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
