Monq | Мониторинг для бизнеса

🛠 Вышел патч 9.3.1 Исправили ошибки в следующих сервисах: 📍Правила порогов; 📍Сборщики данных; 📍Карты РСМ и CMDB. Подробное описание патча; Инструкция по обновлению.

⚙️ Monq 9.3: технический апгрейд — что изменилось под капотом Сегодня — про изменения, которые не видны в интерфейсе, но делают платформу быстрее, экономичнее и современнее. Ну и держат наших разработчиков и код в форме 😉 📍 Все микросервисы (а их у нас более 80) обновлены до .NET 10. Платформа переведена на актуальную LTS-версию рантайма, что обеспечивает прирост производительности и улучшенную работу "сборщика мусора". По крайней мере, Microsoft так обещает; 📍 Внедрена поддержка OpenTelemetry. Микросервисы Monq научились отправлять собственные трейсы, логи и метрики в формате OTLP. Это п…

📸 Раздельные политики хранения артефактов автотестов!

💾 Monq 9.3: безопасное хранение данных и гибкие политики для автотестов Продолжаем разбирать новшества релиза. Сегодня — про то, где и как Monq хранит ваши данные. Тема не самая заметная, но именно она определяет, насколько безопасно и удобно работать с платформой на больших объёмах. 📍 Проблема NFS и переход на S3 До 9.3 файлы в Monq хранились на примонтированных NFS-дисках. Просто, но у этого подхода есть слабые места: скорость, горизонтальное масштабирование и вопросы с безопасностью (обращение напрямую к файловой системе не приветствуется ИБ). Теперь Monq работает с файлами через объ…

📸Скриншоты прогнозирования Monq 9.3

🎦 Видео сервиса прогнозирования (настройка и результат)

🔮 Monq 9.3: прогнозирование — аппетит приходит во время еды. Вот уже третий релиз подряд мы выпускаем серьезные обновления для сервиса прогнозирования и, судя по всему, не собираемся останавливаться на достигнутом :) В 9.3 для достижения наилучшего прогноза мы научились комбинировать разные модели, а также при помощи нового интеллектуального сервиса Monq AI анализировать и корректировать их поведение. 📍 Универсальная модель = не самый точный прогноз. Ранее мы использовали универсальную модель, но наше исследование выявило ряд недостатков такого подхода: прежде всего, это невысокая точность…

🎦 Видео настройки адаптивного детектора аномалий в правиле порогов

📸Скриншоты настроек адаптивного детектора аномалий

🧙‍♂️ Monq 9.3: адаптивный детектор аномалий — бейзлайны на службе у инженера и бизнеса При работе с временными рядами зачастую сталкиваемся со случаями, когда очень сложно задать простым триггером «нормальность»: либо мы попросту не знаем эту норму, либо у объектов одни и те же метрики ведут себя настолько по-разному, что шаблон не применим, а настраивать порог для каждого вручную — «лениво» 🦥. В первую очередь в эту категорию попадают, конечно, бизнес-метрики. У 200 торговых точек разный средний чек, разный поток покупателей, разное время работы. Метрика «количество операций в минуту» у к…