2018-07-30

JJUG CCC 2018 Spring に運営とスピーカーとして参加しました #jjug

JJUG Java

大分時間が経過してしまいましたが、
2018年5月26日に行われた『JJUG CCC 2018 Spring』に運営として、そしてスピーカとして参加しました。

スピーカとして

大きな舞台での登壇は2回目でした。
まあ、朝イチ且つテーマが技術寄りでもないので、あまり人は集まりませんでしたが、
聞きにくれた方はありがとうございます！

資料は以下のとおりです。

JJUG CCC 2018 Spring 『情報処理安全確保支援士とエンジニア』 from Tatushi Sato

www.slideshare.net

情報処理安全確保支援士に登録して、講習も受けてきたのでレポートとして発表しました。
今の所、登録しててもなにか変わるわけでもないですが、
情報セキュリティの重要性は今後増す一方だと思いますので、
そこで情報処理安全確保支援士がニーズに対して応えられる知識・技術を持っているようにせねばと思います。

秋は、技術よりの話題で登壇してみたいなあ。

運営として

一方通行は今回も実施し概ね好評でした。
ただ、厳格にやりすぎてしまい、セッション中の通路が閑散としているときにも一方通行によって不便を強いられる事があったようです。
ここは次回改善点です。

懇親会

寿司！
LINEさんありがとう！寿司！
f:id:mamepika:20180730205248j:plain

次回のJJUG CCCについて

JJUG CCC 2018 Fallは2018年12月15日に実施されます。
12月15日はFallなのかというツッコミを各所からいただいておりますが、
Fallとは言ったが秋にやるとは言っていない。

www.java-users.jp

2017-12-22

LogstashのJdbc_streaming filterを使ってDBから取得した項目をログに付加する

この記事は、Elastic Stack Advent Calendar 22日目の記事となります。

qiita.com

皆さん、ログ可視化してますか？

ログにIDしか出力されておらず、名前がほしいなと思ったことはありませんか？
僕は、常々名前がほしいなと思ってました。
ログ出力処理をいじって、ログに出力されるようにするのが一番なのですが、
該当のシステムは外部ベンダーが作っており、なかなか難しかったりします。

そこで色々手段を検討していたのですが、
Logstash自身に、ログの一部をキーにDB検索をし結果をログに付与する機能があるのを見つけました。
それがJdbc_streaming filterです。
www.elastic.co

inputをJDBCで出来るのは知っていたけど、filter処理もできるとは知りませんでした。

環境

以下の環境で動作確認をしています。

OS : Windows 10 Pro
Java : Oracle JDK 8u144
Logstash : 6.1.1

下準備

DBと読み込む対象のCSVファイルを準備します。

JDBC Driverのダウンロード

使っているRDBMSに即したJDBC Driverが必要になります。
今回はPostgreSQLを使用するので、PostgreSQLのJDBC Driverをダウンロードしてきます。

jdbc.postgresql.org

対象のテーブル

テーブルはこんな感じにデータを入れています。
f:id:mamepika:20171222210655p:plain

読み込む対象のCSVファイル

読み込むCSVファイルは以下のような感じです。

2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,1,Login
2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,2,Login
2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,3,Login
2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,4,Login
2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,5,Login
2017/12/22 00-00-00.000,hostap1,_07obfLIAdLHyL5VjcTWs8Zu_2xsN-QQ,1,Logout

Logstashの準備

設定ファイルを以下のように作成します。

上記の公式ページのjdbc_connection_string には "が2つ記述されていますが、
2つ書いたままだと動かなかったので、1つにしています。

JDBCの設定自体は普段Javaを書いている人には馴染みのあるものかと思います。

input{
    file{
      path => "C:/dev/members.txt"
      start_position => "beginning"
    }
}
filter{
     csv{
       columns => ["processingDate","hostName","sessionId","memberid","function"]
       separator => ","
     }
     date{
      match => ["processingDate" , "yyyy-MM-dd_HH-mm-ss.SSS"]
     }
     jdbc_streaming{
       jdbc_driver_library => "C:/dev/postgresql-42.1.4.jar"
       jdbc_driver_class => "org.postgresql.Driver"
       jdbc_connection_string => "jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres"
       jdbc_user => "postgres"
       jdbc_password => "password"
       statement => "select * from members WHERE memberid = :memberid"
       parameters => { "memberid" => "memberid"}
       target => "member_details"
     }
     mutate{
       remove_field => ["@version","host"]
     }
}
output{
  stdout {codec => rubydebug}
}

このファイルは、Logstashフォルダ配下のbinフォルダに保存します。

Logstashの実行

コマンドプロンプトから実行します。
Logstashフォルダ配下のbinフォルダまで下ってから以下のコマンドで実行できます。

logstash -f <設定ファイル名>

結果の確認

以下のように、ログには書かれていなかった項目がDBから取得され、付与されていることが確認できます。
尚、結果が複数返ってくるSQLの場合は配列になって格納されるようです。
今回は*で全カラムを取得していますが、カラムを指定すれば、そのカラムだけ配列に入ります。
f:id:mamepika:20171222211519p:plain

パフォーマンス

ローカルPC上で起動したLogstashから
RDS for PostgreSQLのt2.smallインスタンスに対して実行した際に、
秒間600～1000行程度のログを捌くことが出来ていたので、パフォーマンス的にはさほど問題にならないかなと思います。

Elastic Stackは進化のスピードが速く、どんどん痒いところにまで手が届いていく感じが好きです。
来年からはX-Packの機能も触っていけるので、blogに書く機会も増やしていきたいな～。

2017-12-16

Elastic{on} Tour Tokyo 2017に参加しました #elasticon

Elastic Stack

2017年12月14日 10:00～18:00に虎ノ門ヒルズで開催された、
Elastic{on} Tour Tokyo 2017に参加しました。

今年から有料イベントになりましたが、参加費の11000円は会社に負担してもらいました。

Elastic Stackは現在社内でも絶賛稼働中で、今年中に有料サブスクリプションの契約をするので、
その下調べを兼ねてという体です。
f:id:mamepika:20171216141801j:plain

コーヒーと紅茶、お菓子が用意されており、コーヒー3杯くらい頂きました！
クッキーも大変美味しかったです。
お弁当は今半の高級そうなやつでこれもまた美味。

基調講演

日本法人のカントリーマネージャーの方のお話。
日本チームは11人
取引先は100社を超えるとのこと。
今年中にうちも契約しますー！

CEOのShay Banonsさんからの講演ではこれからの予定など。

セキュリティアナリティクス

SIEM

アプリケーションのログ可視化だけでなく、SIEMとしてもElastic Stack活用していきたいので、
ここの機能が強化されるのは嬉しい限りです。

APM

Java,Rubyも

Machine Learning

Elastic Cloud
GCP,AWS,Azure

Elasticsearch: Past,Present,&Future

日本のエバンジェリスト大谷さんのプレゼン。

1系、2系を使ってる人？という質問にパラパラと手が挙がってました。
5や6を使ってほしいとのことですｗ

Elasticsearch 5.0

2016/10リリース
2から5へ。
全てのプロダクトのバージョン番号を統一

数値に関する改善

metricbeatなどで数値データをElasticseachに送ることが増えた。
数値の計算を高速化、使用ヒープを削減

安全第一

bootstrapチェック

起動時に設定値を確認し、設定が正しくない場合は起動ができない。
ヒープサイズの最小値、最大値が異なる場合など

OOMを極力出さない

より簡単に

Injest Node

Beatsから可視化するのが簡単に

Elasitcsearch 5.6

2017/9リリース
様々な改善

Elastic 6.0

悩みのタネ

ディスクの使用量

空白が多いデータも配列で一括で保持していたが。データの持ち方が変わった
5.Xの60％程度に圧縮可能に。
allフィールドをデフォルトで向こうに
各種データ登録に効果的な設定

堅牢性やリカバリ

トランザクションログという一意な番号を保持し、そのログをもとに復旧させる。

メジャーバージョンアップグレード

5.6.Xから6.latestへはローリングアップグレードが可能

Java high level REST Client
5.6でリリース
JavaのClientとElasticsearchのバージョンが違っても検索可能
CRUD&Searchをサポート

Elasticsearch6.1

2017/12/14 リリース
Index Splitting

Composite Aggregation

Adaptive Replica Selection

Scripted Similarities

Ingest and the Elastic Stack

Aaron Mildensteinさん。

Multiple Pipeline
設定を個別に記述できるように

ユースケース
ロギング

システム、ウェブサービス、キュー

メトリクス

インフラ、コンテナ、データベース

セキュリティ

SecOps

JDBC input
JDBC filter

Kibana Deep Dive

アラート
Setting -> Wathcer

アクセス制御
ユーザロール追加
kibana dashboard only user

Spaces
ユーザやグループで閲覧、操作制御できたが
インデックスパターン、ダッシュボード単位などで制御が可能に。

SAML認証
サードパーティの認証プロバイダとの連携でSSOを実現

Saved Object API
ダッシュボード、ヴィジュアライゼーションなどをAPI経由で保存可能

Canvas

Kibanaはログ可視化のツールだけでなく、Elastic Stackの管理画面としての機能も提供していくイメージですね。

Elastic Stack on Azure

36リージョンで展開しているAzure

マーケットプレイス or GitHubのARMテンプレート

可用性セット99.95%
可用性ゾーン99.99%

Machine Learning Deep Dive

Rules Don't Scale

where do you set the thereshold
who updates the Rules
Flase positives are costly

・ダッシュボードから人の目で見て異常値を検知するのは難しい
・異常のしきい値もどの程度の値を設定すれば良いかを人が決めていくのは難しい
・常にデータは変化していくので一度きめたしきい値がずっと有効とは限らない
そこで機械学習を活用していく

2つの異常値を検知できる
これまでとは違う変化
他とは違う突出した変化

Elastic Cloud Deep Dive

AWSとGCP上で提供。これからも増やしていく(Azureかな)

クラスタが増えると困ること

アップグレード
セキュリティ
バックアップ

LINE infra Security Log Platform And Analysis

セキュリティ用途でのElastic Stackの活用事例
とにかくシステム規模が半端ない！
後半は英語だったので雰囲気しか掴めませんでしたｗ

40以上のログを30000以上のデータソース
一日1TB！

ログのロスト、Elasticsearchのフリーズ、Kibanaのパフォーマンスダウンなど問題が顕在化

システム名：Monolith
Fluentd->Logstash
kafka
有料オプションを契約。
コレクター4台
パーサー5台
Elasticsearch20台
Kibana3台

リモートデスクトップ接続
SSH接続
などの状況を可視化

ダッシュボードを見るのは人の目。人の目には限界がある。
分析・検知は自動化したい。
そこでMachine Learning
普段使われてないPC、普段使用していないユーザからのリモートデスクトップ接続を検知できる。
アラートの精度が上がった。

KibanaのWebhookでLINEに連携
LINEを使う理由は
1. 夜でも担当者に連絡ができる
2. 休日でも担当者に連絡ができる

ソフトバンク・ペイメント・サービス　決済サービスの監視を支えるElastic Stack

私的に本日メインの発表。
同じサービスを提供している会社の事例は貴重です。

www.slideshare.net

誰にでも見やすいダッシュボード、障害検知の仕組み、
機械学習の検証から実践まで惜しみなく事例を紹介していただき、ありがとうございます。

オンライン決済サービスの監視

年間取扱高2兆1949億
トランザクション2億件

障害発生時に状況を素早く共有できていなかった。
システム部門-営業部門-加盟店

システムも営業も
「システムの状況をリアルタイムに把握したい」

Kibanaで「サービズ全体の状況をリアルタイムで可視化」

RDBに決済情報が格納されているので、
Logstash jdbc input pluginを1分間隔で実行しElasticsearchに投入

ダッシュボードを作り際に意識したこと
誰でも
どこでも
いつでも

決済手段ごと
OK・NGの比率
色を統一

職場のモニタに常時ダッシュボードを表示

KibanaのダッシュボードをSleniumとJnekinsでスクショ取ってSlackに通知

Machine Learning

毎月1日は与信枠開放の影響でトランザクションが増える。最初は検知していたが、4ヶ月目くらいから検知しなくなった。

対象加盟店のみで絞れば気づけるが、加盟店全体で見ると不正アクセスのNGが埋もれてしまう

障害時はほぼ検知
可視化しても人間では見つけられない埋没した情報も検知可能

気づき
母数の少ない決済手段の場合、1人のユーザが数回エラーを起こすだけで以上検知されてしまう

同じ周期で不正利用によるリクエストが来た場合、3周忌目くらいから学習され反応しなくなってしまう

Watcher JSONの設定が難しいつらい

不正利用の検知

複雑なMLジョブで不正利用を検知
クレカ不正使用の防止まで

脱しきい値
加盟店ごと、決済手段ごとに沢山のしきい値がある。しきい値が属人化しているのでMLで置き換えたい。

ビジネスデータの可視化

ヒートマップで営業担当の目標達成率を可視化

VELTRA 問い合わせ業務の自動化

日・中・英の問い合わせメールを自動ラベリング
システム名はイーグル

コンサルタントの稼働を減らしてエンジニアの稼働が増えては意味が無いので、Elastic Cloudを採用。

Elastic Stackの進化は凄まじく、追随していくだけでも難しいですが、
コミュニティがどんどん広がって情報共有が進むと、この辺が楽になると思うので、今後の発展に期待しています。
僕も本番稼働させたら事例の共有などしたいと考えています。

2017-12-13

JJUG CCC 2017 Fallに運営で参加してきた #jjug_ccc

JJUG Java

2017年11月18日にJJUG CCC 2017 Fallが開催され運営側として参加してきました。

今回は主にカメラマンを担当しました！

www.java-users.jp

混雑緩和

今回のイベントでは、上記のページにもある通り混雑緩和が一つのテーマでした。
その為、各セッションの部屋の入り口・出口を一つにし、
通路も一方通行にする施策を取ってみました。

結果としては、これがかなり功を奏し、身動きできないような混雑は起きず、
セッション間の移動もスムーズに行われていました！
協力してくれた参加者の皆さん、ありがとうございました！

アンケートでも一方通行は好評でした。

写真撮影

海外のイベントなどでは写真が多く撮られており、参加していない人にもイベントのイメージがつきやすいので
今回はボランティアの方と2人で写真撮影を行いました。

登壇者の皆さんには個別に連絡が行くかと思います。

ストロボ使用について

セッション中は前方にスライドが投影される関係上、部屋が暗くなっており撮影の為ストロボを使用しておりました。
ストロボが不快な方もいるので、なるべくカメラの設定などでストロボが不要なようにします。

JJUG CCCは2018年春にも開催予定です。
皆さん奮ってご参加ください。

2017-12-13

Spring Fest 2017に参加しました

だいぶ日が経ってしまいましたがレポ。

2017年11月24日に開催された「Spring Fest2017」に参加しました。

springfest2017.springframework.jp

午前中は健康診断とかぶってしまい、午後からの参加になってしまいましたが、
濃密なセッションを聞くことが出来、大変有意義なイベントでした。

Spring Security 5 解剖速報

業務アプリケーションを開発する際、切っても切れないのがセキュリティですね。
Spring Securityの情報を聞きたかったので参加。

Spring Security 5.0 解剖速報 from Takuya Iwatsuka

www.slideshare.net

かなり深いところまで説明してくださっていたので、参考になりました。
認証・認可の具体的な実装方法は、手を動かしてみないとなー。

ドメイン駆動設計のためのSpringの上手な使い方

みんな大好きDDD。
DDDの第一人者である増田さんのセッションを聞かずにはおれない。

ドメイン駆動設計のための Spring の上手な使い方 from 亨増田

www.slideshare.net

感想としてはDDDの概要説明より、実際にSpringでどのように実装してくかを説明してほしかったな～と。

日本一やさしく説明する予定のマイクロサービス入門

マイクロサービスアーキテクチャがオブジェクト指向と同じ説明が出来るっていうのは面白かったです。
何度も発表前に念を押されたとおり、初心者向けでした。

マイクロサービス入門(Spring fest 2017) from Yuichi Hasegawa

www.slideshare.net

Spring エンジニアが理解すべきフロントエンド入門 - Angular編

Springでサーバサイド作ったとしても、フロントエンドはどうすればいいんだということで気になっていたAngularのセッションを聴講。
Angularの概要説明で、実際のサーバサイドとの連携方法などは無かったので、
手を動かせってことですね。

Spring BootとSpring Cloudで始めるマイクロサービス

最後はスベり芸人せろさん(@cero_t)のセッションへ。
マイクロサービスアーキテクチャを実際に適用・運用している人の話は参考になります。
ギャグ少なめで真面目なセッションでした。

Springはあまり使えていませんが、会社の標準にしていきたいのでこれからもっと勉強していきたいと思います。
イベント運営の皆さん、登壇者の皆さんありがとうございました。

2017-07-10

Docker for Windows でElasticsearch5.5,Kibana 5.5を動かしてみる #elasticsearch

Elastic Stack Windows

Elastic Stack 5.5が先週リリースされました！

f:id:mamepika:20170710011218p:plain

Elastic Stack 5.5.0リリース | Elastic

今回はDocker上でElasticsearch、Kibanaを動作させてみました。
Dockerがいまいちわかってないので手順に誤りなどあるかもしれませんが、
誤りについてはご指摘頂けると幸いです。

DockerのElasticsearchコンテナを複数立てて、クラスター組みたかったんですが、
Dockerよくわかっておらず、そこまで出来ないまま月曜になってしまいました。

コンテナごとの細かい設定をどこで反映させるかもわからず、ただ動かすだけになってます。

環境は以下の通り。

OS：Windows10 Pro
CPU:Core i7 4790K
Mem:32GB

Docker for Windowsのインストール

WindowsでDockerを動かすために、Docker for Windowsというソフトをインストールします。
以下のURLからダウンロードできます。
docs.docker.com

インストールが完了するとHyper-V上にLinuxマシンが出来ているので確認してみます。
f:id:mamepika:20170710002949p:plain

動作確認

コマンドプロンプトかPowershellでdocker versionコマンドを打ってみて、動作確認をします。

f:id:mamepika:20170710003224p:plain

Elasticsearch用Dockerコンテナの実行

まず、Elasticsearchを動作させるため、Powershellで以下のコマンドを入力します

docker run -p 9201:9200 -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.0

Elasticsearchの動作確認

Webブラウザで「http://localhost:9201」にアクセスします。
X-Packが有効になっているため、認証が必要になりますが、
USER:elastic
PASS:changemeでログイン可能です。

以下のように、JSON形式でElasticsearchの状態が帰ってくれば動作しています。
f:id:mamepika:20170710003823p:plain

Kitematicの導入

GUIでDockerコンテナの設定などが行えるKitematicというツールを導入します。

タスクトレイにあるDocker for Windowsのアイコンを右クリックし表示されるコンテキストメニューから
「Kitematic」をクリックします。
f:id:mamepika:20170710004447p:plain
Zipファイルがダウンロードできるので、中のexeファイルを実行すればOKです。
次回以降、Docker for Windowsのコンテキストメニューから実行させるためには、
C:\Program Files\Dockerの配下に、解凍したフォルダを「Kitematic」にリネームして配置すればOKです。

実行すると以下のようにElasticsearchのコンテナが表示されているはずです。
※コンテナ名を分かりやすいようにリネームしています。
f:id:mamepika:20170710004932p:plain

Kibana用Dockerコンテナの実行

Kibanaを動作させるため、Powershellで以下のコマンドを入力します

docker run -it --rm -p 5601:5601 docker.elastic.co/kibana/kibana:5.5.0

Kitematic上でコンテナが確認できます。
f:id:mamepika:20170710005132p:plain

Elasticsearchのコンテナに接続する

Kitematic上でElasticsearchのコンテナに接続するように設定します。

右上の「Setting」⇒「Network」をクリックします。
表示されたLinksでコンテナを選択します。
f:id:mamepika:20170710005335p:plain

選択したら、名前も入力して＋ボタンをクリックします。
f:id:mamepika:20170710005448p:plain

Kibanaにアクセスする

以下のように認証画面が表示されれば成功です。
USER:elastic
PASS:changemeでログインできます

f:id:mamepika:20170710005546p:plain

Versionの確認

X-Packが有効なので、左のメニューが多めに表示されていますね。
index name patternを指定しないと画面にエラーが表示されるので、「.kibana」を指定してエラーを消しています。
f:id:mamepika:20170710005746p:plain

Monitoringで確認するとElasticsearchのVersionが5.5.0になってますね！
クラスターのステータスがyellowなのはノードが一つで、冗長構成になってないからかな。
f:id:mamepika:20170710010148p:plain

Managementで確認するとKibanaもきちんと5.5.0です。
f:id:mamepika:20170710010300p:plain

filterのGUIによる設定

filterの設定をクエリを書かずとも、GUIでクリックだけで設定できるようになりました。
f:id:mamepika:20170710010442p:plain

Kibana5.5の新機能は以下にまとめられているので詳しくは以下を参照してください！
acro-engineer.hatenablog.com

およそ2か月に一回のペースでバージョンアップがされて、
ますます便利になるElastic Stackから目が離せません。
特にMachine Learningは注目です。

2017-07-02

Elasticsearch,Kibanaを5.2から5.4にアップグレードしてみた #elasticsearch

Elastic Stack AWS

今年の初めに検証環境として用意して色々と試していたのが、Elastic Stack5.2だったので、
5.5リリースも直前というこの時期に5.4にしてみましたｗ
調べてもアップグレード方法が分からなかったのですが、簡単すぎるからわざわざ書いてないのかってくらいの簡単さでした。

f:id:mamepika:20170702025040j:plain

特に無停止とかを意識していない環境なので、何の問題もなくさくっと出来ました。

環境は以下の通り。

EC2インスタンスサイズ:t2.medium
OS：Amazon Linux
Java : Oracle JDK 8u121

Elasticsearchを5.4にアップグレードする

yumインストールではなく、rpmパッケージからのアップグレードで実施しました。

rpmパッケージのダウンロード

$ sudo wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.4.3.rpm

DLしたrpmパッケージを使ってアップグレード

$ sudo rpm -Uvh elasticsearch-5.4.3.rpm

f:id:mamepika:20170702030255p:plain

バージョンの確認

curlコマンドで確認できます。

$ curl http://localhost:9200/

f:id:mamepika:20170702030126p:plain

5.4.3になってますね。

Kiabnaを5.4にアップグレードする

Elasticsearch同様にrpmパッケージよりアップグレード。

$ sudo wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.3-x86_64.rpm

DLしたrpmパッケージを使ってアップグレード

$ sudo rpm -Uvh kibana-5.4.3-x86_64.rpm

以下のようなメッセージが出て完了。
f:id:mamepika:20170702025652p:plain

Kibanaにアクセスして,ManagementメニューからVersionを確認してみると、
5.4.3になってます！

f:id:mamepika:20170702030522p:plain

Visualizeの追加画面も新しくなってますね

f:id:mamepika:20170702030640p:plain

Visual Builderも。
f:id:mamepika:20170702024822p:plain

2周くらい周回遅れになってますが、新機能は来週試してみます！！

スピーカとして

運営として

懇親会

次回のJJUG CCCについて

環境

下準備

JDBC Driverのダウンロード

対象のテーブル

読み込む対象のCSVファイル

Logstashの準備

Logstashの実行

結果の確認

パフォーマンス

基調講演

Elasticsearch: Past,Present,&Future

Elasticsearch 5.0

Elasitcsearch 5.6

Elastic 6.0

Elasticsearch6.1

Ingest and the Elastic Stack

Kibana Deep Dive

Elastic Stack on Azure

Machine Learning Deep Dive

Elastic Cloud Deep Dive

LINE infra Security Log Platform And Analysis

ソフトバンク・ペイメント・サービス 決済サービスの監視を支えるElastic Stack

オンライン決済サービスの監視

Machine Learning

不正利用の検知

ビジネスデータの可視化

VELTRA 問い合わせ業務の自動化

混雑緩和

写真撮影

ストロボ使用について

Spring Security 5 解剖速報

ドメイン駆動設計のためのSpringの上手な使い方

日本一やさしく説明する予定のマイクロサービス入門

Spring エンジニアが理解すべきフロントエンド入門 - Angular編

Spring BootとSpring Cloudで始めるマイクロサービス

Docker for Windowsのインストール

動作確認

Elasticsearch用Dockerコンテナの実行

Elasticsearchの動作確認

Kitematicの導入

Kibana用Dockerコンテナの実行

Elasticsearchのコンテナに接続する

Kibanaにアクセスする

Versionの確認

filterのGUIによる設定

Elasticsearchを5.4にアップグレードする

rpmパッケージのダウンロード

DLしたrpmパッケージを使ってアップグレード

バージョンの確認

Kiabnaを5.4にアップグレードする

ソフトバンク・ペイメント・サービス　決済サービスの監視を支えるElastic Stack