Elasticsearch, Kibana, Fluentdでログを整形して可視化する基盤の構築方法が書かれている。ページ数のわりにほとんどはスクリーンショットと冗長なコードでこれならばインターネットで調べながら学ぶ方がよかったとも思ったが、サンプルコードがGitHubに用意されており、docker-composeでクラスタを立ち上げられるのは良い。ただ、そのコードが一部動かなかったのでGitHubでISSUEを立てたのだが無視され続けている。

1章 データ分析の概要 2章 ログデータの基礎 3章 データ分析基盤の構築 4章 データ分析基盤の運用 5章 ログ収集ミドルウエアの紹介 　概要の紹介 6章 はじめてみようFluentd 　データ転送ツールであるFluentdの説明。Input->Filter->OutPutとプラグインを活用してストリームデータを流していくデータのルーティングの基本となっているのはタグとラベル。 treasuredata社がメンテナンスしている。 7章 Fluentd設計のこつ 　tailプラグインの使い方、Fluentdノードのデザインパターン。これはFluentdを複数配置させ末端のFluentdノードには無理をさせずアグリゲ－タノードでデータ集約させて通信量を抑えるなど工夫を紹介。Fluentdを多重化配置させ障害につよい構成。 8章 Fluentd運用Tips 　Fluentdの監視、性能評価について紹介。ログ欠損対策であるバッファリングの設定など。 第3部 Elasticsearch,kibanaは省略 Appendix Embulk、Digdag入門 　EmbulkこのツールもおもしろいFluentdと同じ作者さんがつくっているとか