Taste of Tech Topics

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Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

KarateでElasticsearchの状態をチェックする

こんにちは、Elastic Certified Engineerのshin0higuchiです😊

みなさん、Elasticsearchの正常性確認はどうしていますか?

実際にサービスを運用するとなると、一口に「正常性確認」と言っても色々な観点でのチェックが必要です。
システムの死活、リソースの状態、パフォーマンス、検索queryの妥当性などなど......

Monitoring+Alertingで監視したり、その他の監視ツールやelasticのsupport-diagnosticsを使ったり、人によってはcurlコマンドで確認するシーンもあるのではないでしょうか?
ただ、個人的には、観点が多いと色々なツールを組み合わせたチェックが必要になり、多少手間を感じていました。


そこで、今回は上司に教えてもらったKarateというテスト自動化ツールが、Elasticsearchと相性が良さそうだったのでしてみました。

そもそもKarateとは?

Karateは、CucumberというBDD(ビヘイビア駆動開発)を行うためのフレームワークをJavaVM上に移植したもので、Gherkinの文法を自然言語に近い形で記述できるユニットテストツールです。

こちらの@takanorigさんのQiita記事を読めば大体わかります。
qiita.com

個人的に感じているメリットとしては、

  1. シナリオベースのテストが簡単にかける
  2. 学習コストが低い
  3. JSONが扱いやすい

といったところです。

実際にやってみる

KarateでElasticsearchのStatusなどをチェックしてみましょう。
今回は一例として

  1. 想定する設定と実際のクラスタ設定の差分がないか?
  2. indexの検索などが正常に行われるか?
  3. 操作が特定時間以上かかっていないか?

などを確認します。

細かい説明は前述のQiita記事を読んでもらうとして、
Karateでは*.featureというファイルにテストしたい内容を記述します。
フォルダ構成は下記のようになっています。

src
├── main
│   └── java
└── test
    ├── java
    │   ├── health
    │   │   ├── HealthRunner.java
    │   │   └── health.feature
    │   ├── karate-config.js
    │   └── logback-test.xml

テストケースはhealth.featureに記述していきます。

設定例

Feature: Health Test

Background: 
  * url 'http://localhost:9200'
  * def index_pattern = 'kibana_sample_data_logs'
  * def total_nodes_num = 1
  * def data_nodes_num = 1
  * def master_nodes_num = 1

Scenario: clusterのステータスがgreen
  Given path '_cat/health'
  When method get
  Then status 200
  And print response
  And match response contains "green"

Scenario: kibana_sample_data_logs が検索可能
  Given path index_pattern + '/_search'
  When method get
  Then status 200

Scenario: indexの検索レスポンスが100msec未満
  Given path index_pattern + '/_search'
  When method get
  And assert responseTime < 100
  And print responseTime 

Scenario: cluster statsの結果が正常
  Given path '/_cluster/stats'
  When method get
  Then status 200
  And match response.nodes.count.total == total_nodes_num
  And match response.nodes.count.data == data_nodes_num
  And match response.nodes.count.master == master_nodes_num
  And assert response.nodes.os.mem.free_percent > 10

ざっくり説明すると、
Backgroundというセクションで URLやその他の変数を定義しています。こちらは外部ファイルから読み込むことも可能なようです。
そして、各Scenario内で実際にAPIを叩いてその結果を検証しています。

今回はシンプルなケースにしていますが、Scenarioという名前の通り、連続した実行も可能です。
例えば _cat/indicesを叩いて、その結果を使って各indexのstatsを確認するなど。

実行コマンド

mvn clean test -Dtest=HealthRunner

結果

Karateの実行結果は、コンソール出力されるだけでなく、見やすいHTMLを生成してくれます。

例えば下の結果を見れば、StatusがGreenであることを確認するテストが失敗しています。
内容を見ると、クラスタのステータスがyellowになっていることがすぐにわかりますね。
f:id:acro-engineer:20190529100428p:plain:w800

まとめ

APIステータスコードを確認する他、レスポンスのJSONを扱うのが容易で、サクサクとテストケースがかけるのは非常に便利だと感じました。

設定が手軽であることにくわえ、柔軟なテストケースを作成できることが魅力の一つ。
登録→検索→削除のようなシナリオを試験したり、プラグインのバージョンチェックなどもできるので、定期実行させておくと便利そうです。

以上です。お読みいただきありがとうございました。

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JJUG CCCにボランティアスタッフとして参加しました!!

皆さんこんにちは。機械学習エンジニアのBuzz@move_fastestです!

先日5/18(土)に開催されたJJUG CCC 2019 Spring にAcroquestの若手3人でボランティアスタッフとして参加してきました!

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Acroquestの若手3人

JJUG CCCは日本Javaユーザグループ主催する国内最大のJavaコミュニティイベントです。
今回はなんと一般参加が1000人を超えたようです!!

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会場入り口

ボランティアに応募した経緯

社内活動に留まらず、社外活動も活発に行っていきたいと考えていた最中、社内SNSにてJJUGのボランティアスタッフの募集が流れてきました。

Javaは社会人になってから1年間学んできた馴染みのある言語でもあり、自分自身も外部のコミュニティを経験してみたいという思いから応募しました。

ボランティアの活動内容

・当日までの流れ
 基本的にやり取りは全てslackで行いました。
 自身が行うべき役割や当日の動きが事前に決められており、スレッドを確認するのみでした。

・当日の朝
 会場の設営準備を行いました。
 設営準備時間は1時間程度でしたが、事前に準備する項目が決められていたため、効率よく準備ができたと思います。

・セッション中
 セッション会場にて、イスが足りない会場にひたすらイスを分配しました。
 特に今年は来場者が多く、複数のセッション会場で同時にイスが枯渇するという事態が多発したため、大変でした。(でも楽しかったですw)
 
・セッション後
 会場の片付けし、懇親会の準備を行いました。

JJUG基調講演

今回のJJUG総会にて、弊社の谷本が JJUGのリーダーに就任しました。
就任直後でしたがすぐにJJUGの体制見直しを行ったりと、新リーダーとしてやりたいことがたくさんあり、うずうずしているようでした。
そして、総会後には今後JJUGをどんなコミュニティにしていきたいかを熱く語ってくれました!


このようなユーモアな発言をしておりますが、本当に凄い人です・・・・

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基調講演

懇親会

JJUG終了後の懇親会では、スポンサーであるLINE様よりお寿司を頂きました。

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懇親会のお寿司

お、おいしかった・・・・・

その他にも星野リゾート様によなよなエールの差し入れを頂くなど、このコミュニティの規模の大きさに驚きました。。。。

参加してみた感想

今回このような外部コミュニティにボランティアスタッフとして初めて参加しましたが、非常に楽しかったです。
なぜならば、ボランティアスタッフとして参加することで、「JJUG を自分達で創り上げる」という共通目標を持った仲間と活動をすることができ、当事者意識が生まれ、それらが会終了後の達成感を生んだからです。
このような達成感は講演を聞くだけの参加者には味わうことができない感覚だと思います。
今後もこのような会の運営に携わっていくような、運営側の活動をしていこうと思えた経験でした。

最後に

今回はボランティアスタッフとして運営に注力し、イベントを創り上げることに貢献することができ、Javaコミュニティを盛り上げるという達成感を味わうことができました。
しかしそれと同時に、私も一人のエンジニアとしてこのような大きな舞台で登壇したいという思いが芽生えました。

今後もこのような外部コミュニティで活動することを継続していくのに加え、登壇できるように技術のアウトプットを活発に行っていきます!!

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JJUG終了後

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JMeterでCSRF対策を突破して負荷をかける方法

こんにちは。QAエンジニアの@yuki_shiro_823です。

QAでなかなか難しいのが性能の検証ですね。私はJMeterをよく使っているのですが、JMeterシナリオを作成する際、シナリオの記録(※)を使うと記録時のcookieやtokenがそのまま使用され、シナリオの実行に失敗します。地味にはまるところなので、今回はそれを回避するための方法を紹介します。
※シナリオの記録については、こちらのサイトが参考になります。
mislead.jp

解決したい問題

JMeterでシナリオ記録を用いてシナリオ作成した際に、そのまま再生するとPOSTリクエストが失敗することがあります。cookie用の対策は入れているのになぜだと思って、ブラウザの開発者機能を使って該当リクエストを見てみました。すると、cookieの他にCSRF Tokenがヘッダーに含まれており、それがJMeterのPOSTリクエストには含まれていないのが原因でした。POSTリクエストが失敗するため、かけたい負荷がかかりません。

CSRFとは何ぞや

CSRFとはCross Site Request Forgeliの頭文字をとったものです。対象のサイトにログインしているユーザが、悪意を持って貼られたリンク等を踏むと、その気がないのに勝手に他のサイトの操作を強制されてしまうことです。詳しくはIPAのこちらのサイトをどうぞ。
www.ipa.go.jp

CSRFの対策としては、「フォームを表示するプログラムによって他者が推定困難なランダム値を hiddenフィールドとして埋め込み送信し、フォームデータを処理するプログラムによってそのランダム値がフォームデータ内に含まれていることを確認する(上記サイトより引用)」ことが行われます。ただ、JMeterのシナリオ記録では、このhiddenフィールドで埋め込まれたtoken情報は拾えませんでした。

解決方法

CSRF対策のtoken情報を取得し、POSTリクエストで送れるようにするには、
1. JMeter正規表現抽出機能を使って変数でtoken情報を保持
2. 保持した変数をPOSTリクエスト時にパラメータに追加
という手順を行います。
JMeterのシナリオは記録済み、という前提で説明します。また使用したJMeterのバージョンは5.0です。

1.JMeter正規表現抽出機能を使って変数でtoken情報を保持

まず、JMeterにてCSRF tokenが発行される画面のHTTPリクエストを選択します。該当のリクエストを右クリックし、追加→後処理→正規表現抽出を選択します。
追加された、正規表現抽出画面で以下のように設定します。

設定項目名
Apply to Main sample only
Field to check Body
参照名 csrf_token ※任意の名称を付けます。後ほど使います。
正規表現 <input name="token" value="(.*?)" type="hidden" />
※inputタグに含まれるtokenの値を抽出できるような正規表現を書きます。
例としてかいたものなので、正しい形式は対象サイトを開発者ツールなどで確認してください。
テンプレート $1$
一致番号(0でランダム) ー (特に設定の必要なし)
初期値 ー (特に設定の必要なし)

設定すると、このようになります。
f:id:acro-engineer:20190501193015p:plain:w600

2.保持した変数をPOSTリクエスト時にパラメータに追加

前の手順で、変数csrf_tokenにtokenの値を格納できたので、今度はそれをPOSTリクエスト時のパラメータに設定します。POSTリクエストを送っているHTTPリクエストを表示し、「リクエストで送るパラメータ」の「追加」ボタンを押下→行が追加されるので、ダブルクリックで編集します。

設定項目名
名前: _csrf
値: csrf_token ※正規表現抽出で設定した参照名を使います
URL Encode? チェックなし
Content-Type text/plain

設定すると、このようになります。
f:id:acro-engineer:20190501194918p:plain:w600

これで、CSRF対策で埋め込まれたtokenにも対応できるシナリオになりました!

自分がはまったので、回避する方法をまとめてみました。参考になりましたら幸いです。

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mockmock Data Recorderを使って異常検知を試してみた!

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こんにちは、IoTエンジニアのHaruka Yamashita (@YamaHaruka925) | Twitterです。

2019年4月にプレビュー版がリリースされた、mockmock DataRecorderを使ってみて、IoT PoCを担当する者としてグッときたポイントをご紹介します!

■mockmock DataRecorderとは

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mockmockは、クラウド上に仮想デバイスを作成し、開発中のサーバーに疑似データを届けられるサービスです。

これまでは、
 ・データの階層構造や、値の型・生成方法などをコンソール上で入力するだけで、簡単に疑似データを設定することができる。
 ・仮想デバイスは、瞬時に動作や台数を変更できる。
 ・欲しいデータを、欲しいタイミングで、欲しい量だけ受け取ることができる。
という特徴がありました。

さらに、新たにリリースされたDataRecorderでは、人工的に作成した疑似データではなく、実際のデバイスから収集されるリアルなデータを用いて仮想デバイスを生成することができます。

1. mockmock DataRecorderを使えば、IoT PoCのよくある困った!を解決できるのでは?

1-1. IoT PoCでよくある困った!ポイント

PoCを実施する中では、次のような課題が発生することが多くあります。
私自身、IoT担当エンジニアとして、以下のような点を毎度自分で作成・加工するのに時間を取られています。。。

  • センサー/エッジデバイスの選定から始めると、分析までたどり着くまで時間がかかる
  • データを蓄積するのに、時間がかかる。
  • PoCの期間内に、想定する異常(部品の消耗など)が発生するとは限らない
  • データの取得間隔やデータ量、送信頻度など、パラメータを変更するのが大変
  • PoCで実施した数台での試行だけでは、最終的な可視化や分析の効果まで予測できない
1-2. mockmock DataRecorderを利用することで、IoT開発の「困った」を解決!

1-1. のような課題に対し、mockmock DataRecorderを利用すれば、データ収集や実データを基にした想定される異常波形を作成・加工する部分を簡単にできる!

f:id:acro-engineer:20190412105607p:plain:w800

  • 実際に測定したデータをmockmock DataRecorderに登録することで、疑似波形ではなく実際のデータをもとに、パラメータの試行錯誤ができる。
  • 通信方式が決定していなくても、csvファイルからmockmock DataRecorderに登録することができる。
  • 実際のデータをベースに波形加工をできるため、想定される異常波形など作りこむことができる。
  • 実際のデータをベースに仮想デバイスの台数を増やすことができるため、対象機器の種類や台数が増えた場合のシステム全体を想定できる。

2. mockmock DataRecorderを利用して実際のデータから想定される異常データを作成してみる

2-1. mockmock DataRecorderにデータを登録する

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まずは、mockmock DataRecorderに実際のデータを登録します。
そのためには、
 ①mockmock DataRecorderにMQTTSでデータを送信する
 ②csvファイルをアップロードする
という二つの方法があります。
詳しくは、mockmockのドキュメントをご覧ください。

実際のデータを登録することで、仮想デバイスから送るデータを疑似データではなく実際のデータをそのまま利用することができるようになります。

f:id:acro-engineer:20190419102256p:plain:w800

2-2. 実際のデータをもとに、異常波形をつくりこむ

mockmockに登録した実際のデータを基に、異常波形をつくりこんでみましょう。
mockmock DataRecorderには、データ変換タイプとして以下の4種類が用意されています。

  • 無変換(コピー)
  • ノイズを付与する
  • ピーク値を付与する
  • データを間引く

今回は、「ピーク値を付与する」を利用して、異常データを作りこんでみました。

もともとの波形に対し、データの途中からピーク値をのっけることで想定外の振動が発生した状態を模擬します。
元データに対し、「どのデータ位置から、どのようなピーク値を、どれくらいの点数分、どれくらいの間隔をあけて」付与するかをJsonでパラメータ定義してあげます。

f:id:acro-engineer:20190412105923p:plain:w800

これだけで、もともとのデータに対し、ピーク値を付与することができます。
今回は、以下のように波形を変化させました。
mockmock DataRecorderにはデータ可視化機能も付いており、登録/変形させたデータをすぐに可視化して確かめることができます!

f:id:acro-engineer:20190419102336p:plain:w800

2-3. Torrentioへのデータ送信

今回、データ分析部分は当社Torrentioを利用しています。
mockmockからTorrentioにデータを送るための設定は簡単です。
mockmockのデータ送信先設定にTorrentioのMQTTエンドポイント設定を記入するだけ。

f:id:acro-engineer:20190412111315p:plain:w800

mockmockから送信するデータのリプレイヤー定義にて、2-1. で登録したDataRecorderのデータセットを選択します。

f:id:acro-engineer:20190412110247p:plain:w800

mockグループ設定にて、上で定義したデータリプレイヤーを利用するよう設定し、TorrentioのTopic名、MQTTクライアントIDを設定して準備完了。

f:id:acro-engineer:20190412110314p:plain:w800

あとは好きな台数の仮想デバイス(mock)を作成し、起動するだけ!
今回は、もともと1台から収集したデータを3台に増幅して送っています。

2-4. 異常検知してみる

mockmockから送信されたデータをTorrentioで異常検知してみます。

PoCとしてセンサーによりデータを測定しているのは1台ですが、mockmockにより実データを送信できる仮想デバイスを増やすことで、複数台で実施した場合の分析の見え方なども検討することができます。

f:id:acro-engineer:20190412110400p:plain:w800

※ここでは異常検知を実施しましたが、Torrentioでは、他にもIoTダッシュボードでのリアルタイム可視化やルールエンジンによる制御なども実施することができます。
 詳しくは、Torrentio Cloudについてをご覧ください。

3. まとめ

小さく始めることで、実施しようとしているIoTシステム開発が有効かどうかを見極めるためのPoC(実証実験)ですが、IoTシステムにはセンサー/ネットワーク/分析プラットフォームなど必要なステップが多く試行錯誤に時間がかかることや、監視対象の機器台数がスケールした場合の想定が難しいなどの課題がありました。
mockmock DataRecorderを利用することにより、「測定した実際のデータをもとに」仮想デバイスの台数を増やせたり、異常波形を創りこむことができます。
PoCでの試行錯誤がぐんとやりやすくなりますね!

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技術書典6にサークル参加しました

こんにちは。
@snuffkinです。

4/14(日)に開催された技術書典6に、サークルとして参加してきました。
techbookfest.org

前回は分散型RESTful検索/分析エンジンであるElasticsearchに関する本を頒布したので、二回目の参加です。
acro-engineer.hatenablog.com

頒布したもの、印刷所、ツール

f:id:acro-engineer:20190415091543p:plain:w250
今回は、個人的に勉強している量子コンピュータに関する本を頒布しました。
https://github.com/snuffkin/books/tree/master/20190414_quantum_computertechbookfest.org

前回に引き続き、印刷所はねこのしっぽさんにお世話になりました。
きめ細かく対応して頂き、ありがとうございます!
www.shippo.co.jp

執筆のためのツールはRe:VIEWを使いました。
Re:VIEWは定型的なレイアウトの文書をパッと書けるので、いいですね。
github.com

当日の様子

開催場所は技術書典5に引き続き、池袋サンシャインシティの展示ホールDです。
現地に到着すると、のぼりがありました。
これを見ると「いよいよだなぁ」と感慨深く感じます。
f:id:acro-engineer:20190415090305j:plain:w250

準備したブースはこちら。
前回は用意しませんでしたが、今回はポスターを用意しました。
ポスターを見ている方が多かったため、ポスターは重要アイテムですね。
f:id:acro-engineer:20190415090421j:plain:w300

最近「量子コンピュータ」というキーワードを目にする機会が増えたものの、IT業界全体で言えばまだまだメジャーではないイメージでした。
ですが、様々な方が興味を持って、サークルを訪れてくださり、楽しい時間を過ごせました。
そして嬉しいことに、今回も完売しました!

また、早速感想をくださった方もいらっしゃり、ありがとうございます。
感想は今後の改善・励みになるので嬉しいです。
「次回も技術書典やりたいな~」と思いました😄

最後に

今回も、技術書典には参加者・サークル合わせて約1万人が集まりました。
これだけの規模の技術書典が開催できるくらい、技術に対する情熱があるって事で、それはスゴイ事だなぁと思います。
運営の方々、サークルの方々、参加者の方々、いろいろお世話になった方々、みなさんありがとうございます。
このような素晴らしいムーブメントを、今後も盛り上げましょう!

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Elastic Kibana Day Tokyoに参加してきました!

こんにちは。
Elastic Certified Engineerのshin0higuchiです😊
今日は六本木でおこなわれたElastic Kibana Day TOKYOに参加してきました!

13:30 受付〜オープニング

今回の会場は六本木ヒルズ森タワーの49F、アカデミーヒルズというところでした。
f:id:acro-engineer:20190306132602j:plain:w300 f:id:acro-engineer:20190306132859j:plain:w300


割と広めの会場で、参加者は150人弱ほど。
アジェンダ

  1. Kibana Power Hour part1
  2. Kibana Power Hour part2
  3. 日本向けの特別なお知らせ
  4. クロージング

という流れでした。

f:id:acro-engineer:20190306134542j:plain:w500

Elastic社の会社紹介動画が流れて会がスタートします。

14:30 Kibana Power Hour part1

このパートは大まかには下記の2点

  1. Kibanaの歴史
  2. バージョン6の機能紹介およびデモ

が中心でした。

バージョン6の機能紹介およびデモ

紹介されたことの概要を挙げていきます。
機能の細かいところは公式ドキュメント・ブログなどに譲ります。

Spaces

Kibanaのダッシュボードなどのリソースを分けてマルチテナントでの運用が容易になる。
詳細に関しては、下記のブログを読むと良いと思います。
www.elastic.co

ロールアップ

古くなった時系列indexを集計して、サイズの削減をおこなう。
メリットとしては

  1. ディスクを削減できる
  2. indexが縮小するので高速化可能

といったあたり。
集計方法をKibanaのUIから選択して簡単に設定できるのが楽で良いです。

Beats Central Management

名前の通り、Beatsの設定をKibanaから制御できる機能。
現状対応しているのはFilebeatおよびMetricbeatのみだそうです。

Canvas

お待ちかね、Canvasのデモです。
Canvasの概要については、以前に記事を書いているのでKibana Canvasを使ってみた - Taste of Tech Topicsをご参照ください。
近頃かなり力を入れているようで、楽しみです。....と思いましたが、いったん機材トラブル発生。
急遽Elastic大谷さんによるデモが始まります。

InfraUI・LogsUI・APMのデモ
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Canvasのデモ内容としては「日本各地の風速気温湿度をリアルタイムに表示する」という内容のWorkpad作成でした。
Canvasはレイアウトやデザインの柔軟性の魅力に加えて、インタラクティブな絞り込みが強化されていくようです。
(将来的にはCanvas上でAlerting設定が作れるようになるという話もちらっと聞きました。)

Reporting+Watcherで定期的にPDF送信可能というのもうれしいポイントです。

16:00 Kibana Power Hour part2

このパートでは今後のロードマップについての話がありました。

Canvas

大まかに挙げると下記のポイントになります。

  1. Canvasを一般公開
  2. カスタム操作
  3. 新しいビジュアルエディター
  4. ビジュアライズからアラート作成 
  5. fully embeddable workpads
  6. import existing visualization from kibana
  7. Geo element and location aware functions
  8. GA coming soon
  9. template
  10. クリックして絞り込んだり遷移したりするドリルダウン機能も検討中

→トリガーという形でカスタムアクションを埋め込むことができるようになる。

その他

  1. Kerberosサポート
  2. 機能コントロール (スペースごとの機能制限など)
  3. アラート管理
  4. Kibana監査ログ

 列挙しましたが、Kibanaの監査機能は以前から欲しいと思っていたので嬉しいニュースです。

Maps

現在の最新版では既に触ることができますが、複数のデータソースをマルチレイヤーで表示することができます。
軽く触っただけですが、いろいろな表現ができて、今後の可能性を感じました。
これからダッシュボード等に組み込まれるのか、まだ情報は多くありませんが要チェックです。

日本向けお知らせ

Kibana日本語化

Kibanaの日本語ローカライズ版は7.1見込み(機能自体は6.7で提供見込み)

ドキュメント日本語化

7.1をターゲットにしている
機械翻訳で実現する予定。
「Elasticsearch」→「弾性検索」のようにならないようエンジンを鍛えているところ。

17:00 懇親会

アローナさんをはじめ、色々な人とお話をすることができました。
個人的にはWatcherUIが今後どうなっていくのかなどを聞くことができて、良かったです。
(写真撮り忘れました。残念....)

まとめ

バージョン7のGAも近づき、Kibanaの大きな進化を目の当たりにしました。
今後も使い倒していきたいと思います。

(ちなみに紹介特典でElastic靴下をいただきました😊)
f:id:acro-engineer:20190306152953j:plain:w300


以上です、お読みいただきありがとうございました。


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1/30(水)にElasticテクニカルワークショップを開催します

こんにちは。
Elastic Certified Engineerのshin0higuchiです😊

現在、2ヶ月に1度開催されているElastic社の
Elasticテクニカルワークショップですが、
次回の開催は、今月末の1/30(水)の予定です。

こちらのワークショップは、
Elastic Stackの基本的な使い方を実際に手を動かして学んでいただけるほか、
利用事例などの紹介も実施されます。

参加時に質疑応答なども自由にできる為、
実際の利用・活用の参考になったと毎回好評の
無料で参加できるワークショップなので、この機会に申し込みを!
https://events.elastic.co/2019-01-30-AcroquestWorkshop-Tokyo

概要は下記の通りです。
==============================
日時:
2019年1月30日(水)12:40受付開始
13:00開始 - 17:30終了予定

会場:
CONFERENCE BRANCH 銀座
東京都 中央区 銀座3-7-3

概要:
Elasticsearch/Kibana/Logstash/Beatsのテクニカルワークショップを開催。
ElasticのOEMパートナー企業であるAcroquest Technology社のエンジニアがElastic Stackの基礎から、オプション機能の利用までをハンズオン形式で説明致します。
ぜひこのワークショップで、星野リゾート日経新聞社、リクルートテクノロジーズが活用するElasticsearchの世界を体験頂き、

  1. システムログ分析
  2. マーケティングデータ分析
  3. 経営指標(KPI)の可視化

等の業務、プロジェクトで活用頂ければと思っております。

プログラム:

  1. Elastic 概要
  2. ハンズオン

 - Elasticsearch/Kibana/Logstash/Beatsの紹介およびElasticsearch Service環境でのハンズオン
 - ビッグデータを活用した実践講座

  1. Elastic Stackのオプション機能紹介
  2. Elastic最新動向、事例紹介 、LT、Q&A

対象者:

  1. 自社のデータ分析を行いたい方
  2. Elasticsearchの概要は既にご存知で、これから活用を検討している方
  3. 今後Elasticsearch評価を開始するにあたり、基本機能を習得されたい方
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