docs(labs): добавлено задание по проверкам заказов
- Зачем: - менти нужен наблюдаемый опыт, в котором проверки защищают изменение конвейера заказов. - Что: - добавлено ТЗ ступени 5 с договорами DQ, управляемыми ошибками и восстановлением. - в оглавление лабораторных работ добавлена ссылка на новое задание. - Проверка: - проверены локальные ссылки, пробная пачка jq и отсутствие ошибок пробелов в diff.
This commit is contained in:
ddadmin committed
1 parent
d7e8a6f1a1
commit
d686de516b
2 files changed
+349
-2
No files matched your search
@@ -0,0 +1,347 @@
|
|||||||
|
# Сначала сторож, потом ломай: заказы
|
||||||
|
|
||||||
|
**Чему учит:** ставить проверку качества до рискованного изменения и
|
||||||
|
доказывать управляемой ошибкой, что она защищает нужный договор.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Сначала прочитать
|
||||||
|
|
||||||
|
- [прием заказов в ODS](../architecture/orders/ingestion.md);
|
||||||
|
- [модель заказа DDS](../architecture/dds/order.md);
|
||||||
|
- [дневной конвейер](../architecture/etl.md#объём-прогона);
|
||||||
|
- [раскладку по шардам](../architecture/storage.md#раскладка-по-шардам);
|
||||||
|
- [правила проверок](../architecture/testing.md#проверка-которая-не-умеет-краснеть-бесполезна).
|
||||||
|
|
||||||
|
Посмотрите также на устройство одной проверки в [`sql/dq/`](../../sql/dq/)
|
||||||
|
и на ее включение в [`dq_check`](../../dags/dq_check.py). Готового ответа для
|
||||||
|
проверок из этого задания в репозитории нет.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Граница задания
|
||||||
|
|
||||||
|
Сначала добавьте два сторожа:
|
||||||
|
|
||||||
|
- `sql/dq/order_items_total.sql` проверяет сумму позиций заказа;
|
||||||
|
- `sql/dq/orders_vs_ods.sql` сверяет DDS с его источником;
|
||||||
|
- `dags/dq_check.py` запускает обе проверки, публикует их строки в
|
||||||
|
`dm.dq_summary` и красит именованные задачи.
|
||||||
|
|
||||||
|
Только после красного и зеленого опыта с каждым сторожем перепишите готовые
|
||||||
|
преобразования:
|
||||||
|
|
||||||
|
- `sql/ods/order_parse.sql`;
|
||||||
|
- `sql/dds/order_scope.sql`;
|
||||||
|
- `sql/dds/order_rebuild.sql`;
|
||||||
|
- `sql/dds/order_replace.sql`.
|
||||||
|
|
||||||
|
Даги приема и трансформации, DDL, таблицы-доноры, Kafka и службы остаются
|
||||||
|
несущей частью упражнения. Их интерфейсы уже заданы. Перед опытами остановите
|
||||||
|
автоматическое движение мира: поставьте `world_live` на паузу и дождитесь
|
||||||
|
завершения активных прогонов. До конца очередного опыта не запускайте
|
||||||
|
`world_next_day`, `world_live_day` и `world_initialize` руками. Это условие
|
||||||
|
стабильного модельного времени: одной паузы `world_live` для него мало. Даг
|
||||||
|
`world_recreate` тоже оставьте нетронутым: он пересоздает весь прикладной мир.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Два договора качества
|
||||||
|
|
||||||
|
Обе проверки следуют договору `dq_check`: запрос возвращает по одной строке
|
||||||
|
на день с колонками `data_date`, `reference_rows`, `actual_rows`,
|
||||||
|
`failed_rows`, `diagnostics`. Даг записывает результат под отдельным
|
||||||
|
`check_name` и падает, если `failed_rows` больше нуля. Диагностика называет
|
||||||
|
день, `order_id` или сравниваемые дневные значения. Ограничьте ее тем же
|
||||||
|
малым числом примеров, что и существующие запросы.
|
||||||
|
|
||||||
|
### Сумма позиций
|
||||||
|
|
||||||
|
Имя проверки - `order_items_total`. Для каждого заказа из `dds.order_v`
|
||||||
|
посчитайте сумму `item_price * item_quantity` и сравните ее с `items_total`.
|
||||||
|
`reference_rows` считает ключи со стороны `items_total`, `actual_rows` - ключи
|
||||||
|
со стороны вычисленной суммы, а `failed_rows` - несовпавшие значения. В
|
||||||
|
исправном наборе первые два счетчика равны по построению; сам инвариант стережет
|
||||||
|
`failed_rows`. В диагностике достаточно `order_id`, ожидаемой суммы и суммы
|
||||||
|
позиций.
|
||||||
|
|
||||||
|
Эта проверка стережет молчаливый типизированный разбор массива `items` на
|
||||||
|
границе ODS -> DDS. Она не проверяет скидку, доставку или равенство `total`:
|
||||||
|
это другие договоры заказа.
|
||||||
|
|
||||||
|
### DDS против ODS
|
||||||
|
|
||||||
|
Имя проверки - `orders_vs_ods`. Источник модели DDS здесь - текущее состояние
|
||||||
|
`ods.order_v`. Внутреннее состояние генератора в этот договор не входит.
|
||||||
|
Одним запросом соберите обе стороны на зерне дня заказа и сравните:
|
||||||
|
|
||||||
|
- число заказов;
|
||||||
|
- максимальный `updated_at`.
|
||||||
|
|
||||||
|
День ODS вычисляется в `Europe/Samara`, как `order_date` в DDS. Постройте
|
||||||
|
область из объединения дней обеих сторон: полностью пропавший день тоже должен
|
||||||
|
остаться в ответе. Перед сравнением приведите оба времени к одному часовому
|
||||||
|
поясу. `reference_rows` - число заказов ODS, `actual_rows` - число заказов DDS,
|
||||||
|
а `failed_rows` равен единице для дня, где расходится хотя бы одно из двух
|
||||||
|
значений. Обе стороны распределены по `order_id`, поэтому дневные агрегаты
|
||||||
|
соедините через `GLOBAL FULL OUTER JOIN` с `join_use_nulls = 1`, как в
|
||||||
|
существующих сверках.
|
||||||
|
|
||||||
|
Если разбор ODS и последующая сборка DDS одинаково потеряют строку, эта сверка
|
||||||
|
согласится с обоими. От общей потери при разборе защищает отдельный баланс по
|
||||||
|
`_load_id`: его вы проверите до запуска нижележащих преобразований.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Докажите, что сторожа работают
|
||||||
|
|
||||||
|
Сначала запустите `dq_check` на нетронутых данных. Обе новые задачи должны
|
||||||
|
стать зелеными, а в `dm.dq_summary_v` у обоих имен не должно быть нарушенных
|
||||||
|
дней.
|
||||||
|
|
||||||
|
Выберите оплаченный заказ из последнего слепка с непустым массивом позиций и
|
||||||
|
сохраните его `order_id` и `order_date`. Подключитесь к первой ноде из DBeaver
|
||||||
|
по [инструкции из README](../../README.md#подключиться-из-dbeaver) под
|
||||||
|
пользователем `etl`. Прибавьте одну копейку к `items_total` этого заказа в
|
||||||
|
локальной таблице `dds.order_rep` на всем кластере:
|
||||||
|
|
||||||
|
```sql
|
||||||
|
ALTER TABLE dds.order_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
UPDATE items_total = items_total + toDecimal64(0.01, 2)
|
||||||
|
WHERE order_id = '<order_id>'
|
||||||
|
SETTINGS mutations_sync = 2;
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Затем запустите только `dq_check`.
|
||||||
|
|
||||||
|
`order_items_total` должен стать красным и назвать выбранный заказ.
|
||||||
|
`purchase_vs_orders_vs_dds` тоже покраснеет: его сохраненная витрина еще несет
|
||||||
|
прежний `items_total`. Исправьте опыт запуском `etl_pipeline`. Заказы
|
||||||
|
пересобирают всё текущее окно, и строка вернется из ODS. Убедитесь, что новый
|
||||||
|
сторож снова зеленый.
|
||||||
|
|
||||||
|
Теперь удалите тот же заказ из `dds.order_rep` на всем кластере:
|
||||||
|
|
||||||
|
```sql
|
||||||
|
ALTER TABLE dds.order_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
DELETE WHERE order_id = '<order_id>'
|
||||||
|
SETTINGS mutations_sync = 2;
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
До восстановления запустите только `dq_check`: `orders_vs_ods`,
|
||||||
|
`purchase_vs_orders_vs_dds` и `revenue_daily_vs_dds` должны покраснеть на дне
|
||||||
|
оплаченного заказа. Затем запустите `etl_pipeline` и получите зеленый
|
||||||
|
результат. Если новая проверка не увидела свою поломку, чините ее до перехода
|
||||||
|
к разбору.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Проверьте обе ветви разбора
|
||||||
|
|
||||||
|
Чистый мир не производит брак заказов. Поэтому до вычитания
|
||||||
|
`order_parse.sql` проведите отдельный опыт, а после своей реализации повторите
|
||||||
|
его с новым маркером.
|
||||||
|
|
||||||
|
Сделайте четыре сообщения с общим уникальным маркером:
|
||||||
|
|
||||||
|
1. годная строка с маркером в `order_id`;
|
||||||
|
2. JSON-строка вместо объекта - класс `not_an_object`;
|
||||||
|
3. объект с лишним ключом - класс `keyset_mismatch`;
|
||||||
|
4. объект с точным набором ключей, но строкой в `user_id` - класс
|
||||||
|
`field_invalid`.
|
||||||
|
|
||||||
|
`not_an_object` означает, что корень JSON не объект. `keyset_mismatch` означает,
|
||||||
|
что у объекта отличается точный набор верхнеуровневых ключей. `field_invalid`
|
||||||
|
означает, что ключи на месте, но значение не прошло проверку типа, формата или
|
||||||
|
вместимости.
|
||||||
|
|
||||||
|
Соберите четыре строки в `/tmp/<маркер>.jsonl`. Следующая заготовка дает одну
|
||||||
|
годную строку и по одному примеру трех классов; уникальный маркер не смешивает
|
||||||
|
опыт с данными мира:
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
LAB_MARKER="lab5-$(date +%s)"
|
||||||
|
LAB_BATCH="/tmp/${LAB_MARKER}.jsonl"
|
||||||
|
LAB_DAY="$(
|
||||||
|
docker compose exec -T clickhouse-01 sh -lc \
|
||||||
|
'clickhouse-client --user etl --password "$CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD" \
|
||||||
|
--query "SELECT toString(max(snapshot_date)) FROM ods.order_dist"'
|
||||||
|
)"
|
||||||
|
|
||||||
|
jq -cn --arg marker "$LAB_MARKER" --arg day "$LAB_DAY" '
|
||||||
|
def good($id): {
|
||||||
|
order_id: $id, user_id: 1, status: "paid",
|
||||||
|
created_at: ($day + "T00:00:00.000Z"),
|
||||||
|
updated_at: ($day + "T01:00:00.000Z"),
|
||||||
|
items_total: "10.00", discount: "0.00",
|
||||||
|
delivery: "0.00", total: "10.00",
|
||||||
|
items: [{sku: "lab5", qty: 1, price: "10.00"}],
|
||||||
|
snapshot_date: $day
|
||||||
|
};
|
||||||
|
good($marker),
|
||||||
|
($marker + "-not-an-object"),
|
||||||
|
(good($marker + "-keys") + {lab_marker: true}),
|
||||||
|
(good($marker + "-field") | .user_id = "broken")
|
||||||
|
' > "$LAB_BATCH"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Отправьте файл в обычный топик заказов штатным производителем контейнера:
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
docker compose exec -T kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
|
||||||
|
--bootstrap-server kafka:9092 --topic orders < "$LAB_BATCH"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Запустите `orders_ingest` и найдите `_load_id` по маркеру в
|
||||||
|
`stg.orders_raw_dist`. У всех четырех строк должен быть один идентификатор
|
||||||
|
прогона. До любого запуска `etl_pipeline` проверьте этот срез:
|
||||||
|
|
||||||
|
- в STG четыре строки;
|
||||||
|
- в физической `ods.order_dist` одна годная строка;
|
||||||
|
- в `ods.order_errors_dist` три строки, по одной каждого класса;
|
||||||
|
- `STG = годные + брак`;
|
||||||
|
- текущая строка `ods.order_v` совпадает по деловым полям с результатом
|
||||||
|
`argMax` по `snapshot_date` из годного сырья среза.
|
||||||
|
|
||||||
|
Счет физической таблицы нужен именно по `_load_id`: представление
|
||||||
|
`ods.order_v` оставляет текущую версию сущности и не отвечает, сколько строк
|
||||||
|
разобрал запуск. Запрос сверки с `argMax` напишите сами. Эталонные деловые
|
||||||
|
поля в нем строятся только из `raw`; среди них отдельно сравните различающиеся
|
||||||
|
`created_at` и `updated_at`.
|
||||||
|
|
||||||
|
Проверьте раскладку единственной годной строки через `hostName()` на
|
||||||
|
`ods.order_dist`. Фактическая нода должна совпасть с остатком
|
||||||
|
`cityHash64(order_id) % 2`: 0 - `clickhouse-01`, 1 - `clickhouse-02`.
|
||||||
|
|
||||||
|
После записи результатов удалите только строки маркера из локальных таблиц:
|
||||||
|
|
||||||
|
```sql
|
||||||
|
ALTER TABLE stg.orders_raw_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
DELETE WHERE position(raw, '<маркер>') > 0
|
||||||
|
SETTINGS mutations_sync = 2;
|
||||||
|
|
||||||
|
ALTER TABLE ods.order_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
DELETE WHERE startsWith(order_id, '<маркер>')
|
||||||
|
SETTINGS mutations_sync = 2;
|
||||||
|
|
||||||
|
ALTER TABLE ods.order_errors_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
DELETE WHERE position(raw, '<маркер>') > 0
|
||||||
|
SETTINGS mutations_sync = 2;
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
В ClickHouse 26.3 мутации выполняются в фоне. С `mutations_sync = 2` команда
|
||||||
|
ждет их завершения на всех репликах. Затем запросом к трем Distributed-таблицам
|
||||||
|
докажите, что строк маркера не осталось, и удалите временный файл. Сообщения
|
||||||
|
в Kafka уже подтверждены группой `clickstream_orders` и повторно не читаются.
|
||||||
|
В журнале они останутся до удаления по политике хранения топика.
|
||||||
|
Очистка должна закончиться до любого запуска `etl_pipeline`. Если конвейер все
|
||||||
|
же успел собрать временный заказ в DDS, после очистки запустите его еще раз:
|
||||||
|
обычная пересборка текущего окна уберет строку маркера.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Перепишите разбор ODS
|
||||||
|
|
||||||
|
Удалите готовый SQL из `sql/ods/order_parse.sql` и соберите переход заново.
|
||||||
|
Его интерфейс остается прежним:
|
||||||
|
|
||||||
|
- вход - строки `stg.orders_raw_dist` одного `{load_id:String}`;
|
||||||
|
- первая вставка пишет годные строки в `ods.order_dist`;
|
||||||
|
- вторая пишет остальные строки в `ods.order_errors_dist`;
|
||||||
|
- классы брака и их порядок - `not_an_object`, `keyset_mismatch`,
|
||||||
|
`field_invalid`;
|
||||||
|
- обе ветви используют один предикат, который на произвольном `raw` дает
|
||||||
|
только 0 или 1 и не бросает исключение;
|
||||||
|
- метки доставки и `_load_id` переходят из STG без пересчета;
|
||||||
|
- обе вставки дожидаются Distributed-записи и отдают раскладку ключу цели.
|
||||||
|
|
||||||
|
Точный набор полей, типы и граница строгого приема описаны в
|
||||||
|
[документе приема](../architecture/orders/ingestion.md#граница-строгого-приёма),
|
||||||
|
а целевые колонки - в [`20-ods-tables.sql`](../../sql/ddl/20-ods-tables.sql).
|
||||||
|
Внутренность `items` на этой границе остается сырым JSON: ее разбирает DDS.
|
||||||
|
|
||||||
|
Повторите опыт четырех строк с новым маркером. Сначала получите тот же баланс,
|
||||||
|
три класса, текущую версию по `snapshot_date`, разные времена и правильный
|
||||||
|
шард. Только затем очистите срез и переходите в DDS.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Перепишите модель DDS
|
||||||
|
|
||||||
|
Удалите готовый SQL из трех файлов `sql/dds/order_*.sql` и сохраните договор с
|
||||||
|
`dds_transform`:
|
||||||
|
|
||||||
|
| Файл | Вход | Результат |
|
||||||
|
|---|---|---|
|
||||||
|
| `order_scope.sql` | без параметров | одна строка `first_day`, `last_day` |
|
||||||
|
| `order_rebuild.sql` | `{first_day:Date}`, `{last_day:Date}`, `{load_id:String}` | выбранные дни в `dds.order_stage_dist` |
|
||||||
|
| `order_replace.sql` | день в `{{ params.day }}` | партиция дня в `dds.order_rep` |
|
||||||
|
|
||||||
|
Объем состоит из текущего окна источника и хвоста от первого дня, который есть
|
||||||
|
в ODS, но отсутствует в DDS. Текущее окно дают строки последнего
|
||||||
|
`snapshot_date`: их минимальный и максимальный день заказа. Если источник
|
||||||
|
пуст, `order_scope.sql` не возвращает строку. Если дыр нет, `first_day` равен
|
||||||
|
началу окна. Если дыра старше, он расширяет непрерывный отрезок влево до нее.
|
||||||
|
|
||||||
|
Пересборка сначала очищает все партиции `dds.order_stage_rep` на кластере,
|
||||||
|
потом одним запросом пишет весь отрезок через `dds.order_stage_dist`. Она
|
||||||
|
читает текущее состояние `ods.order_v`, считает `order_date` и переводит
|
||||||
|
времена в `Europe/Samara`, разбирает `items` в три параллельных массива и
|
||||||
|
ставит координаты собственного запуска. Distributed-вставка должна
|
||||||
|
завершиться до замены и разложить строки по ключу цели.
|
||||||
|
|
||||||
|
Замена работает с локальными `dds.order_rep` и `dds.order_stage_rep` на всем
|
||||||
|
кластере. `REPLACE PARTITION` переносит готовую дневную партицию из донора и
|
||||||
|
оставляет донор на месте. Структура, ключи и политика хранения у цели и донора
|
||||||
|
уже совпадают, потому что DDL объявляет донор через `AS dds.order_rep`.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Восстановите пропущенный день
|
||||||
|
|
||||||
|
Найдите самый ранний день DDS, который уже лежит левее текущего окна ODS. Если
|
||||||
|
такого дня еще нет, один раз продвиньте мир через `world_next_day`, дождитесь
|
||||||
|
`orders_ingest`, затем запустите `etl_pipeline`. После этого снова зафиксируйте
|
||||||
|
модельное время до конца опыта.
|
||||||
|
|
||||||
|
Сохраните для выбранного закрытого дня число заказов и контрольную сумму
|
||||||
|
деловых полей без `_load_id` и `_load_ts`. Удалите только его партицию:
|
||||||
|
|
||||||
|
```sql
|
||||||
|
ALTER TABLE dds.order_rep ON CLUSTER clickstream_cluster
|
||||||
|
DROP PARTITION 'YYYY-MM-DD';
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Сразу запустите `dq_check`. `orders_vs_ods` и
|
||||||
|
`purchase_vs_orders_vs_dds` должны покраснеть до того, как пересборка скроет
|
||||||
|
дыру. `revenue_daily_vs_dds` тоже станет красным, если в партиции были
|
||||||
|
оплаченные заказы. `classes_vs_inventory` останется зеленым: до запуска
|
||||||
|
`dm_transform` эта проверка читает прежнюю витрину сверки.
|
||||||
|
|
||||||
|
Запустите `etl_pipeline`. В группе `dds_transform.order` граница
|
||||||
|
`first_day` должна начаться с удаленного дня, а задачи `replace` - покрыть
|
||||||
|
непрерывный отрезок от него до конца текущего окна. После успешного прогона
|
||||||
|
число заказов и контрольная сумма выбранного дня должны совпасть с
|
||||||
|
сохраненными.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Как проверить себя
|
||||||
|
|
||||||
|
В `dm.dq_summary_v` должны быть зелены обе новые и пять прежних проверок:
|
||||||
|
|
||||||
|
```sql
|
||||||
|
SELECT check_name, sum(failed_rows) AS failed_rows, groupUniqArray(status)
|
||||||
|
FROM dm.dq_summary_v
|
||||||
|
GROUP BY check_name
|
||||||
|
ORDER BY check_name;
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Проверка суммы должна охватывать каждый день `dds.order_v`. Сверка слоев
|
||||||
|
должна охватывать объединение дней ODS и DDS, включая дни только одной стороны.
|
||||||
|
|
||||||
|
Напишите отдельный запрос к `dds.order_dist`, который получает фактическую
|
||||||
|
ноду через `hostName()`, вычисляет ожидаемую по `cityHash64(order_id) % 2` и
|
||||||
|
считает несовпадения по каждой ноде. На обеих нодах результат должен быть
|
||||||
|
нулевым. Счетные DQ читают Distributed-таблицы и ошибку раскладки не увидят.
|
||||||
|
|
||||||
|
Запустите `etl_pipeline` еще раз при неизменном модельном времени. Группа
|
||||||
|
заказов снова пересоберет текущее изменяемое окно. Контрольные суммы деловых
|
||||||
|
полей должны остаться прежними, а все семь проверок - зелеными.
|
||||||
|
|
||||||
|
## Приемка
|
||||||
|
|
||||||
|
- [ ] две новые проверки встроены в `dq_check`, были красными на своих
|
||||||
|
управляемых ошибках и вернулись в зеленое состояние после восстановления;
|
||||||
|
- [ ] до и после переписывания ODS срез дал баланс `STG = годные + брак`, три
|
||||||
|
класса ошибок, верную текущую строку и верный шард;
|
||||||
|
- [ ] переписаны только `order_parse.sql` и три `sql/dds/order_*.sql`, а
|
||||||
|
несущая инфраструктура приема и трансформации сохранена;
|
||||||
|
- [ ] удаленная партиция закрытого дня восстановлена вместе с непрерывным
|
||||||
|
хвостом, ее число строк и контрольная сумма совпали;
|
||||||
|
- [ ] `order_items_total`, `orders_vs_ods` и пять прежних DQ зелены;
|
||||||
|
- [ ] проверки `hostName()` не нашли заказов ODS и DDS на чужом шарде;
|
||||||
|
- [ ] повторный `etl_pipeline` сохранил деловые данные и зеленые проверки;
|
||||||
|
- [ ] строки обоих опытов удалены только по своим маркерам.
|
||||||
+2
-2
@@ -12,11 +12,11 @@
|
|||||||
| 2 | [Свой график в Superset](2-1-superset-chart.md) | превратить свой результат из хранилища в отчет в BI |
|
| 2 | [Свой график в Superset](2-1-superset-chart.md) | превратить свой результат из хранилища в отчет в BI |
|
||||||
| 3 | [Нарежь сессии сам](3-1-sessions-by-hand.md) | сверить число сессий в своей нарезке с эталоном и найти события, из-за которых оно расходится |
|
| 3 | [Нарежь сессии сам](3-1-sessions-by-hand.md) | сверить число сессий в своей нарезке с эталоном и найти события, из-за которых оно расходится |
|
||||||
| 4 | [Перепиши нарезку стенда](4-1-session-pipeline.md) | изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и проверить ее внешним эталоном |
|
| 4 | [Перепиши нарезку стенда](4-1-session-pipeline.md) | изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и проверить ее внешним эталоном |
|
||||||
| 5 | Сначала сторож, потом ломай: заказы | написать проверки качества до рискованного изменения, а не после первой поломки |
|
| 5 | [Сначала сторож, потом ломай: заказы](5-1-order-checks.md) | написать проверки качества до рискованного изменения, а не после первой поломки |
|
||||||
| 6 | Разбери сырые события и сверь результат со стендом | изучить разбор потока отдельно от живого приема и сверить его со стендовым результатом |
|
| 6 | Разбери сырые события и сверь результат со стендом | изучить разбор потока отдельно от живого приема и сверить его со стендовым результатом |
|
||||||
| 7 | Мониторинг: куда смотреть | выбрать, куда и на что смотреть в живой системе |
|
| 7 | Мониторинг: куда смотреть | выбрать, куда и на что смотреть в живой системе |
|
||||||
|
|
||||||
ТЗ для ступеней 5-7 появятся по мере продвижения программы.
|
ТЗ для ступеней 6-7 появятся по мере продвижения программы.
|
||||||
|
|
||||||
## Ступень 1: пять витрин слоя DM
|
## Ступень 1: пять витрин слоя DM
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
Reference in new issue
Block a user