Когда ломается система продаж, первый вопрос от бизнеса часто звучит так: «Когда уже ИТ все наладят» или «Почему опять не работает?». Но редко кто задаётся другим — более фундаментальным — вопросом: из чего состоит стабильность цифрового контура?

В реальности, если ИТ не работает — бизнес останавливается. Но в восприятии большинства сотрудников/менеджеров/агентов, ИТ по-прежнему выступает как вспомогательная функция, а не как ядро операционного процесса.

Это подтверждает и внутренняя диагностика, проведённая нами через анкетирование бизнес-заказчиков. Вот что мы увидели:

Привет, Хабр! Я, Солнцев Евгений, руководитель управления эксплуатации прикладных систем Страхового Дома ВСК.

У нас периодически возникает необходимость в миграции информационных систем и сервисов в другой ЦОД или облачную инфраструктуру. Необходимость в миграции может быть вызвана:

Привет, Хабр!

Мы, ребята из Центра эксплуатации Блока ИТ Страхового Дома ВСК, занимаемся управлением автоматизации ИТ-процессов. И у нас, как у всех — куча прикладных задач, которые хочется закрыть быстро дешево и качественно. Недавний хайп по Deepseek не обошел нас стороной, и мы решили протестировать платформу по парочке гипотез в надежде на чудо.

И так, мы решили сфокусироваться на потребностях нашей команды технической поддержки в части анализа и обработки данных по ключевым метрикам и категоризации обращений.

Гипотеза 1: Оценка тенденций ключевых показателей технической поддержки

Мы решили проверить, насколько DeepSeek способен анализировать динамику показателей. В качестве данных взяли выгрузку по основным метрикам техподдержки: SLA, количество заявок (поступило/решено), количество негативных отзывов и пр.  Скармливали выгрузку Excel, в общем то, простая таблица со следующими показателями (столбцы):

От лица лидов ИТ практик Страхового Дома ВСК, подготовили подборку полезных советов по работе с базами данных из личного опыта и решили, что они могут быть интересны и вам. Основное внимание уделено PostgreSQL, но многие из рекомендаций универсальны и могут применяться к различным системам управления базами данных (СУБД). К этим выводам пришли через собственные ошибки на продакшене, и, несмотря на то, что это было непросто, рады поделиться с вами нашим опытом!

Эта статья предназначена для разработчиков баз данных, которые хотят улучшить свои навыки проектирования, оптимизации запросов и индексации в PostgreSQL. Советы базируются на реальном опыте и ориентированы как на начинающих, так и на опытных разработчиков. Рассмотрели ключевые аспекты работы с базами данных и постарались подкрепить их примерами.

В процессе работы с PostgreSQL мы существенно оптимизировали взаимодействие с базой данных и повысили производительность приложений. Уверены, что эти рекомендации будут полезны и вам, и, возможно, мы вместе сможем их дополнить.