Техношоу «Дропнуто»: выпуск 1 (Рубрика #SRE) Посмотрел вчера интересный выпуск нового шоу "Дропнуто" от моих коллег из Т-Банка. В этом шоу ребята говорят об инцидентах на дата‑платформах, с честным разбором причин и выводов. Интересно, что шоу идет в прямом эфире, что должно вселять надежду в минимум редактуры и зап...ния. Формат выдержан в духе blameless postmortems, где мы подходим к постмортемам без обвиненений и даже с прицелом на обучение - чель поговорить про то, а почему отказы случаются, как их предотвратить и что изменить в процессах/архитектуре для повышения надежности (кстати, про надежность в Т-Банке хорошо рассказывал Леша Мерсон в статье, о которой я писал раньше). В первом выпуске подкаста гостем был Александр Крашенинников из Т‑Банка, практик в области платформ данных/ETL/DWH, а также просто человек с хорошим чувством юмора и навыками импровизации, что можно увидеть из его рассказа о двухнедельном инциденте в датаплатформе, о котором он рассказывает в этом эпизоде. Цепочка инцидента выглядит кратко примерно так: удаление/потеря метаданных → падение чтения в Trino → нет бэкапа/медленное CDC‑восстановление → критичный инцидент → разворот на новую Kafka‑архитектуру + контракты → унификация схем, параллельные загрузки → валидация и исправление расхождений → восстановление сервиса с возможной частичной потерей → восстановление сервиса из бекапов и дозагрузка исторических данных. Инженерам может понравитсья этот «боевой» разбор инцидента - Эксплуатация CDC (change data capture): где Debezium удобен, его архитектурные варианты, типовые грабли - Паттерны целостности: outbox‑подход для надёжного обмена событиями между сервисами и границы применимости. - Наблюдаемость пайплайнов: какие SLI поднимать для «скорости данных» (freshness/latency), целостности (дупликаты/пропуски), устойчивости коннекторов. Руководителям эпизод полезен для управленческой оптики: - Единый язык риска: связать цвет/серьёзность инцидента с бюджетам ошибок и фризом релизов - Культура обучения на сбоях: blameless‑постмортемы как системный инструмент качества и коммуникации между командами данных/продукта/SRE. - Управление SLO: перевод пользовательских метрик (например, «данные в витрине свежи ≤ X минут 99,9% времени») в алерты и план/факт по риску. #SRE #SystemDesign #Software #Architecture #Metrics #SoftwareArchitecture #Engineering #Databases #Data