Elastic{ON} TOUR Tokyo 2017 16:00-17:30 ユーザー事例紹介
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masanori1102
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ちょくや
@Nao_Mk2
サーバー間でのファイル転送 ・例えばデータ転送量を学習させ異常が無いかをチェック ・膨大なデータ量がある場合、人が目視で確認するのは厳しい #elasticon
2017-12-14 16:18:19
ちょくや
@Nao_Mk2
転送されてくるデータがファイルパスのような文字列だったとしても、そのパターンがわかればパターンから外れたデータを検知出来る -> パターン解析のためにN-Gramを利用 #elasticon
2017-12-14 16:20:38
もふもふ
@froakie0021
機械学習ってみんな言うけど、ちゃんと数学ができないとぜってー効果的にできないやつ、って #elasticon 聞いてて思った
2017-12-14 16:25:38
tsgkdt
@tsgkdt
本来の業務に集中するために、有償のサポートを受けたり、何かのタイミングで使用技術が置き換わったりするのかなぁとLINEさんの話を聞いて思った。前の技術が悪いというわけではなく、早道を選んだのだという理解。 #elasticon
2017-12-14 16:26:20
いしがみまさのり( ✌︎'ω')✌︎
@masanori1102
セキュリティ関連の英語でのキーワード - Anomaly detection : アルゴリズムベースの異常検出機能 - Confidence interval : 95%信頼区間 #elasticon
2017-12-14 16:27:52
もふもふ
@froakie0021
これからの時代はCloudサービスに乗っかって、運用範囲を小さくもつ・でも内容は自分で握るっていうのが主流になりそ #elasticon
2017-12-14 16:29:24
ちょくや
@Nao_Mk2
やっぱりElastic Stackで固めちゃうのは楽な部分があるんだろうなー。 発表聞き漏れてたかもしれないけどFluentdに問題があったというより全体構成を考えていったらElastic Stackになったという印象。 #elasticon
2017-12-14 16:29:4516:30 - 17:00 決済サービスの監視を支えるElastic Stack
ソフトバンク・ペイメント・サービス株式会社
シニアアーキテクト 鈴木 順也
技術キーワード : Machine Learning, ダッシュボード, Jenkins, Slack通知, Selenium, Machine Learning
発表資料
関連ツイート
elasticJP
@elasticJP
ソフトバンク・ペイメント・サービス様による#Elasticstackと#Machinelearningを活用した異常検知の仕組みとビジネス分析について講演いただきます。 #elasticon #tokyo @elastic @elasticjp @SBPS pic.twitter.com/Q7i32wu5QS
2017-12-14 16:31:11
拡大
tagomoris
@tagomoris
#elasticon でLINEの人がしゃべってるということでアジェンダを見たところ、あの部署か、なるほど、という感じ
2017-12-14 16:32:18
ちょくや
@Nao_Mk2
障害発生時に状況をリアルタイムに共有出来ていなかった ・全体の状況把握を素早く行いたい -> サービス全体の状況をKibanaのダッシュボードで可視化 #elasticon
2017-12-14 16:33:54
ちょくや
@Nao_Mk2
元データはLogstashのJDBC Filterで取得 LogstashでJDBCドライバ使えるの強いよね、便利 #elasticon
2017-12-14 16:35:15
ちょくや
@Nao_Mk2
ダッシュボードで可視化するときは誰でもわかるように色分けして単純なルールを作った ・グリーンが急激に少なくなったら注意 ・レッドが急激に多くなったら注意 #elasticon
2017-12-14 16:36:47