Евгения Суровцева. Как не уронить 1С:ERP при кастомизации: наш опыт ускорения производительности 1С:ERP для машиностроительного предприятия

Чтобы перейти от тушения инцидентов в 1С к превентивному подходу, нужно заранее видеть рост данных, блокировок, времени выполнения операций и другие признаки будущих проблем. Разбираем, какие метрики технологического журнала 1С и СУБД стоит мониторить в реальном времени и как использовать простые ML-модели – регрессию и классификацию – для прогноза падения производительности. Объясняем, как автоматически выявлять аномалии в поведении пользователей и фоновых заданий, настраивать proactive-алерты за часы или дни до инцидента и создавать тикеты в ITSM-системах на превентивные действия. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2729161/

Благодаря возможности подключения в кластер 256 серверов приложений платформу 1С можно масштабировать практически бесконечно. Но в итоге большая система упрется в другие ограничения. Расскажем о подходах и инструментах, которые позволят системе 1С расти, обходя существующие ограничения. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2694767/

Claude Code разработал инструмент автоматической оптимизации запросов 1С:Предприятие с помощью ИИ — я только руководил проектом! В этом вебинаре показываю OptimizationSQL: рабочий инструмент, который перехватывает SQL из 1С через MSSQL Extended Events, анализирует планы выполнения и итеративно оптимизирует запрос на языке запросов 1С с помощью языковой модели. Стек: Python 3.12 · FastAPI · LangChain · Streamlit · MSSQL Extended Events · Docker · Расширение 1С (HTTP-сервис) Что разберём: - Архитектура: Streamlit + FastAPI + LangChain + 1С + MSSQL - Цикл оптимизации: трассировка U94; анализ U94; LLM U94; валидация U94; повтор - Как извлекать метаданные 1С и маппить поля на SQL-таблицы - Сжатие плана запросов для экономии токенов - Линтер антипаттернов по стандартам фирмы 1С - Как Claude Code разрабатывал проект - Какие модели справляются, а какие нет (GPT / Claude / Qwen) Исходники проекта (Python + расширение 1С): https://disk.yandex.ru/d/Vs3W9T8zH4VmaQ

Пользователи жалуются на медленную работу 1С, система нестабильна под нагрузкой, а попытки «починить» не дают результата? В статье разбираем, как подойти к оптимизации производительности комплексно: от анализа инфраструктуры и базы данных до уровня кода и пользовательских операций. Показываем пошаговый подход «аудит – оптимизация – контроль» и объясняем, какие инструменты помогают быстро выявить и устранить узкие места. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/public/2658618/

Полнотекстовый поиск в миллионах записей журнала регистрации 1С может занимать минуты или даже часы, а стандартные инструменты не позволяют эффективно выполнять агрегации и анализировать данные на больших объемах. Расскажем о том, как с помощью ClickHouse обеспечить практически мгновенный разбор инцидентов, настроить мониторинг и автоматическую реакцию на события журнала регистрации. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2628850/

Стандартные отчеты в 1С на больших объемах данных неизбежно начинают тормозить, а попытки бесконечно ускорять их на MS SQL или PostgreSQL оказываются дорогими и малоэффективными. Показываем, в каких случаях связка 1С и ClickHouse действительно решает проблему аналитической производительности, а где ее использование будет избыточным. Разбираем архитектуру интеграции, сравниваем подходы к обмену данными и объясняем, почему главная ошибка – работать с колоночной СУБД так же, как со строковой. А также учимся правильно готовить данные, проектировать таблицы и избегать типичных ловушек, чтобы получить по-настоящему быстрые аналитические решения. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2626644/

Делимся опытом адаптации PostgreSQL-подобной СУБД Platform V Pangolin DB для 1С. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2569774/

Делимся опытом поддержки баз 1С с более чем 6 000 одновременно работающих пользователей и рассказываем о ключевых подходах к контролю высоконагруженных систем. Рассмотрим реальные кейсы и дадим ответ на вопрос о том,: что точно надо контролировать. Сравним ElasticSearch и ClickHouse, дадим ссылки на статьи и репозитарии для быстрого старта, а также посмотрим на примеры рабочих столов для анализа логов технологического журнала в ElasticSearch. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2560185/

Rundeck – это бесплатный и мощный оркестратор, «пульт управления», который помогает автоматизировать рутинные операции и внедрить DevOps/GitOps-подход в экосистеме 1С. Объясняем, как с его помощью упростить администрирование, отказаться от cron-скриптов и ручных SSH-подключений, централизовать управление серверами и снизить риски человеческого фактора. Показываем на практике примеры: как создать job, настроить workflow для закрытия месяца, установить платформу 1С через Jumphost и Ansible, а также запускать PowerShell-скрипты и Ansible-модули напрямую из Rundeck. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2556653/

Рассказываем, почему высоконагруженным бэкендам на 1С нужен регулярный мониторинг и что происходит, когда его нет: производительность и стабильность деградируют, а обращения пользователей копятся. Показываем, как построили легкую систему наблюдаемости для бэкендов корпоративных порталов. Она включает сбор метрик из технологического журнала, Apdex, журнала регистрации и динамики размеров таблиц с последующим анализом в связке ClickHouse и служебной информационной базы на 1С. Объясняем, какие отчеты и метрики быстрее всего помогают находить критичные проблемы производительности, и демонстрируем интерфейс расследования. Разбираем несколько кейсов оптимизации, найденных по итогам мониторинга, включая доработки функционала БСП «управление доступом» и «присоединенные файлы». Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2553971/