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ソーシャルゲームログ解析基盤のMongoDB活用事例
- 5. これまでのgumi
ユーザの行動詳細が見えない
ユーザがどの段階で、ゲームをやめたのか?
何故、あのイベントが好まれたのか?
ゲーム 開発
ゲームユーザー ゲーム開発者
?5
- 11. 現在のシステム構成
まずはアクセスログのリアルタイム転送を構築
1ゲームのアクセスログだけで、約1,000万件/日
APAP
AP
APサーバ ログ収集サーバ ログ解析DBサーバ
サーバ
サーバ
d サーバ fluentd fluentd mongos mongod(PRIMARY)
アクセスログ
ログ解析DBサーバ
アクションログ
config
mongod(SECONDARY)
ログ収集サーバ
ログ解析DBサーバ
fluentd mongos
mongod(SECONDARY)
config ReplicaSets & Sharding
NFSサーバ
アクション集約ログ
新規構築フロー
既存フロー
11
- 12. 現在のサーバスペック
AWS上に、以下の構成で構築
サーバ OS SW
APサーバ(c1.xlarge)×19台 CentOS 5.6 fluentd 0.10.1
fluentd 0.10.1
ログ収集サーバ(c1.xlarge)×2台 CentOS 6.0
MongoDB 2.0
ログ解析DBサーバ(m1.xlarge)×3台 CentOS 6.0 MongoDB 2.0
ハイ CPU エクストララージ インスタンス エクストララージ インスタンス
7 GB メモリ 15 GB メモリ
20 ECU(2.5 ECU × 8仮想コア) 8 ECU(2 ECU × 4仮想コア)
1690 GB インスタンスストレージ 1,690 GB インスタンスストレージ
64ビット プラットフォーム 64ビット プラットフォーム
I/O 性能: 高速 I/O 性能: 高速
API 名: c1.xlarge API 名: m1.xlarge
12
- 13. 現在のSharding構成
Sharding設計
ログ種別(データベース)単位でShardingを行なっている
ログ形式が定まっていないため、コレクション単位のShardingは未定
Shard1 Shard2
アクセスログ(データベース) アクションログ(データベース)
−アプリA −日付:YYYY-MM-DD
−アプリB
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Hinweis der Redaktion
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