практические сценарии и реальные задачи, с которыми сталкиваются ИТ-команды.
как перейти от обнаружения проблемы на уровне бизнес-показателей к поиску технической причины в приложении, базе данных или внешнем сервисе.
как связать данные о бизнес-показателях, бизнес-процессах, трассировках, релизах и пользовательском опыте, чтобы быстрее локализовать проблему и понять ее влияние на бизнес.
Рассмотрим
Покажем
Разберем
03
02
01
Что покажем на вебинаре
1. Бизнес теряет заказы. Как заметить проблему вовремя?
Конверсия падает, количество успешных оплат сокращается, а технические метрики еще не дают очевидного ответа. Разберем, как заметить отклонения в бизнес-показателях, определить масштаб проблемы и настроить оповещения о важных изменениях.
2. На каком этапе перестает работать бизнес-процесс?
Пользователь начал операцию, но не довел ее до конца. Как понять, где именно прерывается сценарий? Проследим путь от начала до завершения операции, найдем незавершенные процессы и определим проблемный этап.
3. Что происходит внутри приложения?
Когда проблемный этап найден, нужно разобраться в технических деталях. Проследим путь запроса через приложения и сервисы, изучим транзакции, ошибки, вызовы других компонентов, взаимодействие с PostgreSQL и конкретные SQL-запросы.
4. Проблема в нашем сервисе или у внешнего поставщика?
Медленный ответ не всегда означает, что неисправно само приложение. Разберем, как выявить внешний вызов, который может быть причиной задержки, оценить его длительность и изучить атрибуты запроса, которые помогут локализовать источник.
5. Не стал ли причиной последний релиз?
После релиза выросло время ответа и ухудшился Apdex. Как проверить, связана ли деградация с изменениями? Сопоставим показатели с данными о релизе и динамикой трафика. На отдельном сценарии посмотрим, как меняются показатели после имитации отката.
6. Что в этот момент видит пользователь?
За технической ошибкой стоит конкретный пользовательский опыт. Посмотрим, как связать данные о работе frontend и backend с временем ответа, страницами, браузерами, операционными системами, географией пользователей и трассировками запросов.
7. Как контролировать надежность и настроить оповещени?
Разберем, как определить цели надежности (SLO), контролировать расход error budget (бюджет ошибок) и настраивать оповещения. Обсудим, как следить не только за техническими метриками, но и за результатами бизнес-процессов — например, своевременностью доставки заказов.
8. Можно ли ускорить расследование с помощью ИИ?
Пройдем путь от ручного анализа данных к работе с ИИ. Разберем, как ИИ и MCP могут помочь исследовать данные наблюдаемости, проверять гипотезы и находить возможные причины деградации. Покажем, как ИИ с помощью MCP обращается к данным GMONIT и помогает проверять гипотезы о причинах деградации
Спикеры
- Антон ПасюкПресейл-инженер GMONIT · ITIL 4 Managing ProfessionalБолее 12 лет в Enterprise IT. Прошёл путь от инженера до руководителя подразделений эксплуатации, внедрения и разработки. Поможет взглянуть на расследование инцидентов с точки зрения задач бизнеса и ИТ-команд.
- Денис ВасиленковТехнический эксперт · Pre-sale инженер16 лет в ИТ: работал в системном администрировании, эксплуатации продукта и сопровождении проектов. Покажет ход расследования, переход от бизнес-сигналов к техническим данным и способы локализации проблем.
Кому будет полезен вебинар
Локализация сбоев, поиск причин деградации и сокращение времени расследования инцидентов.
DevOps- и SRE-инженерам
Анализ ошибок, трассировок, SQL-запросов и изменений после релизов.
Разработчикам и техническим специалистам
Понимание влияния технических проблем на бизнес-показатели и надежность сервисов.
Руководителям ИТ-команд
Выявление отклонений, анализ состояния сервисов и координация реагирования на инциденты.
Специалистам по мониторингу и эксплуатации
Возможность увидеть, как решаются комплексные задачи наблюдаемости на практике.
Тем, кто выбирает систему мониторинга
Новые сценарии применения платформы и способы связать технические данные с бизнес-контекстом.
Текущим клиентам GMONIT
От симптома — к причине. От разрозненных данных — к целостной картине.
Присоединяйтесь, чтобы разобрать практические сценарии, увидеть ход расследования вживую и узнать, как применять этот подход в работе своей ИТ-команды!