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機械学習とか

Mackerel Meetup #11 Tokyoまとめ&感想 #mackerelio

Mackerel Meetup #11 Tokyoに参加しました。

The 2018 Mackerel Product Roadmap

Mackerelには10年以上の歴史がある。リリースしてから180週連続で機能追加を継続中。導入/UIが簡単でわかりやすく、マルチクラウドで使える。 5台までFree。500 Startupsと連携しており、提携スタートアップは割引がある。

2018年は一定期間内のアラートをまとめられるアラートグループ、コンテナの正式サポート、カスタムダッシュボードv2、機械学習の活用(異常検知)を予定している。異常検知は混合ガウス分布を用いる。 PrometheusのAffinityもサポート予定。


ちなみにIDCFクラウドだと月額料金無料、監視対象のサーバー台数無制限

AWSで実現した Mackerel 時系列データ1分粒度長期保存の裏側

1分粒度の保存期間が460日になり441倍になった。内部的に時系列DBはGraphiteから移行し内製のdiamondにしている。DynamoDB:メイン、Redis:バッファ、S3: 古いデータの構成。


最小1分単位の集計なのでデータ分析用のログ転送にはむいてないのかな

seesaa meets Mackerel

シーサーの事例。元はsavacan(ざっくりサーバー台帳)という自社アプリで監視していた。属人化していてつらかったのでMackerelに移行、今まで雰囲気で監視していたことがわかった。。取れないメトリックをカバーするためにWhitebaitを作った


savacanは鯖缶由来か。Mackerelに通じるものを感じる

Mackerel で ECS をどこまでモニタリングできるのか


超高速で終わってしまった。俺もアウトプット芸人になりたい!

所感

企業主催のイベントだけあって進行がスムーズだった。

公式サポートはないようだがGo製だけあってWindowsやmacOS向けのビルドもある模様。懇親会で自分のPCをモニタリングしている人にも会った。試しにやってみようかな。