Введение
Повышение качества обслуживания клиентов неизменно приводит к более высокой их лояльности. Причем не только в смысле приверженности определенному онлайн-продукту, но и в смысле терпимости к его недостаткам, при условии, конечно, что достоинства – скорость, юзабилити, функциональность и т.д. – их перевешивают.
Измерить качество обслуживания напрямую мы, конечно, не можем, однако даже такую эфемерную величину в принципе можно свести к набору количественных характеристик, так или иначе косвенно отражающихся на качестве. Прибыль, число клиентов, процент конвертированных лидов (leads – зарегистрировавшиеся или заинтересованные пользователи) и т.д. – все это вполне объективные показатели. Кроме того, эти величины могут быть включены в систему контроля эффективности работы в качестве KPI – ключевых показателей эффективности.
С нашей, инженерной точки зрения подобными характеристиками являются время ответа и HTTP-код ответа апстрима. Действительно, дизайн, функциональность продукта, маркетинговые усилия и прозвон клиентов находятся вне зоны нашей компетенции. Следовательно, нужно сфокусироваться на том, что находится в нашей власти – ускорение работы инфраструктуры приложения и обработки клиентских запросов.
Анализ отклика и HTTP-кодов удобно проводить на основе некоторой собранной статистической базы, и здесь мы плавно подходим к теме статьи.
Наткнулся на чрезвычайно простую но интересную задачку, потребовавшую немного выйти за рамки рабоче-крестьянского курса регулярных выражений — и надеюсь краткий рассказ о ней будет полезен тем, кто еще не стал регулярным джедаем. 
