惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

F
Full Disclosure
月光博客
月光博客
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Y
Y Combinator Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
PCI Perspectives
PCI Perspectives
云风的 BLOG
云风的 BLOG
MyScale Blog
MyScale Blog
Latest news
Latest news
P
Palo Alto Networks Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Privacy International News Feed
Scott Helme
Scott Helme
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
F
Fortinet All Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
V
Vulnerabilities – Threatpost
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
S
Securelist
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
NISL@THU
NISL@THU
GbyAI
GbyAI
H
Hacker News: Front Page
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
Secure Thoughts
U
Unit 42
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Cloudbric
Cloudbric
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - Franky
L
LINUX DO - 最新话题
The Hacker News
The Hacker News
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 叶小钗
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
小众软件
小众软件
T
Threatpost
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
V
V2EX
L
LINUX DO - 热门话题
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Recorded Future
Recorded Future
K
Kaspersky official blog
S
Schneier on Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как автоматизировать повторную обработку сообщений из архива в DATAREON Platform
IlyaVyazniko · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели6

Кейс

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья Вязников, я инженер сопровождения СОФРОС. Это моя первая статья из серии публикаций, где я буду делиться практическими кейсами, полезными настройками и реальными примерами из эксплуатации платформы.

В интеграционных решениях сообщения неизбежно периодически попадают в архив: из-за сетевых ошибок, таймаутов, временной недоступности получателя или проблем валидации.

Разовый ручной возврат сообщений в обработку удобен для диагностики, но плохо масштабируется. Если проблема временная (например, недоступна внешняя система), инженеру приходится либо ждать восстановления и запускать возврат вручную, либо держать ситуацию под постоянным контролем.

В одном из проектов мы автоматизировали этот сценарий: настроили периодическую повторную обработку архивных сообщений по расписанию с ограничением числа попыток и фильтрацией по типам данных.

В статье покажу, как реализовать такой механизм в DATAREON Platform с помощью сервисного алгоритма и ArchiveFacade.

Когда это особенно полезно

  • Обмены с внешними системами с настроенными блокировками(1С, СУБД, и т.д.).

  • Высокая нагрузка и нестабильные интеграции.

Принцип работы решения

По триггеру (задание по расписанию) запускается бизнес-процесс, который:

  1. Выбирает сообщения из архива по заданным типам данных.

  2. Проверяет количество уже выполненных попыток восстановления.

  3. Если лимит не исчерпан - восстанавливает сообщение и увеличивает счётчик попыток.

  4. Логирует результат.

Решение работает через сервисный алгоритм и специальный фасад для работы с архивами ArchiveFacade.
Работу с архивом в DATAREON Platform можно осуществлять только в сервисном алгоритме.

Решение тестировалось на версии 3.1.2.4, но подход применим и для других версий платформы. 

Шаг 1. Создание бизнес-процесса

  1. Перейдите в Центр настройки → Обработка данных → Схемы обработки.

  2. Создайте новый бизнес-процесс, например: BP_ПовторнаяОбработкаИзАрхива.

  3. На вкладке Схема добавьте шаг «Сервисный алгоритм».

  4. Заполните необходимые поля для сервисного алгоритма:

    • Укажите время ожидания - обязательное поле, диапазон допустимых значений 0 мс - 1 800 000 мс (30 мин)

    • Включите опцию Только на текущем сервере если используется один сервер в конфигурации.

    • Либо укажите конкретный сервер в соответствующем поле (Необходимо в случае настройки в кластере)

  5. Вставьте код обработки архива в сервисный алгоритм:

// Восстановление из архива по списку типов с лимитом 3 попытки

// Настройка списка типов данных для повторной обработки.
var dataTypes = new List<string>
{
    "Тип1",
    "Тип2"
};

// Настройка максимального количества попыток повторной обработки и наименование свойства для их отслеживания.
const int MAX_ATTEMPTS = 3;
const string ATTEMPT_PROPERTY = "ArchiveRestoreAttempts";

// Обработка
Logger.Info($"Запуск восстановления из архива (лимит {MAX_ATTEMPTS} попыток)");

int totalRestored = 0;
int totalSkipped = 0;

foreach (var typeName in dataTypes)
{
    var filter = new DataStorageFilter
    {
        TypeName = typeName,
        Count = 0,
        WithBody = true
    };

    var archivedMessages = ArchiveFacade.Select(filter);

    Logger.Info($"Тип '{typeName}': найдено {archivedMessages.Count} сообщений в архиве");

    foreach (var archMsg in archivedMessages)
    {
        int attempts = 0;

        if (archMsg.OriginalMessage?.Properties != null)
        {
            var props = archMsg.OriginalMessage.Properties;
            if (props.Has(ATTEMPT_PROPERTY))
            {
                attempts = props.GetValue<int>(ATTEMPT_PROPERTY);
            }
        }

        if (attempts >= MAX_ATTEMPTS)
        {
            Logger.Info($"Пропущено (лимит исчерпан): ID сообщения ={archMsg.Data.Id}, попыток={attempts}");
            totalSkipped++;
            continue;
        }

        // Подготавливаем свойства для восстановления (только счётчик)
        var restoreProps = new PropertiesCollection();
        restoreProps.AddValue(ATTEMPT_PROPERTY, attempts + 1);

        // Восстанавливаем сообщение и передаём обновлённое свойство
        ArchiveFacade.Restore(archMsg.Data.Id, archMsg.TargetId, restoreProps);

        totalRestored++;
        Logger.Info($"Восстановлено: ID={archMsg.Data.Id}, попытка {attempts + 1}/{MAX_ATTEMPTS}");
    }
}

Logger.Info($"Обработка архива завершена. ИТОГО за запуск: восстановлено — {totalRestored}, пропущено (лимит исчерпан) — {totalSkipped}");

Рекомендации по настройке:

  • В списке dataTypes - указывайте типы сообщений, для которых необходима повторная обработка.

  • В константе MAX_ATTEMPTS укажите количество попыток повторной отправки.

  • Осторожно с Count = 0 - При большом архиве это может дать тяжёлую выборку. При большом количестве сообщений в архиве можно ограничиться меньшим объемом сообщений за заход, например 200.

  • В коде используется логирование в раздел журнала “пользовательские данные” используя методы Logger. В продуктивной среде рекомендуется закомментировать большую часть логов чтобы не нагружать систему. Например, вы можете оставить только первый и последний лог о запуске и конце обработки архива.

Сохраните процесс и примените изменения.

Шаг 2. Создание задания по расписанию

  1. Перейдите в Обработка данных → Задания по расписанию.

  2. Создайте новое задание, например: TG_ПовторнаяОбработкаИзАрхива.

  3. Настройте удобное расписание. В примере настроено расписание на запуск процесса каждый час, рекомендуется запускать не чаще, чем раз в 10 минут, чтобы не перегружать систему.

  4. На вкладке Схемы обработки добавьте в «Выбранные схемы» созданный бизнес-процесс BP_ПовторнаяОбработкаИзАрхива.

  5. Сохраните и примените конфигурацию.

Ожидаемый результат

После успешного выполнения этих шагов каждый час по триггеру будет выполняться повторная обработка сообщений из архива.

После запуска задания, вы сможете отследить выполнение в Центре мониторинга в журнале сервера в разделе Пользовательские данные. 

Вы увидите примерно следующее:

При исчерпании лимита попыток сообщения пропускаются и логируются отдельно. Это защищает систему от зацикливания на «проблемных» сообщениях.

Дополнительные варианты использования

Учитывая гибкую настройку фильтров для работы с архивом, можно настроить обработку сообщений для различных кейсов, например:

1. Удаление сообщений из архива по событию

Можно автоматически удалять сообщения с определенным событием. В данном случае по событию “ОбработкаОтменена”. Такой кейс актуален для конфигураций на Platform до версии 3.2.0.0, т.к. начиная с этой версии в Platform появилась возможность не отправлять сообщения с этим событием в архив:

//Удаление сообщений с отменой обработки

Logger.Info($"Удаление из архива отменённых сообщений (EventType = Cancel)");

int deletedCount = 0;

var cancelFilter = new DataStorageFilter
{
    EventType = MessageEventType.Cancel,
    Count = 0,
    WithBody = false
};

var cancelArchivedMessages = ArchiveFacade.Select(cancelFilter);

Logger.Info($"Найдено сообщений с EventType = Cancel: {cancelArchivedMessages.Count}");

foreach (var archMsg in cancelArchivedMessages)
{
    // string msgInfo = $"ID={archMsg.Data.Id}, TargetId={archMsg.TargetId}, InsertDate={archMsg.InsertDate:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}"; // Для тестирования
    try
    {
        ArchiveFacade.Remove(archMsg.Data.Id, archMsg.TargetId);
        
        deletedCount++;
        // Logger.Info($"Удалено: {msgInfo}");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Logger.Error($"Ошибка при удалении сообщения {archMsg.Data.Id}: {ex.Message}");
    }
}

2. Повторная обработка всех сообщений из архива

Для случаев когда фильтрация по типам не нужна и необходимо переотправлять абсолютно все сообщения из архива, можно использовать фильтр:

var restoreAllFilter = new DataStorageFilter
{
    Count = 0,
    WithBody = true
};

3. Работа в кластере

Для кластера, в случае если необходимо восстанавливать сообщения из архивов разных серверов, необходимо добавить столько шагов сервисного алгоритма, сколько серверов в кластере.

В настройках каждого шага сервисного алгоритма необходимо указать соответствующий сервер на котором он будет выполняться.

На схеме связать шаги сервисных алгоритмов для их параллельного выполнения (Из выхода ↓). Например:

Заключение

Такой механизм особенно полезен в интеграциях с нестабильными внешними системами, где большая часть ошибок носит временный характер.

Автоматическая переотправка позволяет сократить ручные операции поддержки и уменьшить время доставки сообщений без вмешательства инженера.

Решение гибкое: легко добавлять новые типы данных, менять лимиты и расширять логику.

Для тех кто хочет подробнее ознакомиться с функционалом описанным в статье - полезные ссылки: