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楽天のSplunk as a Service
Vol.01 July/07/2014
Keisuke Noda / 野田 啓介
Data Store Platform Group, Rakuten, Inc.
http://www.rakuten.co.jp/
2
About Me
• Keisuke Noda
• 野田 啓介
• Company
• Rakuten, Inc.
• Data Store Platform
Group
• Background
• Application Engineer
• Database Engineer
• Like
• Massage
3
About Company
代表取締役会長兼社長 三木谷 浩史
従業員数 グループ 10,867人 (2013年12月)
設立日 1997年2月7日
IPO 2000年4月19日(ジャスダック)
資本金 109,530百万円(2013年12月末現在)
連結売上収益 5,186億円(2013年度)
連結営業利益 974億円(2013年度)
楽天市場(eコマース事業)を中核とした,
総合インターネットサービス企業
4
About Company
E-Commerce Portal and Media
Travel
Telecommunications
Securities
Credit Card
Professional Sports
Banking
E-money
5
Go Global
6
Go Global
7
Agenda
• 楽天のSplunk as a Service
• サービス活用事例
8
楽天の Splunk as a Service
9
Rakuten Splunk as a Service
• はじめに
• 主に管理向けの技術的な内容を含みます
• 弊社で成功しているSplunk as a Serviceを通して
Splunkの旨い使い方をご紹介
10
Rakuten Splunk as a Service
• Why Splunk?
• Why as a Service?
• Service Overview
• Service Designs
• Service Operations
• Our Challenges
• Current Status
• What’s Next?
• Wrap up
11
Why Splunk?
• 見た目がクールでおもしろそうだったから
12
Why Splunk?
取り込みバッチ RDBMS Webアプリ
取得項目追加 改修 改修カラム追加
• DB監視ログを表示するWebアプリ
• 運用が大変
13
Why Splunk?
Splunkのポテンシャルを体感し
様々な部署へ展開することに
• DB監視ログを表示するWebアプリ
• 運用が大変
• Splunkにログを食わせたところ
それぞれのサーバーが
不要に!!
14
Why as a Service?
様々な部署での利用が始まると
導入時のシステム構築、ライセンス管理やサーバー運用が各
部署で発生
一つ大きなプラットフォームを作り
As a Service として全社に提供すれば解決できる
さらなる別の効果も期待
Splunk as a Service が誕生
15
Service Overview
• インフラ管理運用必要なし
• サーバー構築運用
• ライセンス
• Splunkがすぐ使える
1. Splunk account作成
2. forwarderインストール
3. データの取り込み設定
• 料金は使った分だけ
• サービス料(データインプット量)
• ストレージ料(データ保持サイズ)
• 高サービスレベル
• SLA定義してそれ守ります
Rakuten
Splunk as a Service
詳細は後ほど!
16
Service Design
• 環境
• Private Cloud上に構築
• High Quality
• Low Cost
• Short Time Delivery
状況に合わせたスケールアップ
スケールアウトが容易
17
Service Design
• システム構成
• v6.0を利用
• Cluster
• コンポーネント
• Indexer
• Forwarder
• Deployment Server
• Cluster Master (Rep: 3, Search : 2)
• Search Head (Common/Private)
• HotdbとColddbでストレージを選択
18
Service Design
• セキュリティ
• 現在1ユーザー毎にSplunkアカウントを作成
(1ユーザー=プロジェクト、グループ、サービス単位)
• ユーザーは自分の利用するサーバーから転送されたデー
タのみ利用可能
• データ保持期間
• 取り込み設定毎に1日~6年でユーザーが自由に選択可能
• その他
• 目標稼働率を定義
• その他詳細
19
Service Operation
• サービス運用
• アカウント作成
• ログ取り込み設定
• 詳細設定変更対応
• Appインストール
• ユーザーサポート
• 監視
• インプット量監視
• インプット量は有限
• システム監視
• SoS/Unix app
• Pandora FMS
20
Our Challenges
• ユーザーサイドでの取り込み設定を不要に
• データのアクセスコントロール運用を楽に
• 社内ツールとの連携
• API利用で運用改善
21
Challenge 1
• ユーザーサイドでの取り込み設定を不要に
• 課題
• すぐ使いたいけど、データの転送方法がわからないユーザー多数
• 対応
• クライアントフォワーダーにSplunk Universal Forwarderを標準で利用
• Deployment Server を利用
No Data
Loss
No Need
Setup
Universal Forwarderインストール後
ユーザーサイドでの設定、運用は必要なし
Syslog, fluentd 等もサポート
(ユーザーが選択可能)
22
Challenge 2
あなたのネットワークの
ログ使って
私のsyslogと付け合せた
いわ
• データへのアクセスコントロール運用を楽に
• 課題
• 取り込まれたデータをうまく共用したい
• 対応
• Tagを利用。基本的にはhost=<ユーザーの扱うホスト> にタグを設定
• ログを共用する場合には対象のデータのみWhitelist方式でTagに追加
Aさんの
データ
私のデータ
見せてあげる
ありがとう
とても効率的だわ
Aさん Bさん
tag=tagBtag=tagA
tag=tagA
+ tagB
Splunk
23
Challenge 3
• 社内ツールとの連携
• CMDBデータを自動取り込みし、サーバー情報や担当者
情報等と連携可能
• 監視ツールとの連携でダイレクトコールの受信可能
• その他Splunk APIで検索結果を利用し、様々な用途で利
用可能に
社内ツール
24
Challenge 4
• API利用で運用改善
• API使ってますか
• APIでいいこと
• 取得したデータを自由に加工できる
• スクリプト化して一括で処理できる(自動化できる)
• 新しいサービスが生まれる
• Splunk APIでできること
• サーチ結果取得、ユーザー作成、再起動
• … Splunk Webでできることは大体できる
25
Challenge 4
• API利用で運用改善
• アカウント作成
• Create app
• Create role
• Create user
• WebからGUIで作成するとクリック回数50回くらい
• API利用してスクリプトにまとめれば1回
定型運用がクリック1回で完了
26
Challenge 4
• ポータルサイト
• ユーザーサイド
• アカウント作成リクエスト
• ログの設定依頼
• 管理者サイド
• アカウント作成
• ログの設定
27
Trend of Number of Accounts
Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14
PROD
STG
DEV
アカウント数
28
Trend of Number of Forwarders
Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14
# of
Forward
ers
フォワーダー数
29
Trend of Input Size
Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14
Input
Size
インプット量
30
What’s Next?
• ユーザー利用開始までをもっと簡単に
• 人の手を介さず全自動化
• 運用の効率化
• 頻度の高いオペレーションを自動化
• v6.1 アップグレード
• スクリプト、lookupcsv等のデータアップロード機能
• グループ会社とのコラボレーション
31
Wrap up - Splunk as a Service -
• 楽天はひとつの大きなSplunk Platformを利用している
• ユーザー視点でよかったこと
• インフラ管理必要なし
• すぐに利用でき、ログの取り込み設定なし
• 部署をまたいだデータの連携が可能
• 管理者視点でよかったこと
• 運用管理を集中させることで運用の効率化ができる
• ライセンスをうまく利用できる
• 効率よくノウハウを蓄積
• APIを利用して運用改善している
• CMDBや既存のツールと連携しユーザー満足度UP
32
サービス活用事例
33
Use Case
Application
Real-time Monitor
Service KPI Management
Performance Management
Database
Real-time Monitor
Troubleshooting
Usage Report
Service KPI Management
Security
IDS Real-time Monitor
Illegal access Management
Storage
Real-time Monitor
Resource Management
Service KPI Management
Server
Real-time Monitor
Troubleshooting
Usage Report
Private Cloud (RIaaS)
Real-time Monitor
Resource Management
More …
Network
Real-time Monitor
Troubleshooting
Analyze trend
34
Use Case
Application
Real-time Monitor
Service KPI Management
Performance Management
Database
Real-time Monitor
Troubleshooting
Usage Report
Service KPI Management
Security
IDS Real-time Monitor
Illegal access Management
Storage
Real-time Monitor
Resource Management
Service KPI Management
Server
Real-time Monitor
Troubleshooting
Usage Report
Private Cloud (RIaaS)
Real-time Monitor
Resource Management
More …
Network
Real-time Monitor
Troubleshooting
Analyze trend
35
Use Case 1
• Before
• アプライアンス製品を利用しているが最低限の監視しか
ついていない
Database
36
Use Case 1
Database
セッション数
CPU使用率
スロークエリログ
37
Use Case 1
Database
38
Use Case 1
• Before
• アプライアンス製品を利用しているが最低限の監視しか
ついていない
• After
• リアルタイムモニタリングができるようになった
• 致命的なエラーが出る前の、予備アラート検知ができる
ようになった
• サーバーにログインすることなく
• サーバー状況(スロークエリ、レスポンスタイム、負荷等)
が一目で確認できるようになった
• ログの調査が可能になった
• 予め定めた稼働率やレスポンスタイム、スローログ数等
のKPIを自動で追うことができるようになった
Database
39
Use Case 2
• Before
• 分析する気が起こらない
Network
40
Use Case 2
Network
41
Use Case 2
• Before
• 分析する気が起こらない
• After
• ACL/Flow logの可視化によりリアルタイムのトラフィック
状況が一目瞭然
• ASのIncoming/Outgoingのトレンドが可視化
• 回線フィーのコントロールする上での判断材料に!
• Syslogの可視化が可能に
• VIPなどのリソースマネージメントができるようになった
Network
42
Use Case 3
• Before
• セキュリティインシデント対応は外部会社依存
• アタックの対応に時間がかかっていた
Security
43
Use Case 3
Security
44
Use Case 3
• Before
• セキュリティインシデント対応は外部会社依存
• アタックの対応に時間がかかっていた
• After
• IDSログ解析による内製化移行により大幅なコスト削減
(現在移行準備中)
• CMDB取り込みによりインシデント検知から担当者への連
絡が一気通貫に処理できるようになった
• アタックの対応が大幅(80%!)に短縮された
• 不正ログイン検知が手に取るようにわかるようになった
• 不正レビュー検知も取り組み中
Security
45
Use Case 4
Application
46
Use Case 4
• Before
• APMは導入しているができることが決まっており、調査に
使いづらかったりサービス独自のログが解析できない等、
かゆいところに手が届かない
• After
• 独自のログをリアルタイムで自由に解析可能になった
• エンドユーザーからよく見られているURIをレポート
• 外部連携している外注さんのログイン状況をレポート
Application
47
おわりに
48
Our Demands
• 目的別検索チュートリアルを充実させてほしい
• アラート時のAPIフック利用
• 各種設定ファイルの適用先をわかりやすく
• Source/Sourcetype/Host単位でのバックアップリストア
• ファイル編集時の反映を再起動不要に
• 全てのWeb機能をAPI提供
49
Wrap up - Good Point of Splunk -
• ログさえあれば、機器、ログのフォーマット問わず検索可能になる
• ユーザーの目的に合わせたサーチ、レポート、アラートが自由に作成
可能
• 今まで無視していたログから新たな情報を取得できる
• KPI(稼働率等ユーザー独自の指標)を追うのに役立つ
• 調査時間が大幅短縮
• かゆいときに、かゆいところに手が届く
• ログ分析の楽しさを教えてくれる
柔軟性があり
サービスレベル向上し
コスト削減できる
50
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  • 1. 楽天のSplunk as a Service Vol.01 July/07/2014 Keisuke Noda / 野田 啓介 Data Store Platform Group, Rakuten, Inc. http://www.rakuten.co.jp/
  • 2. 2 About Me • Keisuke Noda • 野田 啓介 • Company • Rakuten, Inc. • Data Store Platform Group • Background • Application Engineer • Database Engineer • Like • Massage
  • 3. 3 About Company 代表取締役会長兼社長 三木谷 浩史 従業員数 グループ 10,867人 (2013年12月) 設立日 1997年2月7日 IPO 2000年4月19日(ジャスダック) 資本金 109,530百万円(2013年12月末現在) 連結売上収益 5,186億円(2013年度) 連結営業利益 974億円(2013年度) 楽天市場(eコマース事業)を中核とした, 総合インターネットサービス企業
  • 4. 4 About Company E-Commerce Portal and Media Travel Telecommunications Securities Credit Card Professional Sports Banking E-money
  • 7. 7 Agenda • 楽天のSplunk as a Service • サービス活用事例
  • 9. 9 Rakuten Splunk as a Service • はじめに • 主に管理向けの技術的な内容を含みます • 弊社で成功しているSplunk as a Serviceを通して Splunkの旨い使い方をご紹介
  • 10. 10 Rakuten Splunk as a Service • Why Splunk? • Why as a Service? • Service Overview • Service Designs • Service Operations • Our Challenges • Current Status • What’s Next? • Wrap up
  • 12. 12 Why Splunk? 取り込みバッチ RDBMS Webアプリ 取得項目追加 改修 改修カラム追加 • DB監視ログを表示するWebアプリ • 運用が大変
  • 13. 13 Why Splunk? Splunkのポテンシャルを体感し 様々な部署へ展開することに • DB監視ログを表示するWebアプリ • 運用が大変 • Splunkにログを食わせたところ それぞれのサーバーが 不要に!!
  • 14. 14 Why as a Service? 様々な部署での利用が始まると 導入時のシステム構築、ライセンス管理やサーバー運用が各 部署で発生 一つ大きなプラットフォームを作り As a Service として全社に提供すれば解決できる さらなる別の効果も期待 Splunk as a Service が誕生
  • 15. 15 Service Overview • インフラ管理運用必要なし • サーバー構築運用 • ライセンス • Splunkがすぐ使える 1. Splunk account作成 2. forwarderインストール 3. データの取り込み設定 • 料金は使った分だけ • サービス料(データインプット量) • ストレージ料(データ保持サイズ) • 高サービスレベル • SLA定義してそれ守ります Rakuten Splunk as a Service 詳細は後ほど!
  • 16. 16 Service Design • 環境 • Private Cloud上に構築 • High Quality • Low Cost • Short Time Delivery 状況に合わせたスケールアップ スケールアウトが容易
  • 17. 17 Service Design • システム構成 • v6.0を利用 • Cluster • コンポーネント • Indexer • Forwarder • Deployment Server • Cluster Master (Rep: 3, Search : 2) • Search Head (Common/Private) • HotdbとColddbでストレージを選択
  • 18. 18 Service Design • セキュリティ • 現在1ユーザー毎にSplunkアカウントを作成 (1ユーザー=プロジェクト、グループ、サービス単位) • ユーザーは自分の利用するサーバーから転送されたデー タのみ利用可能 • データ保持期間 • 取り込み設定毎に1日~6年でユーザーが自由に選択可能 • その他 • 目標稼働率を定義 • その他詳細
  • 19. 19 Service Operation • サービス運用 • アカウント作成 • ログ取り込み設定 • 詳細設定変更対応 • Appインストール • ユーザーサポート • 監視 • インプット量監視 • インプット量は有限 • システム監視 • SoS/Unix app • Pandora FMS
  • 20. 20 Our Challenges • ユーザーサイドでの取り込み設定を不要に • データのアクセスコントロール運用を楽に • 社内ツールとの連携 • API利用で運用改善
  • 21. 21 Challenge 1 • ユーザーサイドでの取り込み設定を不要に • 課題 • すぐ使いたいけど、データの転送方法がわからないユーザー多数 • 対応 • クライアントフォワーダーにSplunk Universal Forwarderを標準で利用 • Deployment Server を利用 No Data Loss No Need Setup Universal Forwarderインストール後 ユーザーサイドでの設定、運用は必要なし Syslog, fluentd 等もサポート (ユーザーが選択可能)
  • 22. 22 Challenge 2 あなたのネットワークの ログ使って 私のsyslogと付け合せた いわ • データへのアクセスコントロール運用を楽に • 課題 • 取り込まれたデータをうまく共用したい • 対応 • Tagを利用。基本的にはhost=<ユーザーの扱うホスト> にタグを設定 • ログを共用する場合には対象のデータのみWhitelist方式でTagに追加 Aさんの データ 私のデータ 見せてあげる ありがとう とても効率的だわ Aさん Bさん tag=tagBtag=tagA tag=tagA + tagB Splunk
  • 23. 23 Challenge 3 • 社内ツールとの連携 • CMDBデータを自動取り込みし、サーバー情報や担当者 情報等と連携可能 • 監視ツールとの連携でダイレクトコールの受信可能 • その他Splunk APIで検索結果を利用し、様々な用途で利 用可能に 社内ツール
  • 24. 24 Challenge 4 • API利用で運用改善 • API使ってますか • APIでいいこと • 取得したデータを自由に加工できる • スクリプト化して一括で処理できる(自動化できる) • 新しいサービスが生まれる • Splunk APIでできること • サーチ結果取得、ユーザー作成、再起動 • … Splunk Webでできることは大体できる
  • 25. 25 Challenge 4 • API利用で運用改善 • アカウント作成 • Create app • Create role • Create user • WebからGUIで作成するとクリック回数50回くらい • API利用してスクリプトにまとめれば1回 定型運用がクリック1回で完了
  • 26. 26 Challenge 4 • ポータルサイト • ユーザーサイド • アカウント作成リクエスト • ログの設定依頼 • 管理者サイド • アカウント作成 • ログの設定
  • 27. 27 Trend of Number of Accounts Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 PROD STG DEV アカウント数
  • 28. 28 Trend of Number of Forwarders Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 # of Forward ers フォワーダー数
  • 29. 29 Trend of Input Size Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Input Size インプット量
  • 30. 30 What’s Next? • ユーザー利用開始までをもっと簡単に • 人の手を介さず全自動化 • 運用の効率化 • 頻度の高いオペレーションを自動化 • v6.1 アップグレード • スクリプト、lookupcsv等のデータアップロード機能 • グループ会社とのコラボレーション
  • 31. 31 Wrap up - Splunk as a Service - • 楽天はひとつの大きなSplunk Platformを利用している • ユーザー視点でよかったこと • インフラ管理必要なし • すぐに利用でき、ログの取り込み設定なし • 部署をまたいだデータの連携が可能 • 管理者視点でよかったこと • 運用管理を集中させることで運用の効率化ができる • ライセンスをうまく利用できる • 効率よくノウハウを蓄積 • APIを利用して運用改善している • CMDBや既存のツールと連携しユーザー満足度UP
  • 33. 33 Use Case Application Real-time Monitor Service KPI Management Performance Management Database Real-time Monitor Troubleshooting Usage Report Service KPI Management Security IDS Real-time Monitor Illegal access Management Storage Real-time Monitor Resource Management Service KPI Management Server Real-time Monitor Troubleshooting Usage Report Private Cloud (RIaaS) Real-time Monitor Resource Management More … Network Real-time Monitor Troubleshooting Analyze trend
  • 34. 34 Use Case Application Real-time Monitor Service KPI Management Performance Management Database Real-time Monitor Troubleshooting Usage Report Service KPI Management Security IDS Real-time Monitor Illegal access Management Storage Real-time Monitor Resource Management Service KPI Management Server Real-time Monitor Troubleshooting Usage Report Private Cloud (RIaaS) Real-time Monitor Resource Management More … Network Real-time Monitor Troubleshooting Analyze trend
  • 35. 35 Use Case 1 • Before • アプライアンス製品を利用しているが最低限の監視しか ついていない Database
  • 38. 38 Use Case 1 • Before • アプライアンス製品を利用しているが最低限の監視しか ついていない • After • リアルタイムモニタリングができるようになった • 致命的なエラーが出る前の、予備アラート検知ができる ようになった • サーバーにログインすることなく • サーバー状況(スロークエリ、レスポンスタイム、負荷等) が一目で確認できるようになった • ログの調査が可能になった • 予め定めた稼働率やレスポンスタイム、スローログ数等 のKPIを自動で追うことができるようになった Database
  • 39. 39 Use Case 2 • Before • 分析する気が起こらない Network
  • 41. 41 Use Case 2 • Before • 分析する気が起こらない • After • ACL/Flow logの可視化によりリアルタイムのトラフィック 状況が一目瞭然 • ASのIncoming/Outgoingのトレンドが可視化 • 回線フィーのコントロールする上での判断材料に! • Syslogの可視化が可能に • VIPなどのリソースマネージメントができるようになった Network
  • 42. 42 Use Case 3 • Before • セキュリティインシデント対応は外部会社依存 • アタックの対応に時間がかかっていた Security
  • 44. 44 Use Case 3 • Before • セキュリティインシデント対応は外部会社依存 • アタックの対応に時間がかかっていた • After • IDSログ解析による内製化移行により大幅なコスト削減 (現在移行準備中) • CMDB取り込みによりインシデント検知から担当者への連 絡が一気通貫に処理できるようになった • アタックの対応が大幅(80%!)に短縮された • 不正ログイン検知が手に取るようにわかるようになった • 不正レビュー検知も取り組み中 Security
  • 46. 46 Use Case 4 • Before • APMは導入しているができることが決まっており、調査に 使いづらかったりサービス独自のログが解析できない等、 かゆいところに手が届かない • After • 独自のログをリアルタイムで自由に解析可能になった • エンドユーザーからよく見られているURIをレポート • 外部連携している外注さんのログイン状況をレポート Application
  • 48. 48 Our Demands • 目的別検索チュートリアルを充実させてほしい • アラート時のAPIフック利用 • 各種設定ファイルの適用先をわかりやすく • Source/Sourcetype/Host単位でのバックアップリストア • ファイル編集時の反映を再起動不要に • 全てのWeb機能をAPI提供
  • 49. 49 Wrap up - Good Point of Splunk - • ログさえあれば、機器、ログのフォーマット問わず検索可能になる • ユーザーの目的に合わせたサーチ、レポート、アラートが自由に作成 可能 • 今まで無視していたログから新たな情報を取得できる • KPI(稼働率等ユーザー独自の指標)を追うのに役立つ • 調査時間が大幅短縮 • かゆいときに、かゆいところに手が届く • ログ分析の楽しさを教えてくれる 柔軟性があり サービスレベル向上し コスト削減できる