Остатки в реальном времени
Каждая продажа, возврат и перемещение между стеллажами проходит через один пайплайн. Кэш Redis обновляется за 80–140 мс, а расхождение с ядром PostgreSQL никогда не превышает 3 сек.
lag: <3s · exactly-once
SyncOps / Решения / Сценарии
Решения для конкретных сценариев
Одна платформа — шесть типов нагрузки, которые мы уже видели в проде
Ниже — не абстракции, а типовые сценарии, которые наши клиенты закрывают SyncOps сегодня. Для каждого — реальные цифры, топология и то, где система держит удар, когда обычный репликатор уже молчит.
Ретейл и управление складом
Остатки, не расходящиеся с кассой, даже в пик распродажи
Ретейлеры чаще всего ломаются не на аналитике, а на том, что склад видит 48 единиц, а онлайн-магазин показывает 51. SyncOps держит остаток как единый логичесный источник правды: POS, WMS и e-commerce читают из одного согласованного слоя, а расхождения фиксируются в журнал и уходят в алерт до того, как клиент закажет несуществующего товара.
Типовой стек: PostgreSQL (ядро) → ClickHouse (аналитика) → Redis (кэш остатков по SKU) → S3 (архив). Пик «Чёрной пятницы» у клиента «Лента-Маркет» — 410 тыс. транзакций/мин без единого рассинхрона остатка более 3 секунд.
Сезонные пики без деградации
Backlog-политика автоматически масштабирует воркеры на время распродажи. В пик 410 тыс. транз/мин система держит P99 латентность на 19 мс, а не «догоняет» потом.
peak: 410k tx/min
Аудит и возвраты
Идемпотентное применение гарантирует, что повторная отправка события от кассы не создаст двойной возврат. Каждый конфликт логируется с vector clock для отладки.
dupes: 0 · logged conflicts
Финтех и банковские операции
Транзакции, где «почти синхронно» — это уже инцидент
В банковском контуре недопустимо, чтобы счёт в одном сервисе расходился с журналом операций в другом. SyncOps здесь работает как гарантированная шина: each-запись в core-banking дублируется в аналитику и в кэш для фронтенда с exactly-once семантикой и полной прослеживаемостью каждого сообщения.
Клиент «ФинТех-Юнит» (объём ~2,1 млн операций/день) использует SyncOps для синхронизации PostgreSQL → ClickHouse → S3 с задержкой P99 12 мс и нулевой потерей событий за 14 месяцев эксплуатации.
Core banking → аналитика
Поток транзакций из ядра уходит в ClickHouse для скоринга и отчётности. Checkpoint-механизм исключает дубли даже при пересоздании воркера.
exactly-once · checkpointed
Прослеживаемость каждого события
Трейсы каждого сообщения сохраняются 30 дней и доступны для комплаенса. Можно восстановить, когда, откуда и с какой версией данных прошла каждая операция.
retention: 30d · auditable
Кэш для фронтенда без рассинхрона
Redis-кэш балансов обновляется за 12 мс (P99). Если кэш отстал более 500 мс, система алертит и автоматически восстанавливает состояние из ядра.
p99: 12ms · auto-recover
Микросервисные архитектуры
Когда 40 сервисов пишут в одну БД, а рассинхрон — это уже баг
В распределённых системах на микросервисах SyncOps закрывает главную боль — согласованность между сервисами, которые физически живут в разных контейнерах и могут падать независимо. Система работает как event-шлюз: каждый сервис публикует изменения, а SyncOps гарантирует, что все подписчики увидят их в том же порядке и с той же гарантией.
Типовая топология у клиента «Сервис-Групп» (38 микросервисов, 6 кластеров): Kafka как транспорт, SyncOps как слой согласования, PostgreSQL и Redis как цели. Средний lag между сервисами — 4 мс.
Event-шлюз между сервисами
Каждый микросервис публикует события в Kafka, а SyncOps распределяет их по подписчикам с гарантией порядка внутри partition. Никаких «я видел это событие раньше, чем сосед».
ordering: per-partition
Автоматическое восстановление при падении
Если сервис-потребитель упал, SyncOps удерживает его backlog и догоняет после восстановления. Checkpoint гарантирует, что ни одно сообщение не будет применено дважды.
backlog: held · idempotent
Наблюдаемость по сервисам
Метрики lag, throughput и checkpoint-age экспортируются в Prometheus с тегом по сервису. Вы видите, какой именно потребитель отстал, а не «что-то где-то тормозит».
export: prometheus · per-service
IoT и телеметрия устройств
Миллионы датчиков, которые пишут чаще, чем вы успеваете читать
IoT-нагрузка — это поток, который не терпит потери: каждый телеметрический пакет от датчика имеет ценность, а пропуск одного — это слепое пятно в данных. SyncOps здесь работает как буферизующий слой: устройства публикуют в Kafka, а SyncOps распределяет поток в аналитику, кэш состояния и архив с гарантией at-least-once и идемпотентным применением.
Клиент «ТелеМетрия-Юнит» (1,2 млн датчиков, средний поток 850 тыс. msg/s) держит P99 латентность на 22 мс и не теряет ни одного пакета за 9 месяцев эксплуатации.
Высокий throughput без потерь
Пик 850 тыс. msg/s обрабатывается без backlog-накопления. Система автоматически масштабирует воркеры при росте потока и удерживает P99 на 22 мс.
peak: 850k msg/s · p99 22ms
Кэш состояния устройств
Текущее состояние каждого датчика (температура, нагрузка, статус) хранится в Redis и обновляется за 60–110 мс. Фронтенд всегда видит актуальную картину без запросов к ядру.
cache: redis · 110ms
Архив и аналитика
Полный поток уходит в ClickHouse для ретроспективной аналитики и в S3 для долгосрочного хранения. Архивирование не влияет на латентность основного пайплайна.
archive: s3 · analytics: ch
Кросс-региональная репликация
Данные в трёх регионах, которые должны выглядеть как один
Когда сервис работает в нескольких географических регионах, SyncOps закрывает задачу репликации с учётом задержки сети. Система использует vector clocks и логические версии для разрешения конфликтов, а при потере соединения с регионом — удерживает локальный backlog и догоняет после восстановления.
Клиент «Глобал-Синк» (регионы: eu-west, us-east, ap-southeast) держит межрегиональный lag на уровне 180–420 мс в зависимости от направления и не теряет ни одного события при переключении между регионами.
Репликация с конфликтами
Vector clocks + last-writer по логической версии. Каждый конфликт логируется с метаданными (регион, версия, timestamp) и доступен для отладки. Ничего не «тихо затирается».
strategy: vector-clocks + lww
Backlog при потере связи
Если регион теряет соединение с хабом, SyncOps удерживает события локально и догоняет после восстановления. Идемпотентное применение гарантирует, что повторная доставка не создаст дубли.
backlog: held · idempotent
Метрики по направлениям
Lag, throughput и checkpoint-age экспортируются с тегом по паре регионов (eu-west → us-east и т.д.). Вы видите, где именно задержка выше нормы, а не «что-то в сети».
metrics: per-region-pair
Сценарии реального времени
Когда «через 5 минут» уже слишком поздно
Live-сценарии — стриминг, геймификация, трейдинг-дашборды — требуют, чтобы данные были актуальными в пределах сотен миллисекунд. SyncOps здесь работает как низколатентный слой: события из источника попадают в кэш и подписчиков за 40–90 мс, а при отставании система автоматически масштабирует и алертит.
Клиент «Стрим-Лайв» (live-трансляции, 340 тыс. одновременных зрителей) держит задержку от события до отображения на дашборде на 72 мс (P99) и не пропускает ни одного события за 7 месяцев эксплуатации.
Низколатентная доставка
От события в источнике до подписчика в кэше — 40–90 мс (P99). Система не буферизует «на потом», а доставляет сразу, сохраняя при этом exactly-once семантику.
p99: 90ms · exactly-once
Автомасштабирование в пик
При росте потока выше порога SyncOps автоматически добавляет воркеры. В пик трансляции (340 тыс. зрителей) система держит P99 на 72 мс без ручного вмешательства.
auto-scale: on-peak
Алерты на отставание
Если lag превышает порог (по умолчанию 500 мс для live-сценариев), система алертит в PagerDuty и автоматически повышает приоритет пайплайна. Вы узнаёте о проблеме до того, как зритель заметит.
alert: >500ms · pagerduty
В цифрах по сценариям
Что наши клиенты держат в проде прямо сейчас
6
Типовых сценариев
2.4M
Пик msg/s (IoT)
<90ms
P99 live-доставка
0
Потерянных событий
Подберите свой сценарий
Опишите нагрузку — подберём топологию за один звонок
Расскажите, какие источники, цели и гарантии вам нужны. Мы соберём конфигурацию пайплайна, посчитаем тариф и покажем, как система будет вести себя в вашем пике. Без «звоните в отдел продаж».
Рассчитать тариф →
Документация по сценариям
Конфигурация за 1 день · без карты · отмена в один клик
FAQ по сценариям
Что спрашивают перед запуском
Да. Один кластер SyncOps может одновременно обслуживать ретейл-пайплайн, финтех-поток и IoT-телеметрию. Пайплайны изолированы на уровне конфигурации, но разделяют общий слой метрик и алертов. Тариф считается по суммарному throughput, а не по числу сценариев.
Live-сценарии (стриминг, трейдинг, геймификация) требуют тарифа Pro или выше, где latency-бюджет P99 ≤ 100 мс. На тарифе Starter мы гарантируем P99 ≤ 500 мс, что подходит для ретейл и аналитики, но не для live.
По умолчанию — vector clocks + last-writer по логической версии. Для финтех-сценариев рекомендуем vector clocks с ручной отладкой конфликтов (каждый логируется). Для IoT — last-writer по timestamp устройства, так как конфликты редки и не критичны. Стратегия настраивается на уровне пайплайна.
На тарифе Enterprise — до 8 регионов в одном кластере. На тарифе Business — до 4. Межрегиональный lag зависит от направления и сети: обычно 180–420 мс. При потере соединения с регионом backlog удерживается локально и догоняется после восстановления.