Меня зовут Василий Сизов, я наполовину ML-инженер, наполовину маркетолог, и я нарушил бизнес-правила.

Даже при внедрении новейших технологий бизнес сохраняет определённую консервативность. Сегодня я покажу, как у нас получилось увеличить продажи, отказавшись от репрезентативной выборки покупателей, и попутно расскажу о метриках вроде look-alike, response и uplift. Статья написана по следам моего выступления на Data Fest, но для понятности добавлены лисы и совы.

https://habr.com/ru/post/673694/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=673694

Latency - очевидная метрика, приходящая на ум почти всегда, когда дело доходит до мониторинга наших сервисов. Будь это простой контроллер, воркер, вычитывающий ивент из очереди, или сервис, делающий бэкап вашей монги — любой логический кусок кода, перформанс которого для нас важен. Рассмотрим простой пример: у вас есть сервис, принимающий запросы от пользователей и возвращающий на UI необходимые данные. Если этот сервис в продакшне и вы уже достаточно зрелый проект, вполне вероятно, что вы уже настроили метрики и мониторите их. А может даже настроили алерты, pagerduty, назначили on-call инженеров, отчитываетесь за выполнение своих SLA раз в месяц. Почти наверное один из алертов у вас будет на latency этого сервиса. И я попробую угадать - вы используете персентили в качестве статистики.

Угадал? А что если я скажу, что это не лучший вариант? Что если я пойду дальше и буду утверждать, что персентили могут скрывать серьезные изменения в latency после очередного деплоя?

https://habr.com/ru/post/590287/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=590287

Косметолог самара