#метрики — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #метрики, aggregated by home.social.
-
Правда ли, что медицинский ИИ точнее врачей? Наш фреймворк помогает это выяснить
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Копаничук, я старший научный сотрудник лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI. Мы с коллегами создаём ИИ‑инструменты, задача которых сделать качественную медицину доступнее. Например, основанное на нашей технологии приложение «Помощник по здоровью» стало лучшим ИИ‑решением в клиентском сервисе по версии Generation AI Awards 2025 . Но речь сегодня не об этом. За время нашей работы мы поняли, что контроль качества ИИ‑диагностики в медицине — это одна из ключевых задач, которая, как оказалось, не была ещё достаточно хорошо решена. Во‑первых, тесты для медицинских моделей зачастую далеки от реальной практики. А во‑вторых, всегда ли точны люди? Пытаясь ответить на эти вопросы, мы с помощью коллег из ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России собрали собственный фреймворк и опубликовали про него статью в Scientific Reports . Здесь я расскажу, как он устроен и на какие метрики мы обратили внимание, а также постараюсь дать ответ на вопрос, заданный в заголовке.
-
Ежедневный ряд подписчиков в MAX: публичный эндпоинт, четыре грабли и почему not_found — не измерение
У мессенджера MAX нет публичного API со статистикой каналов. Числа есть у каталогов-агрегаторов, но они чужие и заморожены с 10 июля. Нам нужен был свой ряд подписчиков — и мы полгода снимаем его каждую ночь с публичного data-эндпоинта max.ru. Ниже — как устроен сбор и четыре места, где мы ошиблись. Самая дорогая ошибка стоила трёх ночей молчащего ряда при зелёном логе и exit 0: парсер на любую неудачу писал один статус not_found, а под него попадали три разных события — канала нет, max.ru сменил формат, нас затроттлило. Пока они не разделены, скрипт ничего не измеряет — он производит число, похожее на измерение.
https://habr.com/ru/articles/1080198/
#MAX #мессенджер_MAX #парсинг #SvelteKit #SQLite #каталог_каналов #firstparty_данные #обработка_ошибок #антинакрутка #метрики
-
Ежедневный ряд подписчиков в MAX: публичный эндпоинт, четыре грабли и почему not_found — не измерение
У мессенджера MAX нет публичного API со статистикой каналов. Числа есть у каталогов-агрегаторов, но они чужие и заморожены с 10 июля. Нам нужен был свой ряд подписчиков — и мы полгода снимаем его каждую ночь с публичного data-эндпоинта max.ru. Ниже — как устроен сбор и четыре места, где мы ошиблись. Самая дорогая ошибка стоила трёх ночей молчащего ряда при зелёном логе и exit 0: парсер на любую неудачу писал один статус not_found, а под него попадали три разных события — канала нет, max.ru сменил формат, нас затроттлило. Пока они не разделены, скрипт ничего не измеряет — он производит число, похожее на измерение.
https://habr.com/ru/articles/1080198/
#MAX #мессенджер_MAX #парсинг #SvelteKit #SQLite #каталог_каналов #firstparty_данные #обработка_ошибок #антинакрутка #метрики
-
Ежедневный ряд подписчиков в MAX: публичный эндпоинт, четыре грабли и почему not_found — не измерение
У мессенджера MAX нет публичного API со статистикой каналов. Числа есть у каталогов-агрегаторов, но они чужие и заморожены с 10 июля. Нам нужен был свой ряд подписчиков — и мы полгода снимаем его каждую ночь с публичного data-эндпоинта max.ru. Ниже — как устроен сбор и четыре места, где мы ошиблись. Самая дорогая ошибка стоила трёх ночей молчащего ряда при зелёном логе и exit 0: парсер на любую неудачу писал один статус not_found, а под него попадали три разных события — канала нет, max.ru сменил формат, нас затроттлило. Пока они не разделены, скрипт ничего не измеряет — он производит число, похожее на измерение.
https://habr.com/ru/articles/1080198/
#MAX #мессенджер_MAX #парсинг #SvelteKit #SQLite #каталог_каналов #firstparty_данные #обработка_ошибок #антинакрутка #метрики
-
Prometheus и VictoriaMetrics: почему одни и те же метрики могут занимать в 139 раз больше места
Меня зовут Стас Погоржельский, я технологический евангелист VK Cloud и последние месяцы гоняю Prometheus и VictoriaMetrics на одном стенде, чтобы понять, сколько на самом деле стоит одна точка метрики на диске. Обе системы делают одно и то же: принимают миллионы точек в минуту, хранят их месяцами и быстро отдают в алерты и дашборды. Обе сжимают точку до байтов и долей байта. Именно эти байты, умноженные на миллиарды точек в сутки, превращаются в счёт за диск. Ошибка в расчёте цены сэмпла заканчивается переполненным диском под мониторингом, урезанным retention или незапланированным расходом. Когда место под метрики кончается, первым на планёрке звучит «сменим движок». Публичные бенчмарки подталкивают к тому же: Флант показывает, что Prom++, форк Prometheus, тратит памяти в 7,8 раза меньше Prometheus v2 ( разбор на Habr ), VictoriaMetrics показывает трёхкратную экономию диска против Grafana Mimir ( бенчмарк VictoriaMetrics , замер вендора, 2022 год). На моём стенде картина оказалась сложнее. В Prometheus 3.13 и VictoriaMetrics 1.149 ушёл один и тот же набор: 2,88 млн сэмплов, шесть профилей данных, один генератор с фиксированным seed. Внутри одного движка цена сэмпла различалась в 139 раз у VictoriaMetrics и в 12,8 раза у Prometheus. Между движками на одних данных разрыв доходил до 30,7 раза на шести профилях и до 34,3 раза в опыте с точностью. На равномерно случайных float64 движки менялись местами. Один лишний знак после запятой поднимал цену сэмпла у Prometheus в восемь раз, у VictoriaMetrics на 12%.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1068798/
#vk_cloud #prometheus #victoriametrics #time_series #tsdb #мониторинг #метрики #observability #сжатие_данных #cardinality
-
Prometheus и VictoriaMetrics: почему одни и те же метрики могут занимать в 139 раз больше места
Меня зовут Стас Погоржельский, я технологический евангелист VK Cloud и последние месяцы гоняю Prometheus и VictoriaMetrics на одном стенде, чтобы понять, сколько на самом деле стоит одна точка метрики на диске. Обе системы делают одно и то же: принимают миллионы точек в минуту, хранят их месяцами и быстро отдают в алерты и дашборды. Обе сжимают точку до байтов и долей байта. Именно эти байты, умноженные на миллиарды точек в сутки, превращаются в счёт за диск. Ошибка в расчёте цены сэмпла заканчивается переполненным диском под мониторингом, урезанным retention или незапланированным расходом. Когда место под метрики кончается, первым на планёрке звучит «сменим движок». Публичные бенчмарки подталкивают к тому же: Флант показывает, что Prom++, форк Prometheus, тратит памяти в 7,8 раза меньше Prometheus v2 ( разбор на Habr ), VictoriaMetrics показывает трёхкратную экономию диска против Grafana Mimir ( бенчмарк VictoriaMetrics , замер вендора, 2022 год). На моём стенде картина оказалась сложнее. В Prometheus 3.13 и VictoriaMetrics 1.149 ушёл один и тот же набор: 2,88 млн сэмплов, шесть профилей данных, один генератор с фиксированным seed. Внутри одного движка цена сэмпла различалась в 139 раз у VictoriaMetrics и в 12,8 раза у Prometheus. Между движками на одних данных разрыв доходил до 30,7 раза на шести профилях и до 34,3 раза в опыте с точностью. На равномерно случайных float64 движки менялись местами. Один лишний знак после запятой поднимал цену сэмпла у Prometheus в восемь раз, у VictoriaMetrics на 12%.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1068798/
#vk_cloud #prometheus #victoriametrics #time_series #tsdb #мониторинг #метрики #observability #сжатие_данных #cardinality
-
Prometheus и VictoriaMetrics: почему одни и те же метрики могут занимать в 139 раз больше места
Меня зовут Стас Погоржельский, я технологический евангелист VK Cloud и последние месяцы гоняю Prometheus и VictoriaMetrics на одном стенде, чтобы понять, сколько на самом деле стоит одна точка метрики на диске. Обе системы делают одно и то же: принимают миллионы точек в минуту, хранят их месяцами и быстро отдают в алерты и дашборды. Обе сжимают точку до байтов и долей байта. Именно эти байты, умноженные на миллиарды точек в сутки, превращаются в счёт за диск. Ошибка в расчёте цены сэмпла заканчивается переполненным диском под мониторингом, урезанным retention или незапланированным расходом. Когда место под метрики кончается, первым на планёрке звучит «сменим движок». Публичные бенчмарки подталкивают к тому же: Флант показывает, что Prom++, форк Prometheus, тратит памяти в 7,8 раза меньше Prometheus v2 ( разбор на Habr ), VictoriaMetrics показывает трёхкратную экономию диска против Grafana Mimir ( бенчмарк VictoriaMetrics , замер вендора, 2022 год). На моём стенде картина оказалась сложнее. В Prometheus 3.13 и VictoriaMetrics 1.149 ушёл один и тот же набор: 2,88 млн сэмплов, шесть профилей данных, один генератор с фиксированным seed. Внутри одного движка цена сэмпла различалась в 139 раз у VictoriaMetrics и в 12,8 раза у Prometheus. Между движками на одних данных разрыв доходил до 30,7 раза на шести профилях и до 34,3 раза в опыте с точностью. На равномерно случайных float64 движки менялись местами. Один лишний знак после запятой поднимал цену сэмпла у Prometheus в восемь раз, у VictoriaMetrics на 12%.
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1068798/
#vk_cloud #prometheus #victoriametrics #time_series #tsdb #мониторинг #метрики #observability #сжатие_данных #cardinality
-
1.5 миллиона событий в день и ни одной таблицы events: как мы считали продуктовую аналитику 300K-бота по голому проду
Маркетолог прислал мне скрин дашборда и одно слово: «пусто». На скрине — панель «Количество пришедших по реферальной ссылке за период». Ноль. Под ней — график регистраций. Тоже ноль. Ссылка, по которой он пришёл, вела на дашборд с фильтром по конкретному slug — тому самому, который он неделю крутил в закупке. Я открыл ту же ссылку, поменял в урле from=now-6h на from=now-30d и увидел 16 регистраций. Дефолтный интервал в Grafana — 6 часов. У бота ночью в этой гео никого нет. Аналитика работала идеально и показывала абсолютно честный ноль. Это самая безобидная из историй, которые тут будут. Дальше — про то, как мы строили продуктовую аналитику для Telegram-бота с AI-персонажами на ~300K MAU, ~75 RPS в пике и ~1.5M событий в день : без ClickHouse, без Amplitude, без единой event-таблицы. Двенадцать дашбордов в Grafana поверх боевой MySQL. Три из них какое-то время врали, и это выяснилось не сразу. Главный парадокс всего проекта помещается в одну строку: через систему проходит полтора миллиона событий в день, и ни одно из них не записано как событие. Есть только строки в продуктовых таблицах и их created_at . Всё, что вы прочитаете ниже, — следствие этого факта. Статья — не туториал «подключите MySQL к Grafana за 10 шагов». Это разбор того, что происходит, когда продуктовые метрики приходится доставать из схемы, которую проектировали под продукт, а не под аналитику, — и когда по этим метрикам прямо сейчас решают, лить трафик дальше или нет. Дисклеймер: проект под NDA, поэтому названия, точные объёмы и часть деталей изменены. Порядок величин, схема и сами проблемы — настоящие.
https://habr.com/ru/articles/1078480/
#grafana #mysql #продуктовая_аналитика #sql #retention #воронка #telegram_bot #highload #метрики
-
ClickHouse: сценарии, сильные стороны, лучшие практики работы в 2026 году
ClickHouse — один из самых востребованных инструментов для хранения и анализа больших объемов данных, обеспечивающий высокую производительность и наблюдаемость сервисов и приложений. Благодаря этим параметрам многие компании внедряют его в свои ИТ-инфраструктуры для решения задач аналитики, логирования и мониторинга. Однако, несмотря на широкое распространение, практика показывает, что далеко не все команды до конца осознают все особенности и нюансы работы с этой системой, что может приводить к неэффективному использованию ресурсов, ошибкам в проектировании и снижению общей производительности. Привет, Хабр. Меня зовут Александр Кривяков. Я пресейл-архитектор VK Data Platform , VK Tech. В этой статье я расскажу об основных принципах работы ClickHouse, а также покажу возможные архитектурные решения и типичные сценарии применения системы.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/1061284/
#vk_cloud #clickhouse #olap #колоночное_хранение #большие_данные #data_platform #логирование #метрики #архитектура_данных #best_practices
-
Многогранный мониторинг Angie — продолжение истории
Многогранный мониторинг Angie - продолжение истории Мы привыкли, что веб-сервер - это чёрный ящик, который просто гонит трафик. Стандартные метрики Angie представлены широким спектром . Но что, если нам надо еще больше? Что если, прямо на уровне сервера, без изменения кода приложения, можно в реальном времени видеть, что именно клиенты добавляют в корзину, строить гистограммы времени ответа бэкендов, или подсчитать буквально что угодно и делать это с производительностью атомарных операций в памяти? Сегодня разбираем мощнейший модуль metric в Angie.
https://habr.com/ru/articles/997040/
#Angie #WebServer #Мониторинг #DevOps #Observability #API #Метрики #СистемныйАдминистратор #Бэкенд