99,999% доступности
0 минут простоя за 12 месяцев против 11 минут в месяц до перехода.
Кейсы и истории успеха
Три реальных сценария — от платёжной платформы до игрового хита и сезонного e-commerce. Показываем, как предиктивный мониторинг и автомасштабирование превращают инфраструктурные риски в спокойную рутину.
Кейс 01 · ФинТех
Платёжная платформа с пиковой нагрузкой 42 000 транзакций в секунду и жёстким SLA от регулятора. Задача — не «почти всё время», а практически непрерывность.
Клиент — платёжный провайдер Meridian Pay, 680 сервисов, 12 регионов. До перехода на Kronly команда теряла до 11 минут в месяц на плановые и внеплановые инциденты, что при SLA 99,99% означало штрафы и тревожные отчёты для регулятора.
Мы развернули предиктивную модель на 340 метиках, настроили автомасштабирование по метрике задержки платёжного шлюза и ввели дежурный контур с реакцией <40 секунд. За 12 месяцев — 0 минут простоя, 99,999% доступности и снижение времени на инфраструктуру в 3 раза.
0 минут простоя за 12 месяцев против 11 минут в месяц до перехода.
Дежурный контур и авто-эскалация к инженерам первой линии.
Автомасштабирование сократило расходы на инфраструктуру на 64%.
Кейс 02 · Игровая индустрия
Мультиплеерный MMO-сервер Northlight Games, где «пиковая ночь» — это 10 млн одновременных подключений, а не 10 тысяч. Задача — не просесть ни на один фрейм.
Студия Northlight Games выпустила «Aurora: Reckoning» — MMO с 10 млн активных игроков в первые 6 недель. Игровые серверы требовали мгновенного масштабирования при каждом лут-дропе и рейд-событии.
Kronly настроил предиктивный буст по метрикам сессий: система начинала наращивать узлы за 11–14 минут до прогнозируемого пика, а не после. За первые 90 дней — 0 критических алертов, средний отклик гейм-сервера 18 мс, а расходы на инфраструктуру выросли всего на 9% при 4,3× росте нагрузки.
Одновременные сессии в первые 6 недель после релиза.
Средний отклик гейм-сервера на пиковых рейд-событиях.
При росте нагрузки в 4,3 раза — благодаря предиктивному бусту.
Кейс 03 · E-commerce
Розничная сеть с 3,4 млн SKU и предсказуемыми, но жёсткими пиками: «чёрная пятница», «11.11», «23 февраля». Задача — не нанимать, а автоматизировать.
Товарный Дом «Астра» — онлайн-ритейл с 3,4 млн SKU и пиковой нагрузкой в 18 раз выше обычного. Раньше на каждый пик команда вручную наращивала кластеры, тратила 60+ часов и теряла до 2,1% заказов из-за просадки.
Kronly настроил предиктивные сценарии на 12 сезонных событий и автомасштабирование по метрикам очереди в корзину и скорости выдачи товара. В «чёрную пятницу» 2024 — пик 412 000 заказов/час, 0 потерянных транзакций, а команда провела событие в 2 инженера вместо прежних 7.
Пик «чёрной пятницы» 2024 — без просадки и потерянных транзакций.
Полностью автоматизировано — без ручного наращивания кластеров.
Команда события сократилась в 3,5 раза — за счёт предиктива.
Методология
Каждый кейс выше — результат одного и того же подхода. Ниже — четыре шага, которые мы проходим с каждой командой.
7–14 дней сбора данных по всем сервисам. Фиксируем 200–400 метрик, строим карту зависимостей и определяем критичные пути.
Настраиваем ML-модель на исторических данных. Модель начинает замечать отклонения за 30–90 минут до сбоя и предлагает действия.
Настраиваем правила масштабирования по ключевым метрикам. Система начинает буст за 11–14 минут до прогнозируемого пика.
Инженеры первой линии с реакцией <40 секунд. Автоматическая эскалация и еженедельный разбор инцидентов с командой клиента.
Начните сегодня
Пришлите описание инфраструктуры — за 48 часов подготовим предварительный аудит и план предиктивного мониторинга. Бесплатно, без обязательств.
Перенос данных в подарок · Кредитная карта не требуется
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.