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데이터 분석 플랫폼 구축과 활용

Fluentd, Elasticsearch, Kibana를 이용한 로그 수집과 시각화
터닝포인트 · 2018년 10월 15일 출시
7.5 (2개의 리뷰)
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책 소개

이 책이 속한 분야

플루언트디, 엘라스틱서치, 키바나를 이용한 로그 수집과 시각화
이 책은 다음과 같은 궁금증을 해결하는데 최상의 선택이 될 수 있습니다.

- 로그가 대량으로 남고 있고, 일단 이용하고 싶다.
- 로그를 해석한 결과를 어디에 활용할 수 있는 지 찾고 싶다.
- Fluentd, Elasticsearch, Kibana를 일단 도입하려고 한다.
- Elasitcsearch 클러스터의 관리방법에 대해서 알고 싶다.
- Kibana를 도입했지만, 어떻게 활용해야할 지 모르겠다.
- Fluentd, Elasticsearch, Kibana를 활용한 사례를 알고 싶다.

먼저 로그 분석이란 무엇인가부터 해서, 어떤 전제로 활용할 수 있는가 그리고 실제로 분석 기반을 만들어서 어떻게 구축하면 좋을까? 각 미들웨어는 어떻게 설정하고, 어떻게 운용하면 좋을까 그리고 어떻게 활용하면 좋을까?

작가정보

저자(글) 스즈키 켄타

저자 스즈키 켄타
클래식 기타를 좋아하는 소프트웨어 엔지니어로 주식회사 VOYAGE GROUP의 자회사인 fluct 소속으로 근무 중이다. 광고 데이터의 분석 플랫폼의 구축을 시작으로 광고 기술 분야에서 엔지니어로 일하고 있으며 공저로 "모두의 Go 언어"(2016년 기술평론사)가 있으며 이 책의 1 파트 집필을 담당했다.

저자 요시다 켄타로
1986년생으로 대학교 1학년 때 주식회사 리브센스를 창업했다. 웹 엔지니어로서 인프라, 애플리케이션, 운영까지 폭넓은 영역에서 활동했으며 2015년부터는 빅데이터를 사용한 기계학습과 지리공간정보로 영역을 확장해서 데이터 엔지니어로 활약 중이다. 취미는 사진과 IoT 디바이스를 활용하여 가전과 에어컨을 자동화하고 쾌적한 작업공간을 추구하는 것이다.

저자(글) 오타니 준

저자 오타니 준
Splatoon을 좋아하는 에반젤리스트로 Elastic사에서 근무중이다. Elastic Stack을 일본에 보급하는 업무(컨퍼런스에서 발표하거나, BBL(런치미팅)으로 Stack에 흥미가 있는 회사에 방문하거나, 일본의 유저를 지원하기)를 맡고 있다. 때로는 플러그인 개발도 하고 있으며3 파트와 부록 C의 집필을 담당했다.

저자 미치이 순스케
인프라 엔지니어로. 픽시브 주식회사 ImageFlux 사업책임자, 픽시브테크놀로지 주식회사 임원이다. 쿠루메 공업 고등전문학교, 큐슈 공업대학, 츠쿠바대학, 대학원을 거쳐서 2012년 픽시브에 입사, 대규모 이미지 배포 인프라의 구축과 데이터수집, 분석기반의 도입 등을 진행했다. 2016년에 이미지변환 클라우드 서비스인 ImageFlux 사업을 시작하여 책임자를 맡고 있다. 공저로 "nginx 실천입문"(2016년 기술평론사)이 있으며 책의 4 파트 집필을 담당했다.

2001년 게임 업계에 입문하여 지금은 LINE에서 Clova의 플랫폼 개발을 하고 있다. 서비스에서 플랫폼의 역할에 대해서 항상 고민하고, 최근에는 AI와 IoT에 관심을 가지고 있다. 현재는 동경에서 가족과 함께 생활하고 있으며, 여행을 좋아하는 개발자이다.

엘라스틱 서포트 엔지니어
삼성SDS, 두산중공업, 현대정보기술, 육군전산소 등에서 소프트웨어 엔지니어/아키텍트로 다양한 영역의 프로젝트를 15년간 수행했다. 특히 제조/플랜트 산업의 Industrial IoT 영역에 관심이 많다. 3권의 프로그래밍 책의 집필자이기도 하다. 현재 오픈소스 검색엔진으로 잘 알려진 Elastic Inc.의 Support Engineer이며, 한국 고객을 포함한 글로벌 고객 기술 지원을 담당하고 있다.

목차

  • part 1 데이터 분석 기반 입문
    chapter 1 데이터 분석 개요
    1-1 데이터 분석 환경을 구성하는 요소
    1-2 데이터 분석 기반의 대상
    1-3 데이터 분석 사례 소개
    1-4 개요 파악
    1-5 수익 구조 파악
    1-6 가설과 검증
    1-7 의사결정을 위한 데이터 분석
    1-8 정리
    chapter 2 로그 데이터의 기초
    2-1 로그란
    2-2 서비스 개선을 위한 로그
    2-3 로그 구성
    2-4 로그를 살리는 디플로이(배포)
    2-5 정리
    chapter 3 데이터 분석 기반 구축
    3-1 이번 장에서 준비하는 환경
    3-2 Elasticsearch 설정
    3-3 Kibana 작동
    3-4 정리
    chapter 4 데이터 분석 기반 운영
    4-1 ETL
    4-2 데이터 분석 시스템 가용성
    4-3 데이터 저장소 비교
    4-4 무엇을 가치로 제공할 것인가
    4-5 엔지니어로부터 데이터의 활용 방법을 공유하자
    4-6 1 파트 정리

    part 2 로그 수집 입문
    chapter 5 로그 수집 미들웨어 소개
    5-1 서비스 개선에 없어서는 안될 로그 수집
    5-2 현대적인 로그 수집이란
    5-3 정리
    chapter 6 처음으로 만나는 Fluentd
    6-1 Fluentd는 어떤 미들웨어인가
    6-2 Fluentd 셋업
    6-3 Fluentd 설정 커스터마이즈
    6-4 플러그인 활용
    6-5 정리
    chapter 7 Fluentd 설계 요령
    7-1 tail 플러그인 철저공략
    7-2 Fluentd 노드 디자인패턴
    7-3 정리
    chapter 8 Fluentd 운영 Tips
    8-1 Fluentd 감시
    8-2 로그 누락을 막기 위한 8가지 포인트
    8-3 소유자가 root 유저인 로그 파일을 Fluentd로 수집하기
    8-4 Fluentd의 스테이징 환경을 만드는 법
    8-5 정리

    part 3 Elasticsearch 입문
    chapter 9 데이터스토어 입문
    9-1 데이터 저장소 요건
    9-2 대표적인 데이터 저장소
    9-3 정리
    chapter 10 Elasticsearch 기초
    10-1 Elasticsearch 특징
    10-2 아키텍처
    10-3 로그 데이터를 저장하는 단위
    10-4 정리
    chapter 11 Elasticsearch 시작
    11-1 준비
    11-2 Elasticsearch 기초
    11-3 설정.
    11-4 인덱스와 데이터의 조작
    11-5 검색
    11-6 매핑 정의
    11-7 정리
    chapter 12 Elasticsearch의 운용 팁
    12-1 튜닝포인트
    12-2 인덱스 수
    12-3 스케일 아웃에 대해서
    12-4 정리
    chapter 13 Curator
    13-1 운용에 편리한 도구 Curator
    13-2 정리
    chapter 14 elasticsearch-hadoop
    14-1 elasticsearch-hadoop 개요
    14-2 접근 방법
    14-3 정리

    part 4 Kibana 입문
    chapter 15 Kibana 특징
    15-1 Kibana에 대해서
    15-2 Kibana 시스템 구성
    15-3 그 외의 시각화, 분석 도구의 비교
    15-4 정리
    chapter 16 Kibana 설치와 설정
    16-1 다운로드와 인스톨
    16-2 초기 설정과 실행
    16-3 Docker를 사용한 구성
    16-4 인덱스 설정
    16-5 정리
    chapter 17 Kibana 분석 워크플로우
    17-1 샘플 서비스 기동
    17-2 케이스 1 : 매트릭 시각화
    17-3 케이스 2 : 글 내용 분석
    17-4 정리
    chapter 18 Discover 탭 검색
    18-1 Discover 탭
    18-2 레코드 검색
    18-3 인덱스와 표시할 필드 선택
    18-4 검색 팁
    18-5 정리
    chapter 19 차트 작성
    19-1 차트 작성.
    19-2 Metrics와 Buckets
    19-3 2차원 차트 설정
    19-4 그 외의 표준 차트
    19-5 데이터 표시
    19-6 그 외의 시각화 방법
    19-7 정리

    chapter 20 대시보드
    20-1 Dashboard 탭
    20-2 대시보드 편집
    20-3 대시보드 공유
    20-4 정리

    부록
    부록 A Fluentd 플러그인 사전
    부록 B Embulk & Digdag 입문
    부록 C Embulk 플러그인 사전
    부록 D Kibana의 편리한 기능과 그 외의 Elastic Stack의 소개

출판사 서평

1 파트(1장~4장)에서는 로그를 분석하는 배경과 실제로 로그를 활용해서 시각화 및 분석까지의 흐름을 설명합니다. 로그를 어떻게 활용할 것인지 고민 중인 독자에게 참고가 될 것입니다.

2 파트(5장~8장)에서는 로그를 활용하기 위한 미들웨어 Fluentd에 대해서 설명합니다. Fluentd를 활용하기 위한 팁도 다수 포함되어 있습니다.

3 파트(9장~14장)에서는 Elasticsearch에 대해서 설명합니다. Elasticsearch는 검색엔진이지만 최근에는 로그를 저장하는 미들웨어로 활용되고 있습니다.

4 파트(15장~20장)에서는 Kibana라는 로그 시각화 도구에 대해서 설명합니다. Kibana는 Elasticsearch의 프론트엔드 애플리케이션으로 구축된 도구로 로그를 시각화하기 위해 유용한 기능을 제공합니다.

부록에서는 Fluentd 플러그인 사전, Embulk&Digdag 입문, Embulk 플러그인 사전, Kibana의 편리한 기능 등을 수록하였습니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161340302 ( 1161340300 )
쪽수 432쪽
크기
190 * 242 * 27 mm / 1037 g
총권수 1권
원서명/저자명 デ-タ分析基盤構築入門 FLUENTD,ELASTICSEARCH,KIBANAによるログ收集と可視化/鈴木健太

Klover

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사은품 관련 안내

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음반/DVD 바로드림시 유의사항

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도서 소득공제 안내

  • 도서소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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데이터 분석 플랫폼 구축과 활용
Fluentd, Elasticsearch, Kibana를 이용한 로그 수집과 시각화
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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