Клиент — международная розничная сеть товаров для дома с широкой распределённой инфраструктурой: десятки торговых площадок и складов, высокая ежедневная нагрузка на учетные процессы. Ключевая система для работы — база «1С», через которую проходят операции кассы, оформление и проведение документов, расчёт скидок и другие критичные для бизнеса действия.
Повод обращения был практичным: пользователи регулярно фиксировали «подвисания» и замедления в 1С, а ИТ-команде было важно перестать опираться только на субъективные жалобы и начать управлять производительностью на уровне данных. Требовалось увидеть реальную картину в динамике, определить, какие операции дают основной вклад в неудовлетворенность пользователей, и понять, где проблема — в логике 1С, на уровне инфраструктуры или на стороне СУБД. Отдельной сложностью было то, что часть “просадок” могла быть связана с регламентными работами или некорректно выставленными нормативами, из-за чего мониторинг давал лишний шум.
В кейсе описана работа с регулярным мониторингом Metrika42 и ежемесячной экспертной интерпретацией: анализировались APDEX, ключевые операции 1С, показатели MS SQL, нагрузка на кластер и данные технологического журнала, чтобы быстро отделять системные проблемы от фоновых факторов.
Задачи клиента
- Найти и приоритизировать причины «тормозов» в критичных пользовательских операциях (запись/проведение документов, расчет скидок, фискализация чеков), которые выполнялись тысячами раз в день и занимали 5–10+ секунд.
- Убрать ложные тревоги из-за завышенных целевых нормативов (например, по операциям закрытия месяца).
- Разобраться с долгим стартом клиентского приложения (до 7 минут) и лишней нагрузкой в рабочие часы.
- Диагностировать проблемы на стороне СУБД (рост дисковой нагрузки, взаимоблокировки TDEADLOCK).
Решение
- Подключили регулярный облачный мониторинг Metrika42 с ежемесячной экспертной интерпретацией, чтобы мониторинг стал инструментом управления производительностью, а не только контроля.
- Выделили «медленные» операции в отдельные профили: зафиксировали среднее время выполнения, связали показатели с конкретными формами и обработками конфигурации, сформировали приоритезированный список точек оптимизации и контроль эффекта после доработок.
- Скорректировали целевые показатели производительности (через интерфейс сервиса или справочник «Ключевые операции»), чтобы исключить ложные срабатывания и видеть объективную картину.
- По СУБД: зафиксировали аномалии и отработали рекомендации (сверка с регламентными работами, проверка индексов и контрольных точек, анализ ожиданий на взаимоблокировках).
Результат
Переход ИТ-службы от реактивной поддержки к проактивному управлению производительностью.
Время реакции на инциденты сократилось с нескольких часов до 15–20 минут.
Устранены повторяющиеся взаимоблокировки и ошибки СУБД; ускорены запуск приложения и выполнение наиболее частых операций.
APDEX стабилизировался на уровне 0,9 («хорошо»).
Для бизнеса: меньше простоев, выше производительность персонала, прозрачная оценка работы 1С-инфраструктуры.