Айдар Сафин. Превентивная аналитика в 1С: встроенные механизмы прогнозирования сбоев

01.07.2026 16:10:32   Инфобот (Infostart)    9

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/

Категории:
 HighLoad

Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация
Александр Леонов. Подкармливаем "химией" 1С, или Как обеспечить масштабирование вашей 1С-системы
Оптимизация запросов 1С с ИИ — разработано на Claude Code
Максим Кулбараков. Аудит, оптимизация, контроль: рецепт повышения быстродействия 1С
Юлия Даскаль. ClickHouse и Журналы регистрации 1С: анализ в реальном времени – опыт Magnit Tech
Сергей Терпугов. ClickHouse + 1С: архитектура, подводные камни, лучшие практики
Михаил Гелемеев. Разгоняем PostgreSQL под 1С
Сергей Носков. HighLoad-нагрузка и инструменты контроля. Подводные камни и неочевидные выгоды
Айдар Сафин. RUNDECK – «швейцарский нож» для DEVOPS и GITOPS в экосистеме 1С
Алексей Тустик. Как мы ускоряли бэкенды на 1С
Камиль Хайрутдинов. Записки юного архитектора, или Айсберг архитектуры 1С