Инсайты в реальном времени

1) Что такое «инсайт в реальном времени»

Инсайт в реальном времени — проверяемое утверждение о текущем состоянии процесса/пользователя/системы, появляющееся в пределах целевой задержки (латентности), достаточной для принятия решения (секунды–минуты).
Формула контура: Событие → Обогащение/Агрегация → Решение/Рекомендация → Действие → Обратная связь.

Примеры: антифрод на транзакции (≤500 мс), алерт SLO сервиса (≤60 с), персональная рекомендация на странице (≤200 мс), динамический прайсинг (≤5 с), мониторинг кампаний (≤1 мин).

2) Архитектура на ладони

1. Ингест: брокер событий (Kafka/Pulsar/NATS/MQTT), контракты схем (Avro/Protobuf), ключи идемпотентности.
2. Потоковая обработка (CEP/Stream): Flink/Spark Structured Streaming/ksqlDB; окна, watermarks, stateful-операторы.
3. Онлайн-фичи и состояние: Feature Store (online) + кэш/TSDB (RocksDB/Redis) для быстрых join/lookup.
4. Онлайн-скоринг/правила: модели (ONNX/TF-Lite/XGB), rule-engine, контекст.
5. Сервинг инсайтов: low-latency API, вебхуки, шины команд (action bus), адаптивные дашборды.
6. HTAP/витрины real-time: инкрементальные материализации (ClickHouse/Pinot/Druid/Delta+CDC).
7. Наблюдаемость и SLO: метрики латентности/лагов/ошибок, трассировки, алерты.
8. Управление и безопасность: OTA/фич-флаги, RLS/CLS, маскирование, аудит.

3) Временная модель: окна, watermarks, опоздавшие

Окна: tumbling/sliding/session; для витрин — гибрид (1с→5с→60с roll-ups).
Watermark: граница, после которой окно «закрывается»; баланс между свежестью и полнотой.
Late data: политика доприема `Δ_late` (напр. 2 мин), компенсационные перерасчеты.
Out-of-order: агрегируем по `event_time`, храним `ingested_at` для форензики.

4) Exactly-once по смыслу и идемпотентность

• глобальный `event_id`, таблицы idempotency keys;
• upsert/merge-sinks;
• state snapshots + транзакционные коммиты (2-phase/transaction log);
• детерминированные трансформации и атомарный swap при публикации витрин.

5) Состояние и обогащение

Stateful-операторы: key-by (user/device/merchant), агрегаты, top-K, distinct.
Онлайн-join: быстрые lookup-таблицы (например, профиль клиента, лимиты риска).
Кэширование: LRU/TTL, теплые фичи, версионирование справочников.
Согласованность online/offline фич: единая спецификация в Feature Store.

6) Инсайт ≠ просто метрика

К инсайту добавляем карточку решения: гипотеза/контекст → альтернатива → рекомендуемое действие → ожид. эффект → риск/guardrails → владелец/канал доставки.
Zero-click инсайт: короткий текст + готовые кнопки (applied автоматически, если low-risk).

7) Аномалии, причинность и эксперименты

Детекция: robust z-score/ESD, seasonal-decompose, change-point (CUSUM/BOCPD), эскизы (TDigest/HLL) для больших потоков.
Причинность: избегаем «реакции на шум» — подтверждаем эффект через квази-эксперименты/контрольные сегменты.
Онлайн-эксперименты: бэндиты/UCB/TS для выбора действия при ограниченном времени, guardrail-метрики (SLA, жалобы, возвраты).

8) SLO для real-time инсайтов

Latency p95/p99 end-to-end (ингест→действие).
Freshness витрин (макс. лаг).
Completeness в пределах окна (доля поздних учтенных).
Action Rate / Success Rate (сколько инсайтов превратилось в действие/эффект).
Cost-to-Insight (CPU/IO/GPU/$, на 1 инсайт).

Пример целевой матрицы: антифрод p95≤300 мс, completeness≥99.5%, cost/1k событий≤$X.

9) Доставка инсайтов и приоритизация

Куда: вебхуки, message bus «actions.», API дашбордов, push/чат-боты, CRM/CDP.
Приоритеты: Gold/Silver/Bronze; Gold — отдельные пулы и каналы.
Дедлайны: если `deadline` истек — понижение класса или отмена.

10) Экономика и деградации

Cost-aware стратегия: упрощенные модели, более крупные окна, сэмплинг при пике.
Graceful degradation: fallback на грубые агрегаты/правила, “теплые” снапшоты.
Backpressure & shed-load: сброс best-effort тем, сохранение Gold.

11) Безопасность и приватность

RLS/CLS на стрим-витринах; разделение по тенанту/региону.
PII-редакция на краю: токенизация до центра.
Секреты и доступ: mTLS, короткие токены, аудит запросов/экспорта.
Политики экспорта: запрет «сырого» real-time PII наружу без оснований.

12) Наблюдаемость real-time контура

Лаги по топикам/ключам, queue depth, watermark skew.
p95/p99 на каждом слое, error rate, reprocess count.
Data-quality в онлайне: дубликаты, null-rate, аномалии распределений.
Трейсинг: сквозные trace-id от события до действия.

13) Антипаттерны

«Все — real-time». Ненужные расходы и шум; часть задач лучше batch/near-real-time.
SELECT и «свободные» схемы без контрактов.
Окна без watermarks. Либо вечные окна, либо потери поздних.
Нет идемпотентности. Двойные действия/спам.
Без guardrails. Реакция на «ложный позитив» создает ущерб.
OLTP под огнем аналитики. Нет изоляции — деградация прод-транзакций.

14) Дорожная карта внедрения

1. Discovery: события, целевые решения, дедлайны, риски; классифицируйте Gold/Silver/Bronze.
2. Контракты данных: схемы (Avro/Protobuf), ключи, политики идемпотентности.
3. MVP-поток: одно критичное решение, окно/WM, простые правила + онлайн-фичи.
4. Витрины и сервинг: инкрементальные материализации, low-latency API.
5. Наблюдаемость: панели лагов/latency/SLO, алерты; трассинг.
6. Модели и эксперименты: онлайновый скоринг, bandits/guardrails.
7. Hardening: backpressure, деградации, cost-профиль; аудит и приватность.
8. Scale: мульти-регион, edge-аналитика, приоритизация потоков.

15) Чек-лист перед релизом

• Определены SLO (latency, freshness, completeness) и владелец.
• Схемы версионированы; запрещен `SELECT `; есть idempotency-keys.
• Настроены окна и watermarks, политика late data/перерасчетов.
• Exactly-once по смыслу: upsert/merge-sinks, атомарный publish.
• Онлайн-фичи согласованы с offline; кэши с TTL и версиями.
• Guardrails для действий; каналы приоритизированы; дедлайны указываются.
• Мониторинг лагов/latency/SLO; трассинг включен; алерты на угрозу SLO.
• Политики приватности (RLS/CLS/PII) и аудит экспорта включены.
• Runbooks деградаций и инцидентов готовы (rollback/slow-path).

16) Мини-шаблоны (псевдо-YAML/SQL)

Политика окна/опоздавших

yaml windowing:
type: sliding size: 60s slide: 5s watermark:
lateness: 120s late_data:
accept_until: 90s recompute: true

Idempotent sink (SQL-эскиз)

sql merge into rt_fact as t using incoming as s on t. event_id = s. event_id when not matched then insert (...)
when matched and t. hash <> s. hash then update set...

Правила guardrails для действий

yaml action_policy:
name: promo_offer_rt constraints:
- metric: churn_risk_score; op: ">="; value: 0. 7
- metric: complaint_rate_24h; op: "<"; value: 0. 02 cooldown_s: 3600 owner: "growth-team"

Алерты SLO

yaml alerts:
- name: e2e_latency_p95 threshold_ms: 1500 for: 5m severity: high
- name: freshness_lag threshold_s: 60 severity: high

17) Итог

Инсайты в реальном времени — это не просто «быстрые графики», а инженерный контур решений: строгие контракты событий, корректная временная логика (окна/watermarks), идемпотентные публикации, согласованные онлайн-фичи, приоритизированная доставка действий и наблюдаемость с SLO. Когда этот контур работает, организация реагирует вовремя, безопасно и предсказуемо, конвертируя поток событий в измеримую бизнес-ценность.