«1С тормозит» — это не техническое утверждение, а начало спора. Бизнес говорит «тормозит», подрядчик говорит «у нас всё в норме», и обе стороны правы, потому что меряют разное: пользователь меряет секунды до открытия документа, подрядчик — загрузку CPU на сервере.

Спор заканчивается там, где появляются цифры. Проблема в том, что цифры про 1С живут на трёх разных уровнях, и стоимость доступа к ним отличается на порядок. Половина разочарований в мониторинге 1С — от того, что человек ждал цифр третьего уровня, а поставил инструмент первого.

Я собираю мониторинг 1С в составе своей платформы наблюдаемости и за последние месяцы прошёл все три уровня, включая пару очень неочевидных граблей на Windows. Ниже — разбор по уровням: что видно, чего не видно, чем это ловится и где именно молча ломается.

Я в одиночку делаю и эксплуатирую платформу мониторинга: метрики, логи и трейсы для чужой инфраструктуры, мультитенантно, на VictoriaMetrics cluster / VictoriaLogs / VictoriaTraces, FastAPI, nginx и Postgres. Прод — один сервер: Debian 12, 4 CPU, 8 ГБ, четырнадцать контейнеров.

За несколько месяцев эксплуатации у меня накопилось десятка полтора отказов под нагрузкой. Ни один из них не был найден классическим нагрузочным тестом. Все — найдены постфактум, по логам, по счётчику рестартов контейнеров и по панели трафика у хостера.

Это статья не про то, «как правильно проводить НТ» — таких статей достаточно. Она про то, какие именно виды нагрузки ломают систему приёма телеметрии, почему привычный сценарий «загоним 1000 rps через k6 и посмотрим на перцентили» проходит мимо всех трёх, и как выглядит воспроизводимый прогон, который эти отказы ловит.

Все цифры ниже — с живого сервера, не синтетика.

Я строю мультитенантную платформу мониторинга на стеке VictoriaMetrics + Grafana + vmalert: у каждого клиента — изолированный tenant в хранилище и собственный набор правил алертинга, которые он редактирует через личный кабинет. Расскажу про два сцепленных инцидента, которые изменили моё понимание изоляции тенантов, — с конкретными числами, конфигами и кодом фиксов. Спойлер: изолировать данные — этого мало.

Когда мы говорим об APM мониторинге сразу вспоминаются трассировки запросов, мониторинг CPU и памяти, Real User Monitoring. И это логично: именно APM-функциональность являются золотым набором инструментов, но современный мониторинг давно вышел за рамки классического APM, добавив множество инструментов для разных групп пользователей - для бизнеса, аналитиков и продуктологов, DevSecOps, DBA и других. Вот такое расширение функционала и принято называть Observability (наблюдаемость).

Так получилось, что я работаю с APM мониторингом уже 12 лет и хотел бы с вами поделиться опытом, что в первую очередь обычно добавляют к тому золотому набору инструментов, который в APM.

Сегодня APM Observability мониторинг способен закрыть широкий спектр задач. И если вы до сих пор используете используется только APM часть, то можно сказать, что функционал используется процентов на 30. Давайте разберемся, что еще можно (и нужно) мониторить и как это обогащает картину происходящего.

Обычный MCP-инструмент возвращает агенту текст или структурированные данные. Агент анализирует результат и пишет тебе что-то вроде: