廃止を提案 データにもとづいてるのでお客様も納得 発見したボトルネックを次々つぶして システム全体のレスポンス30％向上
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