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OSSで支えられる
              ライブドアの巨大ログ集計
                        - HiveとFluentd -


              第2回 NHNテクノロジーカンファレンス
                                   2012/08/18
                 TAGOMORI Satoshi (@tagomoris)




12年8月18日土曜日
TAGOMORI Satoshi (@tagomoris)

        NHNJapan株式会社 ウェブサービス本部 開発2室




12年8月18日土曜日
今日の話


        どういうことをやっているかの話

        機能とコンポーネント分離の話

        規模の拡大とデプロイの話


12年8月18日土曜日
どういうことをやっているかの話




12年8月18日土曜日
アクセスログ収集・集計

        システム・サービスの稼動状況を明確にする

              PV, UUの集計

              HTTPレスポンスコード毎の割合の時系列変化

              レスポンスタイムの統計・時系列変化

        そのほか必要に応じたログ調査など


12年8月18日土曜日
概要
                 Web Server
                                             Fluentd
                               log
         Web Server                                info

                                                            Graphs
                                                          (GrowthForecast)
                                             log
        Hive Client
                       query

                               Hive Server
                                         Hadoop/HDFS


12年8月18日土曜日
構成ソフトウェア

        Hadoop Cluster (Hadoop, Hive)

              CDH3u5 + CentOS5 + JDK6

        Fluentd Cluster

              Fluentd 0.10.25 + CentOS5 + Ruby 1.9.3-p194 + jemalloc

        Others

              GrowthForecast, HRForecast

              fluent-agent-lite, Shib, ShibUI

12年8月18日土曜日
Hive

        オープンソースプロダクト

        Hadoop MapReduce のためのDSL(ドメイン特化言語)

              HiveQL というほぼSQLそのままのものを使える

              特に集計・統計においてパフォーマンスが良い

              Hive Server経由でRPCを使える


12年8月18日土曜日
Fluentd

        オープンソースプロダクト

        構造化ログ収集用ソフトウェア

              インストールが簡単、拡張性があり、比較的高速に動作

              プラグイン機構を備えていて豊富な公開プラグインが存在

              いくつかの機能を使うことでデータ処理にも使用可能


12年8月18日土曜日
アクセスログ収集・集計


        ログ収集・変換: Fluentd

        集計処理: Hive

        リアルタイム統計処理: Fluentd




12年8月18日土曜日
概要
                 Web Server
                                             Fluentd
                               log
         Web Server                                info

                                                            Graphs
                                                          (GrowthForecast)
                                             log
        Hive Client
                       query

                               Hive Server
                                         Hadoop/HDFS


12年8月18日土曜日
実装の詳細

        "Hive Tools in NHN Japan"
              Hadoop Source Code Reading vol.9 (2012/05/30)
              http://www.slideshare.net/tagomoris/hive-tools-in-nhn-japan-hadoopreading

        "Distributed message stream processing on Fluentd"
              Fluentd meetup in Japan #1 (2012/02/04)
              http://www.slideshare.net/tagomoris/distributed-stream-processing-on-fluentd-fluentd


        "Plugins by tagomoris"
              Fluentd Casual Talks (2012/05/18)
              http://www.slideshare.net/tagomoris/plugins-by-tagomoris-fluentdcasual




12年8月18日土曜日
実装の詳細
                                               ごめん、無理……

        "Hive Tools in NHN Japan"                                                         30分
              Hadoop Source Code Reading vol.9 (2012/05/30)
              http://www.slideshare.net/tagomoris/hive-tools-in-nhn-japan-hadoopreading

        "Distributed message stream processing on Fluentd"
              Fluentd meetup in Japan #1 (2012/02/04)
                                                                                                   60分
                                                                                                   30分
              http://www.slideshare.net/tagomoris/distributed-stream-processing-on-fluentd-fluentd


        "Plugins by tagomoris"
              Fluentd Casual Talks (2012/05/18)                     10分
                                                                    30分
              http://www.slideshare.net/tagomoris/plugins-by-tagomoris-fluentdcasual




12年8月18日土曜日
集計クエリの登録と実行


        Shib / ShibUI の画面でごらんください

              Shib でのクエリ入力と実行

              ShibUI でのクエリ登録、グラフの閲覧

              ShibUI でのクエリ作成




12年8月18日土曜日
Why We Don't Use
              Data Analytics Services?




12年8月18日土曜日
なぜ自分達で作るか

        なぜ Google Analytics (or others)じゃいけないのか?

        根拠: 数字の理由が説明可能でなければならない

        再現性: データさえあれば追試可能でなければならない

        機能と継続性の問題
              機能とコンポーネント分離の話
              規模の拡大とデプロイの話



12年8月18日土曜日
機能とコンポーネント分離の話




12年8月18日土曜日
コンポーネント分離

                     Hadoop / HDFS
                                              Hive Server



       例:Hive系                            Shib (node.js)


                                             ShibUI
                                 (Perl/Plack Web Application: Kossy)

        Users
     (Web Browser)
                                         HRForecast
12年8月18日土曜日
機能のアップデート
        ミドルウェアの機能アップデート

              この分野のツールはアップデートが頻繁にある

              しかも適用したいアップデートが多い

        UIツール等の機能アップデート

              (社内)ユーザ向けの機能の追加・修正など

              頻繁に行えないようでは仕事をしているとは言えない

12年8月18日土曜日
機能向上のための鉄則

        頻繁に、ただし全体を壊さずにアップデートしたい

        コンポーネント分離を徹底する

              インターフェイスを明確に定めて疎結合化するため

              ある箇所の変更の影響範囲をできるだけ小さくするため

        小さく、変更内容が追えるツールをOSSで揃える

              更新タイミングをコントロール可能な状態を維持する


12年8月18日土曜日
規模の拡大とデプロイの話



12年8月18日土曜日
デプロイ対象
                 deliver                    archiver        backup
       servers
                     deliver

   servers


  servers
                        worker      worker      worker    worker
                  worker      worker      worker    worker      worker
   servers


     servers                   serializer                   serializer



 例:Fluentdクラスタ                                    HDFS
                                                (WebHDFS)

12年8月18日土曜日
規模の拡大への対応

        量の拡大
         PV増にともなうアクセスログの増大への対応
         「サーバを増やしてリストに追加するだけ」になってる?
        バリエーションの拡大
              サービス増減に関して手間がかかるようでは駄目
              「ログを流せばあとは全自動」になってる?

        私見

        「スケールする」と言うとき、両方に対応できているべき


12年8月18日土曜日
スケールするクラスタ構成の鉄則

        変更は少なく、追加は容易に

        変更なしでバリエーション増に対応できる設定セットを作る

              その上で規模の桁が違う一部にだけ特例の設定を行う
        汎用の公開ソフトウェアを可能な限りそのまま使う

              デプロイ手順が複雑な構成はスケールしない

              できるだけミドルウェアに任せることで複雑さを軽減する

              10%+の性能よりもデプロイ容易性の方が価値が高い


12年8月18日土曜日
場合によっては
                  あらゆるところに
              手を入れる覚悟をしておく
12年8月18日土曜日
コンセプトの良いOSSを
                    選んで使う




                Hive と Fluentd
12年8月18日土曜日
Thanks!




              photo: crouton & luke
                      by @kbysmnr
12年8月18日土曜日

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