# План реализации: простой автономный генератор (rev5)

Дата ревизии: 14 февраля 2026.

---

## 1) Цель

Сделать **простой** генератор, который:

- работает автономно и не зависит от потребителей;
- может стабильно работать несколько часов;
- публикует данные в текущие Kafka-топики по существующему контракту;
- реально внедряется за короткий срок, без «проекта на недели».

---

## 2) Что делаем в MVP (и что не делаем)

### Делаем

- один режим генерации;
- один автономный сервис (контейнер);
- простая конфигурация через env;
- базовые метрики и логи;
- экспорт метрик в Prometheus;
- минимальная история запусков.

### Не делаем в MVP

- много сценариев (`promo/incident/...`);
- сложные state machines;
- сложный replay;
- сложную оркестрацию с зависимостями от ETL;
- «идеальный прод» (exactly-once и т.д.).

---

## 3) Архитектура MVP

`generator-service -> Kafka topics -> (потребители отдельно)`

Генератор не вызывает Airflow DAG-и и не ждёт их.  
Потребители запускаются по своему расписанию/логике.

---

## 4) Единственный режим генерации: `steady-stream`

Логика режима:

- публикуем в Kafka **постепенно**, короткими тиками (например, каждые 1-10 секунд);
- на каждом тике отправляем небольшую порцию сообщений;
- держим целевую интенсивность в `events/min`, а не крупный минутный batch;
- распределяем события по 4 топикам:
  - `browser_events`
  - `location_events`
  - `device_events`
  - `geo_events`
- слегка «оживляем» поток:
  - варьируем объём в небольшом диапазоне;
  - обновляем `event_timestamp`;
  - сохраняем реалистичные связи `event_id <-> location`, `click_id <-> device/geo`.

Этого достаточно, чтобы стенд жил часами, выглядел как реальный streaming и не создавал искусственных «пакетов раз в минуту».

### 4.1 Минимальная статистическая модель (Poisson)

Чтобы линия не была «ровной», используем простую интенсивность:

- базовая интенсивность в минуту: `lambda_minute` (например, 200 событий/мин);
- для текущего тика:
  - `lambda_tick = lambda_minute * hour_factor(t) * tick_seconds / 60`;
  - `N_t ~ Poisson(lambda_tick)`.

Где `hour_factor(t)` можно сделать очень простым:

- дневное окно: `1.2`
- ночное окно: `0.7`
- остальное время: `1.0`

Плюс добавляем «защиту от шума»:

- `N_min` и `N_max` (жёсткие границы);
- опционально короткое сглаживание по 3 последним тикам.

Итог: поведение уже похоже на живой поток, но код остаётся компактным.

Важно: режим «раз в минуту» не удаляем полностью, но рассматриваем только как опцию (`GEN_TICK_SECONDS=60`) для контролируемых демо.

---

## 5) Как упростить реализацию

Чтобы не писать сложную генеративную модель:

1. Берём существующие JSONL как «базовый словарь» валидных событий.
2. На каждом тике семплируем записи из этого словаря.
3. Перегенерируем только необходимые поля (`event_id`, `click_id`, `event_timestamp`) с сохранением связности.
4. Публикуем в Kafka.

Плюс:
- быстро;
- совместимо с текущим ODS-парсингом;
- минимум риска «сломать контракт».

---

## 6) Минимальная конфигурация сервиса

Через env:

- `GEN_TICK_SECONDS` (по умолчанию `5`)
- `GEN_JITTER_PCT` (например, `20`)
- `GEN_SEED` (для воспроизводимости)
- `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS`
- `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` (базовый `lambda` для Poisson)
- `GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK` (нижняя граница)
- `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` (верхняя граница)
- `GEN_METRICS_PORT` (порт HTTP-эндпоинта `/metrics`, по умолчанию `9109`)

Опционально:

- `GEN_ENABLED` (быстро включать/выключать цикл)
- `GEN_HOUR_PROFILE` (простая карта коэффициентов по часам)
- `GEN_TICK_SECONDS=60` (опциональный режим «раз в минуту»)

---

## 7) Минимальная наблюдаемость

### Логи

- старт/стоп сервиса;
- batch_id, объём отправки по топикам;
- длительность тика;
- ошибки публикации.

### Метрики (минимум)

- `generator_events_total`
- `generator_publish_errors_total`
- `generator_tick_duration_seconds`
- `generator_last_success_timestamp`

### Интеграция с Prometheus (MVP)

- генератор поднимает HTTP-эндпоинт `/metrics` (например, на `:9109`);
- в `configs/prometheus.yml` добавляется `scrape_config` для job `generator`;
- target внутри docker-сети: `generator:9109`;
- в runbook добавляется проверка, что метрики генератора видны в Prometheus.

### Минимальная история

Таблица `meta.generator_batches` (или файл/лог на первом шаге):

- `batch_id`
- `started_at`
- `finished_at`
- `sent_total`
- `sent_browser/location/device/geo`
- `status`

---

## 8) План внедрения (короткий и реалистичный)

### Шаг 1. Skeleton сервиса

- отдельная папка `generator/`;
- бесконечный цикл с тиком;
- подключение к Kafka;
- публикация в 4 топика.

Готово, если:
- сервис работает 1+ час без падений.

### Шаг 2. Контрактная генерация из словаря

- чтение базовых JSONL;
- семплирование + обновление ключевых полей;
- проверка, что downstream не ломается.

Готово, если:
- ODS/DDS наполняются штатно.

### Шаг 3. Логи/метрики/история batch

- добавить базовые метрики;
- подключить экспорт метрик в Prometheus (`/metrics` + `scrape_config`);
- писать историю batch;
- оформить runbook запуска/проверки.

Готово, если:
- можно показать историю работы стенда за несколько часов.

---

## 9) Критерии успеха MVP

MVP успешен, если:

1. Генератор автономно работает 2-4 часа.
2. Потребители можно останавливать/запускать отдельно, генератор продолжает работу.
3. Данные остаются совместимыми с текущим пайплайном.
4. Поток публикуется равномерно малыми порциями (без искусственного минутного burst).
5. Есть история batch-ов для учебного разбора.
6. Метрики генератора стабильно собираются Prometheus.

---

## 10) Что делаем потом (после рабочего MVP)

Когда простой генератор стабильно работает:

1. Добавляем второй режим (например, «spike»).
2. Делаем инкрементальных потребителей и расписание ETL.
3. Расширяем учебные кейсы по observability и DQ.
4. Усиливаем статистику: например, Gamma-Poisson/Negative Binomial для более «рваного» трафика.

Принцип: сначала работающий простой baseline, потом расширение.
