Главная / Новости / Metrika42 помогла крупной компании из отрасли текстильной промышленности выявить узкие места 1С за счет глубокой аналитики

Metrika42 помогла крупной компании из отрасли текстильной промышленности выявить узкие места 1С за счет глубокой аналитики

Дата публикации: 11 ноября 2025
Metrika42 помогла крупной компании из отрасли текстильной промышленности выявить узкие места 1С за счет глубокой аналитики

Клиент — производственное предприятие, крупнейший производитель спецодежды на рынке России. Ключевая система для операционной деятельности — база 1С, через которую проходят производственные и складские сценарии, движение товаров, документооборот и расчетные процессы (включая начисление зарплаты). Для бизнеса критично, чтобы 1С работала предсказуемо: без деградаций в пиковые периоды и с понятной картиной причин, если «что-то тормозит».

Поводом для проекта стала необходимость повысить производительность и доступность 1С, снизить операционные риски и перейти от разрозненных гипотез к управлению на основе фактов. Ранее деградации воспринимались как «случайные» и плохо воспроизводимые эпизоды, а жалобы пользователей не всегда подтверждались цифрами. Требовалась единая доказательная основа для приоритизации работ — на уровне инфраструктуры, СУБД и прикладных операций.

В кейсе описано внедрение Metrika42, где мониторинг строится на комплексном сборе метрик инфраструктуры и MS SQL, анализе технологического журнала 1С и оценке пользовательского опыта по APDEX. Это дало клиенту прозрачную картину состояния системы и возможность подтверждать эффект улучшений измеримыми показателями.

Задачи клиента

  • Зафиксировать и объяснить инфраструктурные причины деградаций (в первую очередь I/O), чтобы устранить «случайность» проблем и планировать работы в подходящие «окна».
  • Понять природу задержек на стороне СУБД через типологию ожиданий и адресно работать с узкими местами (сеть, параллелизм, резервное копирование, дисковая подсистема).
  • Навести порядок с индексами: выявить критичные индексы с высокой фрагментацией и перейти от универсального расписания обслуживания к управляемому регламенту.
  • Выявить операции с провалами качества по APDEX и сформировать карту «ключевых операций» с измеримыми целями и динамикой.
  • Найти конкретные «тормозящие» сценарии в 1С (запись/обработка документов, производственные и складские операции) и приоритизировать оптимизацию по бизнес-эффекту.
  • Снизить «шум» мониторинга, отделив фоновые регламентные задачи от пользовательских проблем, и ускорить диагностику проблемных запросов.
  • Разобраться со всплесками ошибок и исключений (EXCP, «пассивный сервис», программные ошибки, блокировки), проверить настройки кластера и транзакционную дисциплину.

Решение

 

  • Подключили Metrika42 как основу регулярного мониторинга и управляемого улучшения производительности 1С: метрики инфраструктуры и СУБД + анализ техжурнала + APDEX как показатель пользовательского опыта.

  • По инфраструктуре:

    • зафиксировали высокую среднюю длину очереди диска и детализировали картину по чтению/записи;

    • выдали рекомендации по наращиванию дисковых ресурсов и планированию работ в технологические «окна», чтобы снизить риск просадок в пиковые периоды.

  • По СУБД:

    • выявили аномально высокие доли ожиданий и перевели обсуждение из «гипотез» в управляемую типологию причин;

    • сформировали направления действий: проверка сетевого взаимодействия 1С–СУБД, оценка и настройка параллелизма, оптимизация резервного копирования, усиление I/O.

  • По индексам:

    • обнаружили критичные индексы с фрагментацией >70% (в рабочих запросах);

    • настроили управляемый регламент дефрагментации/переиндексации на основе фактической стоимости обслуживания и применимости индексов.

  • По прикладным сценариям и APDEX:

    • подтвердили, что в целом база в зонах «хорошо/отлично», но выделили операции с провалами (старт приложения, «Перемещение товаров», производственные сценарии и др.);

    • диагностировали затяжные вызовы при записи и обработке документов («Этап производства», «Перемещение товаров», «Начисление зарплаты» и др.), где среднее время достигало десятков секунд;

    • обеспечили детализацию до контекста вызова и суммарного времени по операциям, чтобы сфокусировать разработчиков на сценариях с максимальным эффектом.

  • Для снижения «шума»:

    • настроили фильтры по событиям DBMSSQL с исключением технических пользователей;

    • ускорили анализ проблемных запросов через получение актуальных планов выполнения и контроль улучшений после изменений.

  • По инцидентам и ошибкам:

    • зафиксировали 442 887 событий EXCP («первичный вызов сервиса пришел в пассивный сервис») и пики ошибок по категориям «Программные» и «Блокировки»;

    • включили категоризацию и точечную отработку: проверка конфигурации кластера, расследование взаимоблокировок, аудит кода и транзакций с использованием DevTools42.

 

Результат

  • Команда перешла от реактивного «тушения пожаров» к управляемому улучшению производительности 1С: появились прозрачные метрики на уровнях инфраструктуры, СУБД и прикладных сценариев и понятные приоритеты оптимизации.
  • Убрана «случайность» деградаций: проблемы с I/O стали наблюдаемыми, измеримыми и планируемыми (включая рекомендации по ресурсам и «окнам» работ).
  • Стабилизировано время отклика за счет адресной работы с ожиданиями СУБД и регламентами обслуживания (индексы, бэкапы, настройки параллелизма и сети).
  • Для ИТ и бизнеса сформирована единая карта «ключевых операций» с измеримыми целями и динамикой по APDEX — теперь качество сервиса подтверждается цифрами, а эффект улучшений можно доказать.
  • Снижён «информационный туман» вокруг ошибок и исключений: категоризация и точечные проверки кластера/кода ускорили локализацию проблем и повысили предсказуемость сервиса для пользователей и подразделений.
Заказать звонок

Оставьте свои данные для того, чтобы специалист с вами связался.

*нажимая на кнопку, Вы даете согласие на обработку персональных данных