SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 47
MicrometerとPrometheusによる
LINEファミリーアプリのモニタリング
LINE Developer Meetup in Fukuoka #41
LINE Fukuoka株式会社 開発3室 松崎 学
自己紹介
@matsumana
LINE Fukuoka 株式会社 開発3室
SRE & サーバサイドエンジニア
https://github.com/matsumana
松崎 学
• Prometheusとは?
• Micrometerとは?
• Micrometer導入以前・以後
• Micrometerの標準機能で収集できるメトリクス
• Binder作成例
Agenda
Prometheusとは?
https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
Micrometerとは?
https://micrometer.io/
● Datadog
● New Relic
● Ganglia
● Prometheus
● etc…
Micrometerが標準サポートしている
モニタリングシステム
● Armeria https://github.com/line/armeria
● RxJava 2とArmeriaでマイクロサービスを非同期化してみた
https://engineering.linecorp.com/ja/blog/detail/213
● レイテンシーを計算する技術の話
https://engineering.linecorp.com/ja/blog/detail/233
● IMON (LINE内製のモニタリングシステム)
● IMON用のMicrometerライブラリ(MeterRegistry)を開発し、
IMONでもMicrometerを使ったメトリクス収集が可能になっている
LINEでのMicrometerの利用例
● LINEファミリーアプリ (https://line.me/ja/family-apps) ←今日はここにフォーカ
ス
● Springの標準メトリクスライブラリになった事により、
Micrometerを利用するサービスが増えている
LINEでのMicrometerの利用例
Micrometerの良さを伝えるために
まず、Micrometer導入以前は
どうやっていたかをお話します
Micrometer導入以前
(jmx_exporter経由でメトリクス収集)
Micrometer導入以前
(jmx_exporter経由でメトリクス収集)
● JMXを使ってメトリクスを収集するので、監視対象アプリケーションに
設定が必要
● JMXポートなどのJVMオプション
● 監視対象のJMX設定 (Tomcat, Jetty, HikariCP, etc…)
● jmx_exporter用のメトリクス収集設定ファイルが必要
jmx_exporter設定ファイル(例)
# java.langとjava.nioのメトリクスのみ収集する例
hostPort: localhost:5000 #監視対象のJMX port
lowercaseOutputName: true
whitelistObjectNames:
- java.lang:*
- java.nio:*
rules:
こういう設定ファイル(yaml)を準備しておくと
こういうJMX MBeanメトリクスが
こんな感じでPrometheus用のメトリクスとしてexportされる
そのメトリクスがPrometheusに保存され
# HELP java_lang_memory_heapmemoryusage_used
# TYPE java_lang_memory_heapmemoryusage_used untyped
java_lang_memory_heapmemoryusage_used 9.8744952E7
Grafanaで可視化できる
モニタリングするという目的は達成できたが
複数のサービス運用に関わっていると
アプリケーション毎にJMXの設定をしたり
jmx_exporter設定ファイルを作るのは大変
ライブラリを書いた
prometheus-spring-boot
(社内用ライブラリ)
Micrometer導入以前
(prometheus-spring-boot 初期バージョン)
prometheus-spring-bootのコンセプト
● 監視対象アプリケーションに依存ライブラリとして追加するだけで、
Prometheus/Grafanaでモニタリング・可視化が出来るようにする
prometheus-spring-bootの実装内容
● jmx_exporterと、jmx_exporter設定ファイルをライブラリに内包
● アプリケーションに組み込まれている監視対象(Tomcat, Jetty, HikariCP, etc)の
JMX設定を行うSpring AutoConfigurationを実装
● 社内Grafanaのダッシュボードに合わせて、メトリクスをexport
● Dropwizard metricsを使ってアプリケーションのHTTP URI毎のレイテンシを
exportする
● %tile値: 0.5, 0.75, 0.95, 0.98, 0.99, 0.999, etc…
prometheus-spring-bootの実装内容
その後、Micrometerがリリースされる
prometheus-spring-bootを修正
● jmx_exporter依存ロジックを削除。Micrometerを使って再実装
● HTTP URI毎のレイテンシもMicrometer標準機能として提供されているので、
Dropwizard metrics依存ロジックも削除
● その結果、ほぼ全ての機能がMicrometerだけで実現できた
「Micrometer + MicrometerにPRした機能 + 社内向けの機能」という状態
※MicrometerにPRした機能はMicrometer新バージョンリリース後に削除予定
Micrometer導入以後
(prometheus-spring-boot 現在バージョン)
※Micrometerを直接使っているサービスもある
● Micrometerはメトリクス収集にJMXを使わない
● 構成もprometheus-spring-bootの実装も非常にシンプルになった
Micrometerの標準機能で
収集できるメトリクス
(Spring Bootの場合、ライブラリを依存関係に追加するだけでOK)
Binder
● 監視対象ごとにBinderというクラスでメトリクス収集機能が提供されている
● https://github.com/micrometer-metrics/micrometer/tree/v1.0.6/micrometer-
core/src/main/java/io/micrometer/core/instrument/binder
● Javaでよく使われるものが標準Binderとして提供されている
● 標準Binderに無いものは、自分で実装すれば良い
● 一般的に使えそうなBinderならPR
● Jetty ThreadのメトリクスをPRした。マージ済
● https://github.com/micrometer-metrics/micrometer/pull/593
● 参考記事
● https://matsumana.info/tags/micrometer/
標準Binderの一部を紹介
JVMのメトリクス
● ClassLoaderのメトリクス
● loaded数
● unloaded数
● Threadのメトリクス
● Thread数
● Daemon Thread数
JVMのメトリクス
● GCのメトリクス
● Minor GCの発生回数
● Minor GCの停止時間
● Major GCの発生回数
● Major GCの停止時間
JVMのメトリクス
● Heap memoryのメトリクス
● Young Generation (Eden, Survivor)
● Old Generation
● Young Generation (Eden, Survivor)のMax
● Old GenerationのMax
JVMのメトリクス
● Non-Heap memoryのメトリクス
● Code Cache
● Metaspace
● Compressed Class Space
Tomcatのメトリクス
● ThreadPool busy
● ThreadPool current
● ThreadPool max
Jettyのメトリクス
● Requestのメトリクス
● 処理中のリクエスト数
● Responseのメトリクス
● HTTP status毎(1xx, 2xx, 3xx, 4xx, 5xx)のレスポンス数
● Threadのメトリクス (2018/09リリース予定のMicrometer1.1.0から使用可能)
● ThreadPool busy
● ThreadPool current
● ThreadPool min
● ThreadPool max
ExecutorServiceのメトリクス
● ThreadPoolのメトリクス
● Queued
● Active
● Pool size
● タスクのメトリクス
● Completed
Logbackのメトリクス
● traceログ出力数
● debugログ出力数
● infoログ出力数
● warn ログ出力数
● error ログ出力数
URI毎のレイテンシ
management:
metrics:
distribution:
percentiles:
http.server.requests: 0.5, 0.75, 0.95, 0.98, 0.99, 0.999, 1.0
application.ymlに以下のような設定(指定する%tile値は任意)を追加すると
URI毎のレイテンシ
# HELP http_server_requests_seconds
# TYPE http_server_requests_seconds summary
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.5",} 0.00393216
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.75",} 0.004325376
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.95",} 0.15925248
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.98",} 0.15925248
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.99",} 0.15925248
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="0.999",} 0.15925248
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/foo",quantile="1.0",} 0.15925248
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/bar",quantile="0.5",} 0.00131072
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/bar",quantile="0.75",} 0.00131072
http_server_requests_seconds{exception="None",method="GET",status="200",uri="/bar",quantile="0.95",} 0.004390912
レイテンシが以下のようなメトリクスとして取れる
HikariCPのメトリクス
(HikariCP自身がMicrometerを使って実装)
● ConnectionPool Active
● ConnectionPool Pending
● ConnectionPool Idle
● ConnectionPool Total
● ConnectionPool Min
● ConnectionPool Max
※Spring Boot 1.5 + micrometer-spring-legacyではJMXを使う必要があります。詳しくは以下を参照
https://matsumana.info/blog/2018/05/23/collect-spring-boot-app-metrics-with-micrometer/
Binder作成例
(監視対象がメトリクスを持っている場合)
● JettyServerThreadPoolMetrics
● https://github.com/micrometer-metrics/micrometer/blob/master/micrometer-
core/src/main/java/io/micrometer/core/instrument/binder/jetty/JettyServerThr
eadPoolMetrics.java
● https://github.com/micrometer-metrics/micrometer/blob/master/micrometer-
core/src/main/java/io/micrometer/core/instrument/binder/jetty/Instrumented
QueuedThreadPool.java
● JettyMetricsAutoCofiguration (AutoConfigurationは必要に応じて作成)
● https://github.com/micrometer-metrics/micrometer/blob/master/micrometer-
spring-
legacy/src/main/java/io/micrometer/spring/autoconfigure/web/jetty/JettyMetri
監視対象がメトリクスを持っていない場合は
監視対象にメトリクス収集ロジックを追加する
● HikariCP
● https://github.com/brettwooldridge/HikariCP/pull/1110
Micrometerが色んなミドルウェアや
ライブラリで使われるようになると
様々なモニタリングシステムで
簡単に監視できるようになりそう
Appendix
https://github.com/fhemberger/chrome-prometheus-formatter
Prometheus Formatter (Chrome Extension)
# HELP jvm_memory_used_bytes The amount of used memory
# TYPE jvm_memory_used_bytes gauge
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Code Cache",} 1.637152E7
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Metaspace",} 5.0028744E7
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Compressed Class Space",} 6463920.0
jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Eden Space",} 2.53057592E8
jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Survivor Space",} 1.3003488E7
jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Old Gen",} 2.7751432E7
# HELP jvm_memory_used_bytes The amount of used memory
# TYPE jvm_memory_used_bytes gauge
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Code Cache",} 1.6291648E7
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Metaspace",} 4.9900088E7
jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Compressed Class Space",} 6440552.0
before:
after:
THANK YOU

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Mais procurados (20)

テストコードの DRY と DAMP
テストコードの DRY と DAMPテストコードの DRY と DAMP
テストコードの DRY と DAMP
 
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよねクラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
クラウドでも非機能要求グレードは必要だよね
 
Prometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred NetworksPrometheus at Preferred Networks
Prometheus at Preferred Networks
 
The Twelve-Factor Appで考えるAWSのサービス開発
The Twelve-Factor Appで考えるAWSのサービス開発The Twelve-Factor Appで考えるAWSのサービス開発
The Twelve-Factor Appで考えるAWSのサービス開発
 
Serverless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについてServerless時代のJavaについて
Serverless時代のJavaについて
 
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
20200630 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Cognito
 
SolrとElasticsearchを比べてみよう
SolrとElasticsearchを比べてみようSolrとElasticsearchを比べてみよう
SolrとElasticsearchを比べてみよう
 
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
[Aurora事例祭り]Amazon Aurora を使いこなすためのベストプラクティス
 
AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced Design PatternAWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced Design Pattern
 
SpotBugs(FindBugs)による 大規模ERPのコード品質改善
SpotBugs(FindBugs)による 大規模ERPのコード品質改善SpotBugs(FindBugs)による 大規模ERPのコード品質改善
SpotBugs(FindBugs)による 大規模ERPのコード品質改善
 
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsugJava ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
 
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
 
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
 
backlogsでもCI/CDする夢を見る
backlogsでもCI/CDする夢を見るbacklogsでもCI/CDする夢を見る
backlogsでもCI/CDする夢を見る
 
ログ管理のベストプラクティス
ログ管理のベストプラクティスログ管理のベストプラクティス
ログ管理のベストプラクティス
 
Micrometerでメトリクスを収集してAmazon CloudWatchで可視化
Micrometerでメトリクスを収集してAmazon CloudWatchで可視化Micrometerでメトリクスを収集してAmazon CloudWatchで可視化
Micrometerでメトリクスを収集してAmazon CloudWatchで可視化
 
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
Swagger ではない OpenAPI Specification 3.0 による API サーバー開発
 
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
 
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
 
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
 

Semelhante a MicrometerとPrometheusによる LINEファミリーアプリのモニタリング

Nedo講座・rtmセミナー
Nedo講座・rtmセミナーNedo講座・rtmセミナー
Nedo講座・rtmセミナー
openrtm
 
130522 01
130522 01130522 01
130522 01
openrtm
 
131017 cnr研究会 ando
131017 cnr研究会 ando131017 cnr研究会 ando
131017 cnr研究会 ando
openrtm
 
130711 01
130711 01130711 01
130711 01
openrtm
 

Semelhante a MicrometerとPrometheusによる LINEファミリーアプリのモニタリング (20)

Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)
Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)
Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)
 
第11回ACRiウェビナー_東工大/坂本先生ご講演資料
第11回ACRiウェビナー_東工大/坂本先生ご講演資料第11回ACRiウェビナー_東工大/坂本先生ご講演資料
第11回ACRiウェビナー_東工大/坂本先生ご講演資料
 
Nedo講座・rtmセミナー
Nedo講座・rtmセミナーNedo講座・rtmセミナー
Nedo講座・rtmセミナー
 
Webrtc最新動向
Webrtc最新動向Webrtc最新動向
Webrtc最新動向
 
CEDEC 2015 IoT向け汎用protocol MQTTのリアルタイムゲーム通信利用と実装、そして未来へ…
CEDEC 2015 IoT向け汎用protocol MQTTのリアルタイムゲーム通信利用と実装、そして未来へ…CEDEC 2015 IoT向け汎用protocol MQTTのリアルタイムゲーム通信利用と実装、そして未来へ…
CEDEC 2015 IoT向け汎用protocol MQTTのリアルタイムゲーム通信利用と実装、そして未来へ…
 
JAZUG クラウドデザインパターンのコードを覗く
JAZUG クラウドデザインパターンのコードを覗くJAZUG クラウドデザインパターンのコードを覗く
JAZUG クラウドデザインパターンのコードを覗く
 
160705-w01 RTミドルウエア講習会・早稲田大
160705-w01 RTミドルウエア講習会・早稲田大160705-w01 RTミドルウエア講習会・早稲田大
160705-w01 RTミドルウエア講習会・早稲田大
 
OpenTelemetryでWebシステムの処理を追跡しよう - DjangoCongress JP 2022
OpenTelemetryでWebシステムの処理を追跡しよう - DjangoCongress JP 2022OpenTelemetryでWebシステムの処理を追跡しよう - DjangoCongress JP 2022
OpenTelemetryでWebシステムの処理を追跡しよう - DjangoCongress JP 2022
 
Perl Ocean
Perl OceanPerl Ocean
Perl Ocean
 
アドテク×Scala×パフォーマンスチューニング
アドテク×Scala×パフォーマンスチューニングアドテク×Scala×パフォーマンスチューニング
アドテク×Scala×パフォーマンスチューニング
 
Node.jsでブラウザメッセンジャー
Node.jsでブラウザメッセンジャーNode.jsでブラウザメッセンジャー
Node.jsでブラウザメッセンジャー
 
160608 02
160608 02160608 02
160608 02
 
JavaScript And Keywords
JavaScript And KeywordsJavaScript And Keywords
JavaScript And Keywords
 
130522 01
130522 01130522 01
130522 01
 
131017 cnr研究会 ando
131017 cnr研究会 ando131017 cnr研究会 ando
131017 cnr研究会 ando
 
Robotech2012講習会v01最終版v2
Robotech2012講習会v01最終版v2Robotech2012講習会v01最終版v2
Robotech2012講習会v01最終版v2
 
Rtミドルウェア講習会 第2部資料
Rtミドルウェア講習会 第2部資料Rtミドルウェア講習会 第2部資料
Rtミドルウェア講習会 第2部資料
 
分散バージョン管理システムって何なん 20101218
分散バージョン管理システムって何なん 20101218分散バージョン管理システムって何なん 20101218
分散バージョン管理システムって何なん 20101218
 
130711 01
130711 01130711 01
130711 01
 
ProjectAtomic-and-geard
ProjectAtomic-and-geardProjectAtomic-and-geard
ProjectAtomic-and-geard
 

Mais de LINE Corporation

Mais de LINE Corporation (20)

JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LTJJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
 
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
Reduce dependency on Rx with Kotlin CoroutinesReduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
 
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみたKotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
 
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extensionUse Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
 
The Magic of LINE 購物 Testing
The Magic of LINE 購物 TestingThe Magic of LINE 購物 Testing
The Magic of LINE 購物 Testing
 
GA Test Automation
GA Test AutomationGA Test Automation
GA Test Automation
 
UI Automation Test with JUnit5
UI Automation Test with JUnit5UI Automation Test with JUnit5
UI Automation Test with JUnit5
 
Feature Detection for UI Testing
Feature Detection for UI TestingFeature Detection for UI Testing
Feature Detection for UI Testing
 
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
 
​LINE 技術合作夥伴與應用分享
​LINE 技術合作夥伴與應用分享​LINE 技術合作夥伴與應用分享
​LINE 技術合作夥伴與應用分享
 
LINE 開發者社群經營與技術推廣
LINE 開發者社群經營與技術推廣LINE 開發者社群經營與技術推廣
LINE 開發者社群經營與技術推廣
 
日本開發者大會短講分享
日本開發者大會短講分享日本開發者大會短講分享
日本開發者大會短講分享
 
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
 
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
 
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
 
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
 
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
 
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Pay - 一卡通支付新體驗LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
 
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
 
Keynote - ​LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
Keynote - ​LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發Keynote - ​LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
Keynote - ​LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
 

Último

Último (12)

知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
 

MicrometerとPrometheusによる LINEファミリーアプリのモニタリング

Notas do Editor

  1. 本日最後のセッションになります。 もう結構遅い時間になってて、皆さんお腹も減ってきてらっしゃる時に、「監視」という地味で重たいテーマになってすみません。
  2. 今日ご参加の方は普段Javaをお使いの方が多いと思うのですが、皆さん監視はちゃんとされてますか? ・Micrometerを今回初めて知ったという方? ・Prometheusを使ってるって方? ありがとうございます。