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『サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編』パネルディスカッション

前提

• 20:15 〜 21:00 (45min)
• 参加者 / 発表タイトル
  • 鈴木健太, VOYAGE GROUP / 『サービス改善はログデータ解析から』
  • 吉田健太郎, リブセンス / 『Fluentd構成のお勧めデザインパターン』
  • 大谷純, Elasticsearch / 『elasticsearch、もうちょっと入門』
  • 道井俊介, Pixiv / 『Kibanaではじめるダッシュボード』

どんな感じで進めるか

• 話題だけ適当に羅列しておいてその場の雰囲気で、じゃあ次これ話ましょうか的に進める
  • (通称Rebuild.fm メソッド)
• 前半の発表になるべく文脈が沿うような話を
• 1人1本マイクを持ってもらって、司会も含め自由に喋る感じ
  • "では次誰それさん" みたいに司会が進める感じにはしない
  • パネラー同士が会話してる感じの方が、聴いている方は面白い

話題候補

• 基本は naoya がみなさんに質問してみたいこと
• これ全部話すわけではなく、雰囲気と時間内でピックアップ

ログ収集とインフラ

• "サーバ/インフラエンジニア" といいつつログの話 : ログ収集はインフラの役目? ログエンジニアの役目?
• 併せて、どういう体制でやっている?
• 業務要件はどこまで扱う? ビジネスにまで踏み込む? システム構築に留まる?
• その各担当者の「ログ」のユースケースは?
• 逆にそのログシステムを使う担当にとってのインタフェースは

システム的な話

• Fluentd でつっこめばいいって話だったけどスキーマ設計とかは? セオリーどうやって学べばいいの?
• 古いログデータどうしてる?

Fluentd のバックエンド

• Elasticsearch の話が多いけど : Hadoop クラスタや MPP / TreasureData, BigQuery, Redshift との関係は?
• MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery
• そういうの使ってる?
• 使っているとして、どういう理由で、どんなことに?

技術トレンド

• いつぐらいからこういうことやり始めた? きっかけは?
• Fluentd とかない頃はどうしてた?
• ぶっちゃけ、これらログ収集システムの効果の実感値は?
  • 実際どの程度役に立っているか
  • ビジネス的に「こんないいことがあった」「最悪だった」とかストーリーがあれば
• 仮に既存システムなくてイチから構築できるとしたら「今ならこうする」

Dataware House / BI

• Fluentd + ElasticSearch + Kibana みたいなのはわかるとして、実際のデータどんなの入れている?
• Dataware House は構築してる? <- どんな業務データが入ってる?
• Kibana の話が多いけど、BI は?

サーバー/インフラ

• ログ収集システムの規模感
• クラウドサービス: AWS? GCE? オンプレ?
• ログエンジニアから見た魅力的なサービス

エンジニアのキャリア

• 「インフラエンジニア」の業務範囲
• コード書く?
• マネジメント