Фиксация истории
Состояние систем и процессов в метриках: что и когда менялось.
ФИНКОМТЕХ БД
База
метрик (временных рядов), которая превращает “события в системах” в измеримые
показатели: что произошло, где произошло и как менялось во времени — чтобы
мониторинг, расследования и контроль опирались на цифры
ЧТО ТАКОЕ ФИНКОМТЕХ БД ?
Финкомтех БД — это хранилище метрик, где каждое измерение сохраняется как временной ряд: значение + точное время фиксации + контекст в виде меток (labels). Такой формат удобен не только для “посмотреть график”, но и для системного ответа на вопросы: где деградация, в каком сегменте, после какого изменения и как быстро растёт риск
Финкомтех БД — это хранилище метрик, где каждое измерение сохраняется как временной ряд: значение + точное время фиксации + контекст в виде меток (labels). Такой формат удобен не только для “посмотреть график”, но и для системного ответа на вопросы: где деградация, в каком сегменте, после какого изменения и как быстро растёт риск
КАКОЙ ТИП ДАННЫХ ХРАНИТ СИСТЕМА ?
Метрики — это числовые измерения состояния: задержки, ошибки, загрузка, очереди, активные подключения, бизнес-счётчики. В отличие от логов (текст событий) и трассировок (путь запроса по сервисам), метрики дают компактную, сравнимую картину состояния и динамики. Поэтому они становятся базовым “слоем правды” для мониторинга и управления
Метрики — это числовые измерения состояния: задержки, ошибки, загрузка, очереди, активные подключения, бизнес-счётчики. В отличие от логов (текст событий) и трассировок (путь запроса по сервисам), метрики дают компактную, сравнимую картину состояния и динамики. Поэтому они становятся базовым “слоем правды” для мониторинга и управления
МОДЕЛЬ ДАННЫХ
Основа — многомерная модель: один показатель (например, время ответа) превращается в семейство рядов, если добавлять метки: сервис, регион, endpoint, версия, клиентский сегмент, дата-центр. Важно, что комбинация имени метрики и набора меток уникально определяет ряд — а значит, можно фильтровать и агрегировать данные “по смыслу”, а не руками собирать отдельные отчёты под каждую команду
Основа — многомерная модель: один показатель (например, время ответа) превращается в семейство рядов, если добавлять метки: сервис, регион, endpoint, версия, клиентский сегмент, дата-центр. Важно, что комбинация имени метрики и набора меток уникально определяет ряд — а значит, можно фильтровать и агрегировать данные “по смыслу”, а не руками собирать отдельные отчёты под каждую команду
СБОР ДАННЫХ
Сбор обычно строится по pull-модели: система сама опрашивает источники по HTTP по расписанию (scrape),
что упрощает контроль доступности источников и снижает риск “тихих провалов”, когда данные перестали приходить.
Для краткоживущих задач или изолированных сред может использоваться push через промежуточный шлюз.
Сбор обычно строится по pull-модели: система сама опрашивает источники по HTTP по расписанию (scrape),
что упрощает контроль доступности источников и снижает риск “тихих провалов”, когда данные перестали приходить.
Для краткоживущих задач или изолированных сред может использоваться push через промежуточный шлюз.
ЗАПРОСЫ И АНАЛИТИКА ПО МЕТРИКАМ
Поверх хранилища работает язык запросов, который использует многомерность меток: можно агрегировать, сравнивать группы, считать производные показатели и строить SLI/SLO-метрики (например, доля успешных ответов, p95 задержки).
Это снимает зависимость от “витрин под каждый отчёт” и ускоряет разбор инцидентов: гипотеза → запрос → проверка на данных.
Поверх хранилища работает язык запросов, который использует многомерность меток: можно агрегировать, сравнивать группы, считать производные показатели и строить SLI/SLO-метрики (например, доля успешных ответов, p95 задержки).
Это снимает зависимость от “витрин под каждый отчёт” и ускоряет разбор инцидентов: гипотеза → запрос → проверка на данных.
АВТОНОМНОСТЬ И УСТОЙЧИВОСТЬ
Архитектура опирается на автономные узлы без обязательной зависимости от распределённого хранилища:
в момент инцидента система продолжает быть точкой наблюдения, а не “ещё одной жертвой” общего сбоя.
Это особенно важно, когда мониторинг нужен именно тогда, когда вокруг всё нестабильно.
Архитектура опирается на автономные узлы без обязательной зависимости от распределённого хранилища:
в момент инцидента система продолжает быть точкой наблюдения, а не “ещё одной жертвой” общего сбоя.
Это особенно важно, когда мониторинг нужен именно тогда, когда вокруг всё нестабильно.
КАКИЕ ЗАДАЧИ РЕШАЕТ ФИНКОМТЕХ БД
Диагностика деградаций
Локализация проблем по меткам (сервис/регион/версия/контур), сравнение сегментов, поиск корреляций.
Мониторинг и оповещения
Расчёт производных сигналов и контроль порогов/правил на метриках.
Динамичная инфраструктура
Автоматическое обнаружение целей сбора и работа в постоянно меняющихся средах.
Фиксация истории
Состояние систем и процессов в метриках: что и когда менялось.
Диагностика деградаций
Локализация проблем по меткам (сервис/регион/версия/контур), сравнение сегментов, поиск корреляций.
Мониторинг и оповещения
Расчёт производных сигналов и контроль порогов/правил на метриках.
Динамичная инфраструктура
Автоматическое обнаружение целей сбора и работа в постоянно меняющихся средах.
ЭКОСИСТЕМА ВОКРУГ БД
Инструменти
рование
рование
Сбор метрик
внутри
приложений
внутри
приложений
Экспортёры
Публикация
данных в
формате метрик
данных в
формате метрик
Сервер сбора
Агрегация и
хранение метрик
хранение метрик
Оповещения
Пороговые и
событийные
уведомления
событийные
уведомления
Визуализация
Дашборды и
анализ состояния
анализ состояния
Контур включает инструментирование приложений, экспортёры метрик, сервер сбора/хранения, компонент оповещений, визуализацию и внешние интеграции. Это позволяет начинать с минимального ядра и наращивать зрелость наблюдаемости.
Инструменти
рование
рование
Сбор метрик
внутри
приложений
внутри
приложений
Экспортёры
Публикация
данных в
формате метрик
данных в
формате метрик
Сервер сбора
Агрегация и
хранение метрик
хранение метрик
Оповещения
Пороговые и
событийные
уведомления
событийные
уведомления
Визуализация
Дашборды и
анализ состояния
анализ состояния
Контур включает инструментирование приложений, экспортёры метрик, сервер сбора/хранения, компонент оповещений, визуализацию и внешние интеграции. Это позволяет начинать с минимального ядра и наращивать зрелость наблюдаемости.
КАКИЕ ПОТРЕБНОСТИ РЕШАЕТ ФИНКОМТЕХ БД
Прозрачность
Руководители и команды видят состояние сервиса/процесса в измеримых показателях.
Оперативность решений
Меньше времени на сбор информации, больше — на точечные действия.
Снижение рисков
Ранние сигналы деградации предотвращают простои и потери.
Масштабирование управления
Единая модель метрик и меток для управления десятками/сотнями компонентов.
Прозрачность
Руководители и команды видят состояние сервиса/процесса в измеримых показателях.
Оперативность решений
Меньше времени на сбор информации, больше — на точечные действия.
Снижение рисков
Ранние сигналы деградации предотвращают простои и потери.
Масштабирование управления
Единая модель метрик и меток для управления десятками/сотнями компонентов.
КОМУ НЕОБХОДИМА ФИНКОМТЕХ БД
01
Операции
DevOps/SRE и эксплуатация
Для контроля инфраструктуры и быстрого расследования отклонений по сегментам.
02
Инженерия
Разработка
Для измерения производительности и качества релизов через инструментирование и метрики.
03
Управление
CTO/Руководители ИТ
Для управления устойчивостью технологического стека на уровне ключевых показателей.
04
Бизнес
Продукт/Аналитика/Бизнес
Когда бизнес-счётчики (конверсии, оплаты, отказы, SLA) становятся метриками и обсуждаются в одном языке с ИТ.
01
Операции
DevOps/SRE и эксплуатация
Для контроля инфраструктуры и быстрого расследования отклонений по сегментам.
02
Инженерия
Разработка
Для измерения производительности и качества релизов через инструментирование и метрики.
03
Управление
CTO/Руководители ИТ
Для управления устойчивостью технологического стека на уровне ключевых показателей.
04
Бизнес
Продукт/Аналитика/Бизнес
Когда бизнес-счётчики (конверсии, оплаты, отказы, SLA) становятся метриками и обсуждаются в одном языке с ИТ.
Финкомтех БД — это хранилище метрик, где каждое измерение сохраняется как временной ряд: значение, точное время фиксации и контекст в виде меток (labels). Такой формат удобен не только для визуализации, но и для системного ответа на вопросы: где началась деградация, в каком сегменте, после какого изменения и как быстро растёт риск.
Поверх хранилища работает язык запросов, который раскрывает многомерность меток: можно агрегировать и сравнивать группы, считать производные показатели и строить SLI/SLO-метрики — например, долю успешных ответов или p95 задержки. Это снимает зависимость от “витрин под каждый отчёт” и ускоряет разбор инцидентов: гипотеза → запрос → проверка на данных.
Финкомтех БД помогает командам говорить на одном языке — от эксплуатации до бизнеса — и превращает наблюдаемость в управляемый процесс, а не в набор разрозненных графиков