[レポート] Mackerel Meetup #11 Tokyo へ行ってきました! #mackerelio

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

2/5 に Mackerel Meetup #11 Tokyo が開催されたので、弊社 梶原 とふたり1で行ってきました。簡単ですがレポートしたいと思います。

なお、既に公式のレポート記事が掲載されていますので、こちらもご紹介します。

概要

エンジニアをワクワクさせる 「直感的サーバー監視サービス」 Mackerel(マカレル) のMeetup #11を開催します。

Mackerel(マカレル)は はてな社が開発・運営されている SaaS 型のサーバー監視サービスです。所謂 agent インストール型の今時の監視に加えて、AWS と連携して CloudWatch のメトリクス(一部)を監視対象にする「AWS インテグレーション機能」も備えています。

今回は 11回目ということで、下記の 4セッションが行われました。

  • The 2018 Mackerel Product Roadmap
  • AWSで実現した Mackerel 時系列データ1分粒度長期保存の裏側
  • seesaa meets Mackerel
  • Mackerel で ECS をどこまでモニタリングできるのか

会場は六本木一丁目の DMM.com さまのオフィス。会議室?の入り口へ向かう途中に 馬(アイワナシーユー) がいました。2

以下、セッションのレポートになります。

セッションレポート

最初に乾杯がありました。このあと懇親会が予定されているのですが、セッションの前に乾杯するのは初めての試みとのことですw

※以下敬称略

The 2018 Mackerel Product Roadmap

  • 登壇者 : 杉山広通 (@sugiyama88)
    • Mackerel 株式会社はてな プロデューサー
  • 概要 : 今までの軌跡を踏まえ、Mackerelは今後どのような進化を遂げていくのか?2018年のプロダクトロードマップについてお話します

  • Mackerelとは
    • はてなの主力サービスを支え続けてきた
    • 最高のドッグフーディング
  • コマンドラインも特徴
  • 同じロールのホストは同じグラフへ
  • 選ばれる理由
    • 簡単で分かりやすい
    • 開発スピード(毎週リリース
    • マルチクラウド
    • 日本語サポートが充実
  • スタートアップ支援プラン
  • CloudProviderインテグレーション
    • Cloud事業者の監視システムとして
  • 2017年リリースの振り返り
    • メトリックデータの拡充
    • 堅牢なアーキテクチャへの移行
    • イベント機能の拡充
    • メタデータプラグイン
    • Azureインテグレーション
    • ioドメイン脱出
    • アクション機能(自動化支援)
      • checkプラグインの実行結果に基づいて任意のコマンドを実行
    • 公開グラフ機能

2018年のRoadmap

  • 常に最適解を供給し続ける
  • Product Roadmap = 最新の開発方針
  • アラートグループ
    • グループ単位でのアラート
    • 一定時間内のアラートをまとめて通知 > 大量のアラート通知からの開放
  • コンテナの正式サポート
  • カスタムダッシュボードV2
    • より直感的で分かりやすい、モダンなカスタムダッシュボードへ
  • ML(機械学習)の活用
    • 異常検知
    • 時系列データを学習し移動的に監視ルールを決めてアラートする
    • MLの機能を手軽に提供できるように
      • 機械学習の第1弾
      • 複数のメトリックの組み合わせて学習
      • 混合ガウス分布を利用したい条件値
  • OSS Monitoring Affinityの拡充
    • Nagios,sensuに続いて今年はPrometheusとの親和性を向上させる
    • 観測範囲の拡大
    • 多次元データモデル
    • Discoveryで取得した情報を元にagentがexporterをscrapingし、取得したデータを時系列で取り込む

まとめ

  • Mackerelのビジョン
    • エンジニアをワクワクさせる「直感的サーバー監視サービス」
  • DevOpsの中核として
    • ライフサイクル全体の効率化を促進
  • We are Hiring

AWSで実現した Mackerel 時系列データ1分粒度長期保存の裏側

  • 登壇者 : 脇坂朝人 (@ast_j)
    • Mackerel 株式会社 はてな アプリケーションエンジニア
  • 概要:先日リリースした Mackerel の時系列データ1分粒度長期保存の開発や実装、時間が許せばモニタリングについてお話します

seesaa meets Mackerel

  • 登壇者 : 瀬戸祐樹 (@yseto)
    • シーサー株式会社 エンジニア
  • 概要 : ブログ、掲示板、wikiなどのメディアサービスを運用しているシーサーでのMackerelの活用事例

  • seesaaの紹介
  • インフラ・運用について
    • 主に運用をやっているのは3名ほど
    • インフルエンザ怖い
    • 対象はオンプレ・AWS
  • Mackerel以前
    • savacan(さばかん)
      • 独自実装
    • グラフはcacti
    • 運用担当者がひとり張り付き
  • (当時の運用環境がどのようなものだったかの詳解(書くとつらいので略))
  • 「ある冬、運用担当者が辞めた」
  • Mackerel
    • 試用 > 即決で約 200ホストにエージェント導入
  • Mackerelによって得られた監視
    • 外形監視
    • 「我々は雰囲気で監視をしていた」
  • Mackerelのいいところ
    • まずはエージェントをいれて状況を見る、というところから開始できる
    • エージェントはyumで
    • サポート
  • Mackerel監視設定について
    • PDCAを回す必要性
    • エージェントの導入時期で設定・監視項目が異なる
    • mkr コマンドでサーバー一覧を作り、設定ファイルをダウンロードして全数検査
  • やってしまいがち
    • ワンライナー、やっつけプラグイン
    • シェルスクリプトにする
    • 既成プラグインへ載せ替え
  • Whitebait
  • 設定レポジトリ
    • 社内Git
  • こんなものも監視している
    • オンプレのスイッチ
    • オフィスの機器
    • mysqlスレーブ
    • keepalived
    • ハードウェアRAID
    • さくらのクラウドの課金
    • AWS Lambda, CloudFront
    • Docker
  • グラフ画像をChatWorkに
  • まとめ
    • インストールするだけで使えるMackerelは運用の味方
    • オフィスのトラブルもMackerelで監視するとはかどる

インフラエンジニア出身の身としては、とても辛みと喜びみの伝わってくるプレゼンでした。。。

Mackerel で ECS をどこまでモニタリングできるのか

  • 登壇者 : 吉田慶章 (@kakakakakku)
    • 株式会社マクアケ
  • 概要 : 「Mackerel の活用事例」と「Mackerel で ECS (クラスタ / コンテナインスタンス / タスク) をモニタリングしている事例」をお話します

弊社梶原がレポートしております、懇親会のレポートと合わせてこちらをご覧下さい。

[レポート]【Mackerel で ECS をどこまでモニタリングできるのか】 at Mackerel Meetup #11 Tokyo #mackerelio

所感

Mackerel Meetupには初めての参加でしたが、Mackerelはエンジニアの方向を向いた監視システムであり、そのビジョンに忠実なのだなと感じさせるセッションでした。弊社環境でも一部で使用しており、個人的に今後の発展は気になります。これからも注目していこうと思います。

注釈


  1. 特に示し合わせたわけではなく、ふたりして同じ勉強会に申し込んでいたので合流しました。 
  2. DMM > ゲーム > 馬、ということで、梶原と二人で一瞬「 あれ か!?」と短絡思考してテンション上がりましたが、よく調べたらプラットフォーム発表まだでした。。。無関係そうです。