参照先：
https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/knowledge-center/ecs-container-log-destinations-fargate/
firehoseとCloudWatchに同時にアプリケーションログを転送させたい場合は
fluent-bitのdockerイメージ作成を行う必要がある。
手順：
1)logDestinations.conf という設定ファイルの作成
2)以下のDockerfileの記載を行う
=====Dockerfile==================
FROM amazon/aws-for-fluent-bit:latest
ADD logDestinations.conf /logDestinations.conf
3)上記に関連した、タスク定義の設定を行う。
参照先：
Athenaを使って、ELBのアクセスログの分析を行ってみる
手順：
1)データベースを作成
create database alb_db
2)以下、テーブルを作成する。
3)アクセスのランキングを行いたいので
以下のクエリを実施
nginxをポート番号：80番を維持した状態でELB内で443番から80番にリダイレクトを行うことで
疎通が可能になるので、手順を以下に記載する。
手順：
1)以下、Aレコードの追加を行う。
2)以下、Aレコードの追加内容になる。
3)ターゲットグループのポート番号については、デフォルトの80を利用する
4)リダイレクトを選択して、以下の設定にする。
5)HTTPSポートを上記で作成しターゲットグループに紐付けをする
6)以下、作成済みの様子
参照：
https://dev.classmethod.jp/articles/dnsrecord-acm-alb-with-terraform/
terraformでACMの domain_name = "panda0726.XX" の変更を行ない Terraform applyを実行すると。。。 の
実行すると、以下の表示になる。
結論として、以下のlifecycleを追記することで解決する
改めて、Terraform apply 実施後にRoute53のAレコードに対象のドメインを追加することで
アクセス可能となった。
以下の表示、証明書の情報になる。
参照：
https://dev.classmethod.jp/articles/workspaces-cwa-windows-event-logs/
エージェントのダウンロードする：
https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/windows/amd64/latest/amazon-cloudwatch-agent.msi
手順：
1)変数を新規で追加
「システム」->「システムの詳細設定」->「環境変数」-> システム環境変数の「新規」
2)環境変数として、以下の3つの変数を設定する
3)ファイルを作成する。
内容として、イベントログ（System）とIEのプロセスのメトリクス記載してみる。
———————————————————————
{
"logs": {
"logs_collected": {
"windows_events": {
"collect_list": [
{
"event_format": "xml",
"event_levels": [
"VERBOSE",
"INFORMATION",
"WARNING",
"ERROR",
"CRITICAL"
],
"event_name": "System",
"log_group_name": "System",
"log_stream_name": "{hostname}"
}
]
}
}
},
"metrics": {
"metrics_collected": {
"procstat": [
{
"exe": "iexplore",
"measurement": [
"pid_count"
],
"metrics_collection_interval": 60
},
{
"exe": "notepad",
"measurement": [
"pid_count"
],
"metrics_collection_interval": 60
}
]
}
}
}
——————————————————————————————
5)ファイルを読み込む：
.\amazon-cloudwatch-agent-ctl.ps1 -a fetch-config -c file:config.json
6)エージェントをスタートさせる。
.\amazon-cloudwatch-agent-ctl.ps1 -a start
課題：
Lambda内部で生成したテキストファイルをS3側で圧縮して保管できるか試してみる。
■IAM
1)ポリシーを作成する。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:PutObjectAcl"
],
"Resource": "arn:aws:s3:::バケット名/*”
}
]
}
################################
2)IAMロールの作成を行う。
上記で作成したIAMポリシーを選択
■S3
1)以下、バケットポリシーの編集を行う。
########## サンプルコード ################
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::アカウントID:role/”iam role名”
},
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:PutObjectAcl",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectAcl",
"s3:AbortMultipartUpload"
],
"Resource": "arn:aws:s3:::バケット名/*”
}
]
}
#####################################
■Lambda
1)ソースコード入力
###########サンプルコード########
import boto3
from datetime import datetime
import gzip
import shutil
print('Loading function') # ②Functionのロードをログに出力
s3 = boto3.resource('s3') # ③S3オブジェクトを取得
# ④Lambdaのメイン関数
def lambda_handler(event, context):
bucket = ‘バケット名’ # ⑤バケット名を指定
prefix = 'test_' + datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S') # ⑥保存するファイルのprefixを指定
file_name = prefix + '.txt' # ⑦保存するテキストファイル名
key = prefix + '.txt.gz' # ⑧保存するgzファイル名
file_contents = 'Lambda test' # ⑨ファイルに保存するテキストの内容
# ⑩/tmpにtxtファイルを出力
with open('/tmp/' + file_name, 'w') as f:
f.write(file_contents)
# ⑪/tmpにgzファイルを作成
with open('/tmp/' + file_name, 'rb') as f_in:
with gzip.open('/tmp/' + key , 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
obj = s3.Object(bucket,key) # ⑫バケット名とパスを指定
obj.upload_file( '/tmp/' + key ) # ⑬gzファイルをS3に出力
return
###############################
2)Lambda側で上記で作成したIAM Roleを選択する。
3)Lambda側で実行後、S3のバケットで確認する
結果：
Lambda内部で生成したテキストファイルをS3側で圧縮して保管していることが把握できる。
