Прогноз и риск · Тариф Base / Granular

Сколько ещё будет сбоев и когда следующий

Главный сервис снова лёг. Когда это кончится - толком никто не говорит, технари что-то обещают, но после третьего раза им уже не веришь. Сколько ещё таких сюрпризов ждать и что с этим делать?

Какую задачу решаем?

Два практических вопроса. Первый - сколько инцидентов реально ждать в ближайшую неделю или месяц: под это планируют дежурства и спринт. Второй - насколько вероятен один по-настоящему долгий и болезненный сбой: готовить ли эскалацию и резерв заранее, или это редкость, о которой можно не думать.

Наши результаты

На реальных данных движок посчитал ожидаемое число инцидентов вперёд по модели Пуассона (стандартная модель для числа редких случайных событий):

7 дней - около 67 инцидентов (52–84). 30 дней - около 289 (256–323). Результат всегда интервал, а не одно число: «где-то между 52 и 84», а не ложно точное «67».

Отдельно движок оценил риск очень долгого простоя методом POT / GPD (статистика экстремальных значений - раздел статистики именно про редкие, но тяжёлые случаи, а не про типичный день):

Вероятность простоя дольше 6 часов - 7%. Хвост тяжёлый. 7% - это не «почти никогда». Условно, раз в 14–15 подобных событий простой окажется действительно долгим. Для банка это повод заложить эскалацию в реальный план, а не считать теоретическим риском.

Как это считается

Два метода из семейства прогнозов - «что будет дальше?».

Прогнозы и вероятности - результат реальных прогонов движка на реальных данных. Числа считает статистический движок; ИИ в расчётах не участвует и не может изменить цифру. Почему нашим числам можно верить →

Узнать это про свою инфраструктуру

Загрузите историю инцидентов - движок посчитает прогноз частоты и, если данных достаточно, риск долгого сбоя.

Все данные обрабатываются изолированно и не передаются третьим лицам.