Gluesyncは、Gluesyncコンテナが動作するコンテナランタイム(dockerなど)やOSのタイムゾーン設定に関わらず、デフォルト設定でUTCタイムゾーンで動作します。
ただこのタイムゾーンは変更可能であり、本ブログでは対応方法を紹介します。
まず、Gluesyncのツールキットが構成されたディレクトリへ移動し、docker-compose.ymlファイルを見つけます。念のため、編集前のdocker-compose.ymlファイルはコピーし別名保存(cpコマンドなど)しておくことを推奨します。
cp docker-compose.yml old_docker-compose.yml
次に、vimやnanoなどのエディタを利用してdocker-compose.ymlを開きます。
vim docker-compose.yml
このファイル内では、Gluesyncの各種DB接続エージェントやCore HubといったGluesyncサービスが定義されており、それぞれenvironment:内でタイムゾーンを指定します。
例えば、以下の例ではgluesync-oracle-triggers-sourceというサービス内にて、environment:のパラメータとしてタイムゾーン(TZ)はコメントアウトされており、デフォルト値のUTCで動作していることがわかります。
gluesync-oracle-triggers-source:
image: molo17/gluesync-oracle-triggers:latest
# deploy:
# resources:
# limits:
# cpus: "2.0"
# memory: 2.0G
environment:
- type=source
- ssl_enabled=true # set to true if you want to activate TLS encryption
- LOG_CONFIG_FILE=/opt/gluesync/data/logback.xml
# Time zone: defaults to UTC, you can change it to match yours (https://docs.diladele.com/docker/timezones.html)
# - TZ: "Etc/UTC"
日本のタイムゾーンへ変更する場合は、コメントアウトを解除し以下のように更新します。
gluesync-oracle-triggers-source:
image: molo17/gluesync-oracle-triggers:latest
# deploy:
# resources:
# limits:
# cpus: "2.0"
# memory: 2.0G
environment:
- type=source
- ssl_enabled=true # set to true if you want to activate TLS encryption
- LOG_CONFIG_FILE=/opt/gluesync/data/logback.xml
- TZ=Asia/TOKYO
変更後は、docker-compose up -dコマンドを実行することで、タイムゾーンが更新された状態でGluesyncコンテナが起動し、指定したタイムゾーンとしてログ上でも表記されます。
2025-07-17T09:34:05.659 c.m.g.Ktor DEBUG 200 OK: GET - /metrics in 2ms
2025-07-17T09:34:10.659 c.m.g.Ktor DEBUG 200 OK: GET - /metrics in 2ms
2025-07-17T09:34:15.660 c.m.g.Ktor DEBUG 200 OK: GET - /metrics in 2ms
2025-07-17T09:34:20.660 c.m.g.Ktor DEBUG 200 OK: GET - /metrics in 2ms
2025-07-17T09:34:23.793 c.m.g.i INFO Stats: {"os":{"family":"Debian GNU/Linux","manufacturer":"GNU/Linux","version":"12","codeName":"bookworm","buildNumber":"5.14.0-570.23.1.el9_6.x86_64","systemUptime":75883,"systemBootTime":1752636578},"cpu":{"cpuVendor":"GenuineIntel","cpuName":"Intel(R) Xeon(R) D-2146NT CPU @ 2.30GHz","cpuFamily":"6","cpuModel":"85","physicalProcessorCount":6,"logicalProcessorCount":6,"processorCpuLoad":[0.02,0.010101010101010102,0.020202020202020204,0.0297029702970297,0.0297029702970297,0.01],"systemCpuLoad":0.018333333333333333,"interrupts":167592579,"systemCpuTicks":[5696850,18140,2315770,445202690,7300,671240,715640,0]},"ram":{"total":11700,"available":7506},"jvmRam":{"total":2926,"totalFree":2887,"allocated":64,"allocatedFree":25,"used":38},"networkIfs":[{"name":"eth0","iPv4address":["172.18.0.3"],"speedInMegabits":9536,"megabytesReceived":234,"megabytesSent":682}]}
[root@asahi-minikube gluesync-core-hub-logs]#
関連したトピックス
- GlueSyncでNoSQL活用を加速:通知アラート、ログ、モニタリング
- GlueSyncでNoSQL活用を加速:導入編
- Dockerfilesを使用してSQL Server Dockerコンテナを構成
- Gluesyncのレプリケーションソース(CDC付)およびレプリケーションターゲットとしてのDynamoDBのサポート
- Gluesync 2.0: 新しい統合とパフォーマンス向上へ
- Gluesync for MySQL 8+:リアルタイム同期のための高性能な変更データキャプチャ(CDC)の実装
- Web UI日本語化でもっと簡単にデータ同期[Gluesync 2.0.9]
- GlueSyncでNoSQL活用を加速:データモデリング編
- Snowflake Target Connectorのサポートで:Gluesyncとのシームレスなデータ統合へ
- NoSQL/RDBMからApache KafkaへGluesync経由でCDC(Change Data Capture:変更データキャプチャ)