Metrika42 ускорила 1C у ритейлера: инциденты в 15 минут, APDEX 0,9

В основе кейса — ежемесячная интерпретация данных Metrika42 (на примере периода за октябрь 2025 года) по продуктивной базе крупного ритейлера, который управляет десятками торговых площадей и складов. Сервис автоматически собирал APDEX, метрики ключевых операций «1С», статистику MS SQL, показатели нагрузки на кластер и данные технологического журнала.

Эксперты Metrika42 анализировали отчеты каждый месяц: фиксировали отклонения, которые действительно влияют на пользователей и бизнес-процессы, и отделяли их от эффектов регламентных работ или завышенных целевых нормативов.

Ключевой блок работ был связан с медленными пользовательскими операциями — записью и проведением документов, расчетом скидок и фискализацией чеков. Эти действия выполнялись тысячами раз в день и формировали локальные падения APDEX. Metrika42 выделила операции в отдельный профиль, показала среднее время выполнения и связала метрики с конкретными формами и обработками конфигурации. В результате ИТ-служба получила не «общую жалобу», а приоритезированный список точек оптимизации и возможность измерять эффект после доработок.

Мониторинг также выявил ситуации, когда операции попадали в категорию «медленных» из-за слишком строгих целевых значений (например, закрытие месяца). Эксперты рекомендовали скорректировать нормативы через интерфейс сервиса или справочник «Ключевые операции», чтобы управленческие отчеты отражали объективную картину и не создавали ложных тревог.

Отдельно Metrika42 помогла разобраться с нагрузкой при старте сеанса: запуск клиентского приложения занимал до 7 минут, а обновление задач пользователей давало дополнительную нагрузку в рабочие часы. Сервис зафиксировал суммарное время вызовов и помог точно определить источники — в том числе тяжелые динамические списки и обработки, запускаемые при старте.

На уровне СУБД в один из периодов сервис показал резкий рост нагрузки на дисковую подсистему и повторяющиеся взаимоблокировки (TDEADLOCK) в одних и тех же контекстах. Помимо фиксации аномалий Metrika42 предложила конкретные действия: сопоставить пики с регламентными операциями, проверить индексы и частоту контрольных точек, а также использовать встроенный анализ ожиданий по взаимоблокировкам. Это позволило устранить избыточные блокировки и снизить число повторных ошибок в утренние часы максимальной нагрузки.