Осторожно, горячо: как бизнесу не «сгореть» на пике нагрузки, правильно разделяя данные | New-Retail.ru

Осторожно, горячо: как бизнесу не «сгореть» на пике нагрузки, правильно разделяя данные время публикации: 10:00 17 ноября 2025 года Фото: @Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540) Представьте интернет-магазин в час распродажи. Тысячи пользователей одновременно штурмуют сайт: кладут товары в корзину, оформляют заказы, проверяют статусы. Системы на грани, ИТ-отдел в огне. В основе этой битвы за производительность лежит простая, но критически важная концепция — разделение данных на «горячие» и «холодные». И от того, насколько грамотно выстроена эта архитектура, зависит, пройдет ли пиковая нагрузка с минимальными потерями или обернется катастрофой для репутации и доходов. Как выстроить надежную архитектуру и управлять «температурой» данных рассказывает Александр Кобозев, директор направления Data Fusion Лиги Цифровой Экономики. «Горячо» vs «холодно»: цифровой темперамент вашей компании Не все данные одинаково полезны в каждый момент времени. Условно их можно разделить на «горячие» и «холодные». Температура — это метафора, определяющая частоту и скорость доступа. Они хранятся в оперативной памяти (In-Memory), быстрых SSD-дисках, распределенных кэшах (Redis). Поэтому хранить такие данные дорого, но эта стоимость оправдана из-за максимальной скорости обработки и доступа к ним. Такие данные размещены в объектных хранилищах (Amazon S3), на медленных HDD-дисках и в облачных архивах. Хранение «холодных» данных обходится компании дешевле, чем «горячих», а доступ к ним возможен за несколько секунд или минут. Самая большая ошибка — хранить все данные в одном месте, без разделения по качеству. Это как держать архивные документы в сейфе кассира: он не сможет быстро работать, а доступ к архиву будет затруднен. @Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540) Пик нагрузки: стресс-тест для data-архитектуры В период высоких нагрузок — будь то «черная пятница» или запуск услуги — система подвергается экстремальным испытаниям. Если данные не разделены, возникает цифровой «шторм»: ● Заторы ввода-вывода (I/O Bottleneck). Медленные запросы к историческим данным «забивают» канал, мешая обрабатывать критически важные транзакции. ● Рост латентности. Скорость отклика падает, пользователи видят «загрузку» и уходят к конкурентам. ● Резкое увеличение затрат. Компания платит за дорогое высокопроизводительное железо, которое простаивает под грузом архивной информации. Стратегия оптимизации: тактическое охлаждение и усиление «горячих» точек Как же выстроить систему, чтобы она выдержала все пиковые нагрузки? Алгоритм работы с данными выглядит так: 1. Диагностика и автоматическая миграция Первый шаг — провести аудит и определить, какие данные остаются «горячими» и как долго. Например, заказ активно используется 30 дней, а потом «остывает». Необходимо настроить автоматические политики жизненного цикла данных (Data Lifecycle Management), которые будут перемещать данные из быстрых баз в холодные хранилища. Современные СУБД и облачные провайдеры позволяют делать это практически «из коробки». @Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540) 2. Внедрение многоуровневого хранения (Tiered Storage) Эффективная архитектура использует как минимум три уровня: ● Горячий (Hot Tier): для данных, требующих мгновенного доступа (оперативная память, Redis). ● Теплый (Warm Tier): для данных, к которым обращаются реже (раз в день или неделю), но с приемлемой скоростью (например, SSD). Сюда можно переместить данные последнего месяца для оперативной аналитики. ● Холодный (Cold Tier): для долгосрочного архива (объектные хранилища). В пик нагрузки важно максимально разгрузить «горячий» уровень, оставив на нем только то, без чего система не может прожить и секунды. 3. Кеширование — лучший друг бизнеса При работе с данными стоит использовать технологии распределенного кеширования (Redis, Memcached). В кэш размещают самые популярные «горячие» данные: акции, популярные товары, данные профилей активных пользователей. Это снимает нагрузку с основных баз данных и ускоряет отклик в разы. 4. Эластичное масштабирование «горячего» уровня Системы для работы с критичными данными должны быть гибкими. Например, облачные решения позволяют за минуты добавить вычислительные мощности и оперативную память. Несмотря на высокую стоимость, такие инвестиции оправдываются — они служат надежной защитой от потенциальных коллапсов. После прохождения пиковой нагрузки мощности легко сократить, оптимизировав затраты. Читайте также: Data Governance: основные принципы управления данными в омниканальной коммерции Инвестиции в градацию данных — инвестиции в стабильность Умение управлять «температурой» данных перестало быть прерогативой ИТ-гигантов. Сегодня это вопрос выживания для любого цифрового бизнеса. Правильно выстроенная архитектура не только спасает в час «икс», но и приносит колоссальную экономию. Компании перестают платить за «лишнюю» скорость и получают мощный инструмент для аналитики на исторических массивах. Важно помнить, что в мире данных, как и в кулинарии, необходимо аккуратно разделять горячее и холодное. От этого зависит итоговый результат и отсутствие неприятностей в виде коллапса в часы пиковых нагрузок. Александр Кобозев, директор направления Data Fusion Лиги Цифровой Экономики. Для NEW RETAIL Последние новости Самое популярное - Что? Опять? Как селлерам работать на Ozon в условиях постоянно растущих комиссий - Как MD Audit помогает «Дятьково Design» поддерживать высокий уровень клиентского... - 20 лет без бумаги: СберКорус у истоков EDI в российском ритейле - К чему готовиться магазинам мебели в 2026 году: тенденции и прогнозы - Рынок труда 2025 в ритейле и FMCG: особенности найма и востребованные компетенци...