docs(generator): находки ручного HITL пути менти и handoff

- Зачем:
  - долг ручной HITL-проверки пути менти переносился пятый handoff подряд;
    проверка вскрыла набор находок и наметила редизайн пути менти.
- Что:
  - добавлены находки HITL (F1-F9) с рамочной моделью трёх режимов менти:
    import-база, ветки next-day и continue, под каждую — свой урок/лаба.
  - зафиксированы решения: 3-дневный артефакт на daily-wave, сжатие xz,
    один учебный профиль, беспараметрный next-day, инкрементальные счётчики.
  - добавлен handoff по ADR-0003 с планом раскладки находок в постановки.
- Проверка:
  - чтение .scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md
    и .scratch/handoffs/20260719-2144-hitl-mentee-path-redesign.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
2026-07-19 21:52:12 +03:00
co-authored by Claude Opus 4.8
parent 842c1be98c
commit 91d15e60a0
2 changed files with 339 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,236 @@
# Находки ручной HITL-проверки пути менти
Сессия 2026-07-19. Проверяем путь менти своими глазами: Airflow UI ->
Superset -> Kafka UI. Стенд чистый (`make clean` + `make up`), профиль `ci`.
## Рамочная модель: три режима менти (подтверждено, launch.py:117-137)
Основной режим менти — **загрузка из архива**, дальше две ветки от одного
восстановленного состояния (`GEN_STATE_RESET=false`). Это и есть каркас,
в который ложатся все находки ниже. Из каждой ветки можно сделать отдельную
лабораторную.
- **База: `import`** артефакта (целевой размер 3 дня, `daily-wave`) ->
мир на `T_end`. Общий фундамент обеих веток. См. F7, F8.
- **Ветка A: `next-day`** (`GEN_RUN_MODE=next-day`) — пакетно добавить
сутки. Лаба «инкрементальная обработка»: инкремент vs full-refresh,
чистота стыков, расписание. Сюда бьют F1, F3, F6, F9.
- **Ветка B: `continue`** (`GEN_RUN_MODE=live`) — непрерывный живой поток
от той же границы. Лаба «потоковый приём»: near-real-time ETL,
мониторинг Grafana, стык backfill/live. **Требует ×60** — оправдывает
скорость учебного профиля (уточнение к F8).
Важно: `next-day` и `continue` — разные педагогики, не схлопывать.
**Под каждую ветку — свой урок/лаба** (учебный контент, `docs/course/`):
одна про пакетную инкрементальную обработку (`next-day`), другая про
потоковый приём (`continue`). Общая база `import` — их совместное начало.
`backfill`/`reset` (`STATE_RESET=true`, «с нуля»): в **целевой** модели
`backfill` — инструмент мейнтейнера для сборки артефакта, а не первый шаг
менти. Сегодня ещё наоборот — backfill остаётся каноническим первым
прогоном менти (см. F1/F2); этот сдвиг и есть суть редизайна.
## F1. Форма `generator_control` помечает необязательные параметры обязательными (BUG)
- **Где:** Airflow UI -> `generator_control` -> Trigger DAG w/ config.
- **Симптом:** все поля формы (`duration`, `seed`, `model_time_speed`,
`artifact_path`, `expected_t_end`) показаны с красной `*` и обязательны.
Браузерная валидация `required` не даёт отправить форму с пустым полем.
Споткнулись первым на пустом `duration`.
- **Причина:** в `dags/generator_control_dag.py` эти `Param(...)` объявлены
с `type="string"` без `"null"`. Airflow для типа без `null` вешает на input
HTML-атрибут `required`.
- **Противоречие с документами:** `docs/OPERATIONS.md` и описания самих
Param говорят «пусто — взять из профиля / не сохранять». То есть поля
задуманы необязательными, но UI это запрещает.
- **Влияние на менти:** канонический первый прогон «backfill с профилем,
остальное пусто» через UI невозможен без обходного заполнения.
- **Кандидаты решения:** сменить тип необязательных Param на
`type=["null","string"]` (идиома Airflow для необязательной строки) —
проверить актуальность через Context7; либо, как минимум, поправить
формулировку в runbook. Предпочтителен первый.
- **Обход в этой сессии:** заполнили все поля значениями профиля `ci`
(`duration=6h`, `GEN_SEED=4242`, `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`,
`artifact_path=/opt/airflow/data/ci_backfill.json`,
`expected_t_end=2026-01-01T06:00:00+00:00` — для backfill игнорируется).
## F2. Superset: гео-карта заменена столбцами — ПОДТВЕРЖДЕНИЕ, не дефект
- **Наблюдение менти:** на дашборде вместо гео-карты — столбчатый
«Top Countries by Events». На первый взгляд неожиданно.
- **Проверка:** это осознанное решение задачи 10 (`done`). Legacy-виз
`world_map` (choropleth) не даёт настроить tooltip/легенду/шкалу, а
гео-распределение сильно перекошено (US-доминанта из статического сида
`geo_by_click_id`, своя генерация гео — отдельный шаг по ADR-0006).
Топ-N стран столбцами читается лучше карты. Критерии приёмки задачи 10
это фиксируют.
- **Вывод:** в UI задача 10 приземлилась корректно. Дефекта нет.
## Остальной дашборд (backfill-путь, профиль ci)
Всё сходится с данными и здорово:
- KPI 16 054 событий / 445 пользователей / Avg 10.6 / Conversion 7.1%.
- Events over Time ровный за `[00:00, 06:00)`; воронка монотонно убывает.
- «Rows by Layer» — 4 ровных столбика ~16k: события не теряются на
переходах STG->ODS->DDS->DM (наглядный контроль целостности).
- Связанные фильтры между визами работают (проверил менти глазами).
## F3. Пульт `generator_control` неудобен для менти и не годится в расписание (DESIGN)
- **Наблюдение менти:** `next-day` спрятан в универсальном DAG с дефолтом
`backfill` и тяжёлой формой; `expected_t_end` для менти — лишнее
усложнение (на автосхеме мира границу знать неоткуда).
- **Предложение менти:** сделать `next-day` отдельным DAG, который
«достаточно триггернуть, ничего не нажимая лишнего».
- **Почему важно:** это прямой вход в задачу про расписание. У планового
запуска не должно быть формы с обязательными полями и дефолта `backfill`
(см. постановку про расписание). Отдельный беспараметрный DAG `next-day`
решает и удобство менти, и пригодность к `schedule`.
- **Связка:** усиливает F1 (форма требует необязательные поля) — общий
корень в том, что один DAG обслуживает и ручной backfill, и то, что
хочется автоматизировать.
## F4. Airflow Grid: Auto-refresh Error (JS)
- **Симптом:** всплывающая ошибка `can't access property "find",
p.dagRuns is undefined` при авто-обновлении Grid во время запуска.
- **Оценка:** похоже на известный косметический баг UI Grid (гонка
авто-refresh, пока у DAG ещё нет прогонов). Работе не мешал. Проверить
версию Airflow и известные issue; при подтверждении — низкий приоритет.
## F5. Быстрый разлогин в Airflow И Superset (BUG, корень TBD)
- **Симптом:** обе веб-морды стремительно разлогинивают в рамках сессии.
- **Что исключено:** ротация секрета. `AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY`
фиксирован (литерал по умолчанию, `AIRFLOW_SECRET_KEY` в `.env` не задан),
`SUPERSET_SECRET_KEY` — жёстко зашитый литерал. Значит, «каждый gunicorn
worker подписывает своим ключом» — не причина.
- **Куда копать:** время жизни сессии (Airflow
`session_lifetime_minutes`, Superset `PERMANENT_SESSION_LIFETIME` — в
`configs/superset` не задан), настройки cookie (SameSite/Secure на
localhost с разными портами), окружение браузера.
- **Влияние на менти:** сильно портит опыт — заставляет постоянно
перелогиниваться. Кандидат в отдельную задачу.
## F6. `next-day` собирается долго (~10,6 мин на дне 2), CPU-bound (PERF/DESIGN)
- **Наблюдение менти:** «как долго собирается следующий день… и это на
мощном процессоре».
- **Замер по метаданным Airflow (этот прогон):** задача `run_next_day` =
**638 с (~10,6 мин)** (18:03:26 -> 18:14:04). Соседние задачи мелкие:
`precheck_next_day` 15 с, `trigger_etl` (ETL full-refresh по 110k
событий) 30 с, `check_after_etl` 6 с. Узкое место — именно генерация
плюс накопительный пересчёт внутри `run_next_day`, не ETL.
- **Три причины:**
1. модельный день = 24 ч против 6 ч у backfill -> ~вчетверо больше
событий за прогон;
2. генерация — однопоточный Python, CPU-bound: много ядер не помогают,
упор в скорость одного ядра;
3. задокументированный накопительный пересчёт по всей истории Kafka
растёт с числом дней (на дне 2 мал, но копится).
- **Связка с задачей про расписание:** это ровно та причина, по которой
перед включением `schedule` нужно решить retention/формат накопительного
состояния (иначе плановый ежедневный `next-day` — растущий многоминутный
CPU-burn). Менти пощупал стоимость руками. См. F3.
## F7. Опыт менти беден на 6h; «история из файла» упирается в размер (DESIGN)
- **Мысль менти:** 6 часов backfill — мало для опыта; хотели хранить
больше и не тратить время менти на генерацию, а грузить из файла.
- **Состояние:** механизм есть — глагол `import` и runbook
`docs/runbooks/startup-history.md` (задача 07 `done`). Но готового
артефакта в репозитории нет: менти всё равно либо генерирует (медленно,
см. F6), либо ищет «где взять файл».
- **Замер:** артефакт за 6 ч = **49 МБ** (плоский JSON). Экстраполяция:
день ~200 МБ, неделя ~1,4 ГБ, месяц ~6 ГБ. В git такое не кладут.
- **Причина раздутости:** артефакт содержит и `state`, и `raw_topics` —
похоже, тащит сырые сообщения Kafka целиком (~8 МБ на модельный час).
- **Развилка (пересекается с F6/расписанием):**
1. целевой размер демо-мира (день/неделя?);
2. формат/сжатие артефакта (`xz` — см. замер ниже; нужен ли `import`-у
`raw_topics`, или хватит компактного `state`);
3. где хранить раз не git (git-lfs / релизный ассет / внешнее хранилище /
«сгенерировать один раз и закэшировать локально»).
- **Вывод:** «богатый мир из файла» и «растить мир расписанием» — один
общий вопрос: как дёшево хранить и переносить много истории. Решать
вместе. Runbook про размер/хранение сейчас молчит — дополнить.
### Решение по целевому размеру (менти, 2026-07-19, обсуждаемо)
- **Целевой стартовый размер демо-мира — 3 модельных дня.** «Больше
одного, но не слишком далеко». Срок обсуждаем.
- **Почему 3:** периодичность видна от 2 дней; 3 дают чёткий паттерн +
один «средний» день без краевых эффектов; появляется сравнение
день-к-дню в Superset. Размер ~600 МБ плоского JSON, gzip ~3060 МБ.
- **Следствие про профиль:** на `ci` (ровная интенсивность, jitter=0)
три дня будут плоскими и скучными. Суточную волну даёт `daily-wave`.
Эталонный артефакт для менти собирать на `daily-wave`, а не `ci`.
Генерация 3 дней разово мейнтейнером — ок (backfill без сна, минуты),
менти только `import`.
### Замер сжатия (2026-07-19)
- Артефакт 6h: raw 49 МБ. **`xz -9e` → 1,1 МБ (48×), 13,5 с.** gzip -9 →
3,0 МБ (17×). xz почти втрое лучше.
- Пересчёт на 3 дня: raw ~590 МБ → **xz ~13 МБ** — кладётся в обычный git
без lfs.
- Паттерн-образец: `~/sources/airflow-greenplum-solution` — `xz -9` жмёт
сид один раз в `bookings/seed/demo.sql.xz` (в git), на загрузке
`xz -dc | ...` стримит. Переносим один в один: одноразовое медленное
сжатие мейнтейнером, потом простой git.
- Вывод менти: сжимать долго один раз не страшно; когда сид отладим —
артефакт кладём в обычный git.
## F8. Два профиля (`ci`/`daily-wave`) путают; менти нужен один (DESIGN)
- **Наблюдение менти:** планировался один удобный профиль с учебной
ценностью; зачем два — непонятно.
- **Что есть (`generator/src/clickstream_generator/launch.py`):**
- `ci` — 6h, скорость ×1, jitter=0. Профиль **автотестов/CI**: быстрый,
маленький, плоский (суточной волны не видно).
- `daily-wave` — 2d, скорость ×60 (сутки ~24 мин), задача 14
«суточная волна за минуты занятия». **Учебный** профиль с волной.
- **Где протекло:** форма backfill перечисляет профили по алфавиту,
первым идёт `ci` → менти по умолчанию подсовывается тестовый плоский
профиль. Сегодняшний прогон шёл на `ci`, оттого дашборд ровный.
- **Куда вести:** при `import` готового артефакта менти профиль не
выбирает вовсе — выбор профиля уходит мейнтейнеру (сборка артефакта на
учебном профиле) и CI. Технически можно оставить один базовый учебный
профиль (волна, ×60), а CI переопределяет длительность на 6h (backfill
без сна, скорость на генерацию артефакта не влияет). Тогда отдельный
`ci` менти не нужен.
- **Проверить перед слиянием:** не зависит ли live-тест (runtime-seam)
от скорости ×1. Если нет — профили честно схлопываются в один.
## F9. Стоимость `next-day`: параллелить не то, инкремент — то (PERF/DESIGN)
Разбор по коду (`generator/src/clickstream_generator/service.py:_run_next_day`).
- **Три куска стоимости:**
1. Генерация нового дня (строки 545–583) — O(события дня), постоянна,
не растёт.
2. Полная перечитка Kafka (строка 591, `KafkaDataTopicReader.load()` +
`ManifestCounters.add_batch`) — читает все data-топики с начала в
RAM, пересчитывает счётчики/суммы с нуля. **Растёт с историей.**
3. ETL `full_refresh` (отдельный DAG) — перестраивает DDS/DM по всему
миру. Тоже растёт.
- **Параллелить — неправильный рычаг:**
- Генерацию нельзя без потери детерминизма (один поток ГПСЧ,
переходящие сессии, шагающее модельное время; воспроизводимость по
seed — базовая ценность). И она не растёт.
- Перечитку можно раскидать по потокам, но это лишь постоянный
множитель. Корень — O(N²) по N дням (день k перечитывает k дней).
- **Оптимизировать — правильный рычаг:**
- Счётчики инкрементальные: хранить накопленное состояние
`ManifestCounters` в manifest/state, добавлять только новый день
(его `sent_counts` уже посчитаны при генерации). O(N²) -> O(N).
- Убирает и рост RAM: сейчас `reader.load()` держит всю историю в
памяти (3 дня ~неск. ГБ распарсенного JSON — риск OOM).
- Формат: уникальность (`click_ids`/`user_ids`) сейчас через `set` по
всей истории — перенести множества в state; контрольную сумму
сделать катящейся (комбинировать посуточные), не хэш всего заново.
- **Связка:** это и есть решение «новый формат накопительного состояния
manifest», которое runbook называет обязательным перед расписанием
(см. F6). Оптимизация = сердцевина retention-задачи, не отдельная.
- **Режимы:** разовая сборка артефакта — медленно не страшно;
плановый ежедневный `next-day` — инкремент обязателен (через месяц
каждый запуск перечитывал бы 30 дней).
@@ -0,0 +1,103 @@
# Handoff: ручной HITL пути менти пройден — вырос в набросок редизайна
Дата: 2026-07-19 21:44.
Жанр: handoff по ADR-0003 после сессии «ручная HITL-проверка пути менти»
(долг переносился пятый handoff подряд — закрыт).
## Что сделано
- **HITL-проверка пути менти пройдена целиком, своими руками через UI.**
Чистый стенд (`make clean` + `make up`) -> Airflow UI: `ddl_init` ->
`generator_control` `backfill` (профиль `ci`) -> ETL -> `make superset-init`
-> дашборд глазами -> `generator_control` `next-day` -> проверка стыка.
Каждый шаг сверен по данным (ClickHouse, manifest, chain-check).
- **Результат мира:** backfill `[00:00, 06:00)` = 16 054 события; после
`next-day` = 110 602 события, визитов 10 228, пользователей 1 726;
`boundaries` = три границы, `model_t_end` = `2026-01-02 06:00`.
`generated-history-chain-check` — EXIT 0 (стык 06:00: 9 переходящих
визитов, непарных 0, однородность подтверждена).
- **9 находок + рамочная модель** — в
`.scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md`.
Половина находок родилась из наблюдений менти. HITL из «проверить, что
не сломалось» перерос в **набросок редизайна пути менти**.
## Ключевые выводы (кратко; подробно — в hitl-findings.md)
- **Рамочная модель менти:** основной режим — `import` артефакта (база),
дальше две ветки от одного состояния: `next-day` (пакетно) и `continue`
(живой поток). Это три разных лабораторных. `next-day` и `continue`
не схлопывать. Подтверждено `launch.py:117-137`.
- **F7 + замер:** опыт на 6h беден; нужен готовый артефакт из файла.
Артефакт 6h = 49 МБ; `xz -9e` -> 1,1 МБ (48x, 13,5 с). На 3 дня ~13 МБ
— кладётся в обычный git. Паттерн-образец: `airflow-greenplum-solution`
(`bookings/seed/demo.sql.xz`).
- **Решение менти:** целевой стартовый мир — **3 дня на `daily-wave`**
(обсуждаемо). На `ci` три дня плоские — волну даёт `daily-wave`.
- **F8:** два профиля путают. Свести к одному учебному (волна, ×60);
`ci` (×1) — служебный для тестов. ×60 оправдан live-лабой (`continue`).
- **F9:** `next-day` растёт O(N²) из-за полной перечитки Kafka для
счётчиков (`service.py:591`). Параллелить не то (ломает детерминизм);
правильно — инкрементальные счётчики (O(N), снимает риск OOM). Это и
есть решение «новый формат состояния manifest», блокирующее расписание.
- **F1, F5 (баги UI):** форма `generator_control` держит необязательные
поля обязательными (`type="string"` без `null`); Airflow и Superset
быстро разлогинивают (ротацию секрета исключил, корень TBD).
## Состояние
- Ветка `feature/data-generator`. После этого handoff в дереве останутся:
`hitl-findings.md` + этот handoff (коммитятся), плюс **не коммитить**
`data/ci_backfill.json` (49 МБ, побочный от backfill; `.gitignore` его
не покрывает — риск, см. ниже).
- Стенд **оставлен поднятым** по просьбе пользователя; в мире 1,25 суток
(профиль `ci`), live-генератор не запущен. Выросший мир можно смотреть
в Superset (dashboard id 1).
## Что дальше
1. **Разложить находки в постановки по плейбуку** (этапы 1-2, двойное
слепое ревью). Ориентировочно ~4 задачи (номера 21+ в `issues/`):
- **Ядро:** эталонный 3-дневный артефакт (`daily-wave`) как база
менти через `import`; формат/сжатие (`xz`, нужен ли `raw_topics`);
место хранения (git после отладки сида). Снимает F7.
- **Профиль:** один учебный профиль, `ci` -> служебный тестовый.
Перед слиянием проверить, не зависит ли live-тест от скорости ×1
(F8).
- **Расписание + retention:** беспараметрный DAG `next-day` (F1/F3),
`schedule`, инкрементальные счётчики manifest (F9/F6). Это одна
связка — их корень общий.
- **Баг-фиксы:** F1 (форма) и F5 (разлогин); F4 (JS-баг Grid) низкий.
2. **Три режима -> свои уроки/лабы** — вход в учебный контент
(`docs/course/`). Под каждую ветку отдельная лаба: `next-day`
(пакетная инкрементальная обработка) и `continue` (потоковый приём);
общая база `import` — их совместное начало. Отдельно от
инфраструктурных задач.
3. **Мелочь по гигиене:** `data/*.json` не покрыт `.gitignore`
побочные артефакты backfill (49 МБ) рискуют попасть в коммит. Решить:
правило в `.gitignore` или чистить артефакты после прогонов.
## Проверки этой сессии
- `ddl_init`: 4 слоя созданы (stg 12 / ods 8 / dds 2 / dm 6 таблиц).
- Форма мира после backfill: пирамида 445 < 1516 < 16 054, интервал
`[00:00, 06:00)` точный.
- После `next-day`: 3 границы в manifest, мир до `2026-01-02 06:00`.
- `generated-history-chain-check`: EXIT 0.
- Длительность `next-day` (метаданные Airflow): задача `run_next_day`
638 с (~10,6 мин); ETL `trigger_etl` 30 с — узкое место в генерации.
- Замер сжатия: `xz -9e` 48x за 13,5 с; gzip -9 17x.
## Отклонения процесса
- Ревью субагентами не запускали: пользователь просил «свежий взгляд»,
что по договорённости = без субагентов. Проверка проведена мной руками.
- Обход бага F1: форму backfill/next-day заполняли значениями профиля
`ci` целиком (пустые необязательные поля UI не пропускает).
## Suggested skills
- `claude-subagent-playbook` — разложить находки в постановки тем же
конвейером (этапы 1-2 с нуля).
- `conventional-commits` — коммиты.
- `research` / Context7 — для задачи про профиль/форму (Airflow Param
`type=["null","string"]`) и про формат артефакта.