Photon勉強会【Photon Server Deep Dive - PhotonWireの実装から見つめるPhoton Serverの基礎と応用、ほか】 https://atnd.org/events/80089

1. Windows Server+Photon Server環境でも
Fluentd+Elasticsearch+Kibanaを活用して
各種情報を可視化する
Photon運営事務局 山本昇平
2016/09/13＠Photon勉強会

2. About Me
• 氏名: 山本昇平(Syohei Yamamoto)
• 所属: GMOクラウド株式会社
• 役割: 各種ソリューションの技術担当
• 趣味: ゲームと料理
– 好きなゲーム: スプラトゥーン
• プレイ時間2,000時間、ウデマエはS+99(カンスト)
– 私にとって本日がPhoton最後の勉強会
• 私事ですが10月からはクラウド全般のR&D部門に異動となりました
• お世話になった皆様、誠にありがとうございます！

3. イントロダクション

4. イントロダクション
• 今回利用するツール
– Windows パフォーマンスモニター: 各種情報収集ツール
– Fluentd: ログ収集ツール
– Elasticsearch: 全文検索システム
– Kibana: Elasticsearchをグラフで可視化
• 目的（ゴール）
– これらツールを通してPhoton Serverの各種情報を可視化する
• 今回はCPU使用率/同時接続数(CCU)を可視化します

5. 完成イメージ
・Photon同時接続数
・CPU使用率
…など
可視
化

6. 完成イメージ

7. 手順
• ざっくりとした手順
1. Photon Serverからパフォーマンスモニターに出力
2. 可視化したい項目をFluentdで収集
3. Elasticsearch+Kibanaで情報を表示

8. Photon Serverから
パフォーマンスモニターに出力

9. 完成イメージ
可視
化
こ の 部 分
・Photon同時接続数
・CPU使用率
…など

10. パフォーマンスモニターとは
• Windows標準で搭載されている、システムの状態や動作
を計測するツール
• OSや個別のアプリケーションの情報を指定された時間
間隔で現在の値を取得できる
• カスタマイズもできる（今回は行わない）

11. パフォーマンスモニターとは

12. Photonカウンター
• Photon Serverでは各種情報をパフォーマンスモニター
に出力することができる
• パフォーマンスモニター以外に出力したい場合は、
カスタムパフォーマンスカウンターを利用して出力可能
– Graphite, InfluxDB, StatsD, NewRelic, AWS CloudWatch など
– 詳細はドキュメントサイトの Photonカウンターの項目を参照ください
– https://doc.photonengine.com/ja-
jp/onpremise/current/performance/photon-counters

13. Photonカウンターの
インストール
• Photon Control上からインストール可能
– PerfMon Counters → Install Countersを選択
– パフォーマンスモニターを起動する際は
Start PrefMonを選択する

14. パフォーマンスモニターを利用する
• パフォーマンスモニター
– 上部の緑色の＋ボタンからPhoton カウンターが正しく
追加されているか確認します

15. Photonカウンターの確認
• Photon Socket Serverカウンター
– パフォーマンスモニター上にPhotonカウンターが
追加されています
– HTTP/TCP/UDPといったプロトコルごとに、ピア数、切断数、
メッセージ数などの情報をリアルタイムで取得することが可能
– 項目の詳細については下記URLを参照ください
• https://doc.photonengine.com/ja-jp/onpremise/v3/reference/server-
performance-counters

16. コマンドからも取得可能
• コマンドラインからPhoton Serverのリアルタイムな情
報を取得可能
– パフォーマンスモニターを利用しなくてもOK
– (例) Photonの各種情報をSlack上にWebhookするような
botを作ることも可能
>typeperf "Photon Socket Server: UDP(*)UDP: Peers”
"09/07/2016 14:32:38.203","0.000000","0.000000"
"09/07/2016 14:32:39.203","0.000000","0.000000"
"09/07/2016 14:32:40.203","0.000000","0.000000"

17. 可視化したい項目をFluentdで収集

18. 完成イメージ
可視
化
・Photon同時接続数
・CPU使用率
…など
こ の 部 分

19. Fluentdを使って外部サーバに送信
• Fluentdから先述のコマンドを実行することで、外部
サーバにPhoton Serverのステータスを送信できる
• 同時にWindows ServerのCPU使用率などの情報を送信
すると良い
• 送信する情報はfluent.confで設定

20. Windows Serverに
Fluentdをインストールする
• Rubyのインストール
– Ruby 2.3.1 x64
– DevKit-mingw64-64-4.7.2-20130224-1432-sfx.exe
1. ruby dk.rb init
2. config.ymlを編集する
3. ruby dk.rb install
– http://rubyinstaller.org/downloads/

21. Windows Serverに
Fluentdをインストールする
• Gitのインストール
– Git for Windows 2.10.0
1. “Use Git from the Windows Command Prompt” を選択する
2. “Checkout Windows-style, commit Unix-style line endings” を選択する
– https://git-for-windows.github.io/

22. Windows Serverに
Fluentdをインストールする
• Fluentdのインストール
• Fluent-plugin-parserのインストール
• fluent.confの設定
> git clone https://github.com/fluent/fluentd.git
> cd fluentd
> gem install bundler
> bundle
> bundle exec rake build
> gem install pkgfluentd-0.14.2.gem -N
> gem install fluent-plugin-parser --no-ri --no-rdoc

23. fluent.confの設定例
<source>
type exec
command typeperf -sc 1 "Processor(_Total)% Processor Time" "Photon Socket Server: UDP(*)UDP: Peers"
keys msg
run_interval 15s
tag raw.winsvr.status
</source>
<match raw.winsvr.status>
type parser
remove_prefix raw
key_name msg
format /"(?<time>[d:./ ]*)","(?<processor__per_processor_time>[d.]*)","(?<photon__per_peers>[d.]*)"/
time_format %m/%d/%Y %H:%M:%S.%L
log_level error
</match>
<match winsvr.status>
type copy
<store>
type forward
<server>
host xxx.xxx.xxx.xxx #ここに送信先のホスト名を指定する
</server>
flush_interval 15s
</store>
</match>

24. Windows Serverに
Fluentdをインストールする
• 以上でWindows Server側の設定は完了
• Fluentdを起動する方法は
• Fluentdをサービスに登録する場合は
– コントロールパネル上から開始・停止が可能
> fluentd –c ./fluent.conf
> fluentd –reg-winsvc i

25. Elasticsearch+Kibanaで情報を表示

26. 完成イメージ
可視
化
こ の 部 分
・Photon同時接続数
・CPU使用率
…など

27. Fluentdの設定
• CentOS上に下記をインストール
– Fluentd
– Elasticsearch
– Kibana
• インストール方法については、ネットに沢山転がっているので割愛
• Fluentdのfluent.confを
in_forwardとElasticsearchに合わせて設定する

28. fluent.confの設定例
<source winsvr.status>
type forward
</source>
<match winsvr.status>
type typecast
item_types processor__per_processor_time:integer,photon__per_peers:integer
prefix typed
</match>
<match typed.winsvr.status>
type elasticsearch
type_name winsvr_status
buffer_type memory
logstash_format true
include_tag_key true
tag_key @log_name
flush_interval 15s
</match>

29. Fluentdの設定
• Fluentd, Elasticsearch, Kibanaを起動する
• Kibanaのダッシュボードを設定する
– ダッシュボードの設定方法については、
ネットに沢山転がっているので割愛

30. 完成イメージ

31. まとめ
• Photonの各種情報を取得する場合はPhotonカウンター
を利用すると良い
• Fluentdを使えば簡単に外部サーバに送ることが可能
• Elasticsearch+Kibanaを使えば簡単に可視化できる

32. 最後に
• Windows ServerとPhoton Serverの環境でも、Fluentdを
使えば簡単に各種情報を可視化できることを理解頂けま
したでしょうか？
• 今回は掴みの部分だけを説明しましたが、Photonの各種
情報を取得することに興味がある方はドキュメントを参
考にして頂くか、Photonのスタッフにお尋ねください！
• 他にもっと良い方法があれば教えてください！！

33. Photon運営事務局からのおしらせ

34. 今後のイベント予定
• 10/6(木)-8(土) INVEN GAME CONFERENCE（韓国）
• 10/22(土) CEDEC九州（福岡）
• その他、弊社会場にてPhotonのイベントを企画中！

35. ヘルプセンター
• ナレッジベース・コミニュティ(フォーラム)機能
• コンテンツは日々充実化を図っています
• https://support.photonengine.jp/hc/ja

36. お問い合わせ
• メールアドレス
– developer@photonengine.jp
• Webもご覧ください
– https://photonengine.jp
• ヘルプセンター
– https://support.photonengine.jp/hc/ja

37. 最後に…
一緒に働ける仲間を
大募集中！
詳細はこちら↓

38. 参考URL
• Windowsオンリーの環境でサーバーステータスをfluentd + Elasticsearch + Kibana で収集・可視化する – Qiita
– http://qiita.com/okahashi117/items/897e8e4f1f7c88642a61
• パフォーマンスモニタでPhoton Serverの状態を監視する – Qiita
– http://qiita.com/ikejpcw/items/e9fe70030fad2a52999a
• fluentd for WindowsをRuby 2.2で動かす – Qiita
– http://qiita.com/nurse/items/b38a7f2c084cf2b56631