Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Свободно
Разработчики)Данные о сокровищах
Начальная версия10 октября 2011 г . ;
9 лет назад ( 2011-10-10 )
Стабильный выпуск
1.12.1 / 18 февраля 2021 г . ; 43 дня назад [1] ( 2021-02-18 )
Репозиторий
Отредактируйте это в Викиданных
Написано вC , Рубин
Операционная системаLinux ( Amazon Linux , CentOS , RHEL ), Mac OS X (10.9 и выше), Ruby , Windows (7 и выше)
ТипИнструмент ведения журнала
ЛицензияApache 2.0
Веб-сайтwww .fluentd .org Отредактируйте это в Викиданных

Fluentd - это кроссплатформенный проект программного обеспечения для сбора данных с открытым исходным кодом, изначально разработанный в Treasure Data. Он написан в основном на языке программирования Ruby .

Обзор [ править ]

Fluentd - это инструмент больших данных для полу- или неструктурированных наборов данных. Он анализирует журналы событий , прикладные журналы и маршрут передвижения . [2] По словам Суонсыря и Микконена, «основная идея Fluentd состоит в том, чтобы быть объединяющим слоем между различными типами входных и выходных данных журнала». [3] Fluentd доступен для Linux, Mac OSX и Windows. [4]

История [ править ]

Fluentd был создан Садаюки Фурухаши как проект фирмы Treasure Data из Маунтин-Вью . Написанный в основном на Ruby , его исходный код был выпущен как программное обеспечение с открытым исходным кодом в октябре 2011 года. [5] [6] Компания объявила о выделении 5 миллионов долларов в 2013 году. [7]

Пользователи [ править ]

Fluentd был одним из инструментов сбора данных, рекомендованных Amazon Web Services в 2013 году, когда он был похож на Apache Flume или Scribe . [8] Google Cloud Platform «s BigQuery рекомендует Fluentd как значение по умолчанию в режиме реального времени инструмент данных глотания и использует измененную версию Google по Fluentd, под названием Google-fluentd, как ведение журнала по умолчанию агента в. [9] [10]

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Релизы - свободно / свободно" . Проверено 24 февраля 2021 г. - через GitHub .
  2. ^ Pasupuleti, Прадип и Purra, Бел Саломея (2015). Развитие озера данных с помощью больших данных . С. 44–45; 48. Packt . ISBN 1785881663 
  3. ^ Suonsyrjä, Sampo и Mikkonen, Tommi "Разработка ненавязчивой аналитической среды для мониторинга приложений Java" , стр. 170–173 в Software Measurement . Springer. ISBN 3319242857 
  4. ^ Fluentd.org. "Загрузить Fluentd" . Проверено 10 марта 2016.
  5. ^ Майер, Крис (30 октября 2013 г.). «Данные о сокровищах: преодоление барьера Hadoop» . JAXenter
  6. ^ Fluentd.org. "Что такое Fluentd?" . Проверено 10 марта 2016.
  7. ↑ Деррик Харрис (23 июля 2013 г.). «Treasure Data привлекает 5 миллионов долларов, объединяя Hadoop и хранилище данных в облаке Amazon». ГигаОм .
  8. ^ Парвиз Deyhim (август 2013). «Лучшие практики Amazon EMR» (PDF) . Amazon Web Services. п. 12. Архивировано из оригинального (PDF) 26 марта 2016 года . Проверено 24 марта 2017 года .
  9. ^ Google Cloud Platform (2016). «Анализ журналов в реальном времени с использованием Fluentd и BigQuery» . Проверено 10 марта 2016.
  10. ^ Google Cloud Platform (2016). «Агент регистрации» . Проверено 10 марта 2016.

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Гоасгуен, Себастьян (2014). 60 рецептов для Apache CloudStack: использование экосистемы CloudStack , «Глава 6: Расширенные рецепты» . O'Reilly Media . ISBN 1491910127 

Внешние ссылки [ править ]

  • Официальный сайт
  • Исходный код на GitHub