Картонный трамвай наблюдения за инцидентами: бумажный маршрут по самым тихим «почти‑авариям» в вашей системе

Представьте, что вы строите городской трамвай‑обсерваторию… из картона.

Он не предназначен для того, чтобы пережить шторм или даже сильный порыв ветра. Это не конечный продукт. Это бумажный маршрут: хрупкий, временный способ медленно проезжать по ландшафту вашей системы и замечать то, мимо чего вы обычно пролетаете на полной скорости.

Примерно тем же может быть практика наблюдения за «почти‑инцидентами» в ваших программных системах.

Большинство команд останавливают весь мир только ради полноценных инцидентов: падения сервисов, взломы безопасности, потеря данных. Но задолго до этих событий ваши системы постоянно что‑то шепчут: странная строка в логе здесь, буря ретраев там, флейки‑тест, который почему‑то валится только по вторникам.

Это и есть почти‑инциденты — проблемы, пойманные до того, как они нанесли реальный ущерб. Это золотая жила для улучшения безопасности, устойчивости и культуры безопасности.

Этот текст — о том, как построить такой «картонный трамвай»: лёгкую, наглядную и культурную систему, чтобы регулярно проезжать по вашим самым тихим почти‑инцидентам и учиться на них — до того, как они станут заголовками новостей.

Почему почти‑инциденты важнее, чем кажется

Почти‑инцидент — это событие, в котором что‑то почти пошло не так, но всё обошлось — часто благодаря удаче, частичным защитным мерам или тому, что человек вовремя успел вмешаться.

Примеры:

Неправильно настроенное правило в firewall, которое ловят на ревью за несколько минут до выката.
Миграция базы данных, которая могла бы залочить таблицу на час, но её откатывают, потому что внимательный инженер посмотрел execution plan.
Фоновый job, который тихо ретраится 200 раз в день, ни разу не падая окончательно, но и не завершаясь корректно.

Ни одно из этих событий не привело к формальному инциденту. Статус‑страницу никто не обновлял. Клиенты не жаловались.

Но в каждом таком тихом почти‑проблемном месте содержится:

свидетельство хрупких предположений;
скрытые single point of failure;
дыры в проектировании, где безопасность опиралась на индивидуальный героизм.

Если вы изучаете только те немногие крупные инциденты, которые прорвали вашу оборону, вы игнорируете огромный массив ежедневных слабых сигналов, которые показывают, как ваша система реально работает.

Авиация поняла это давно.

Чему можно научиться у авиации: отчётность по почти‑инцидентам как двигатель безопасности

Коммерческие авиаперевозки невероятно безопасны не потому, что самолёты никогда не выходят из строя, а потому что отрасль одержима тем, чтобы учиться на каждой маленькой ошибке и каждом почти‑инциденте.

Пилоты, экипаж и диспетчеры поощряются — а иногда и обязаны по закону — сообщать, что:

«Я почти выровнялся по неправильной ВПП»;
«Мы на короткое время опустились ниже минимальной безопасной высоты»;
«Мы неправильно поняли разрешение и почти вылетели без должного допуска».

Большинство таких случаев никогда не становятся катастрофами. Но они подпитывают системную машину обучения: базы данных, комиссии по безопасности, кросс‑авиалинийные разборы и устойчивые процессы осмысления.

В софтверной инженерии такой строгости почти нет. Многие команды:

формально отслеживают только P1/P0‑инциденты;
считают «почти‑проблемы» шумом или локальными странностями;
опираются на память и разговоры в коридоре вместо структурированного обучения.

При этом наши системы — сложные социотехнические среды, очень похожие на авиацию. Нам тоже нужны системные способы:

ловить слабые сигналы,
делиться ими между командами,
превращать их в улучшения дизайна, инструментов и процессов.

Здесь и появляется Картонный трамвай наблюдения за инцидентами.

Картонный трамвай: метафора лёгкого и наглядного обучения

Относитесь к практике работы с почти‑инцидентами как к трамваю из картона:

это не тяжёлый процесс управления и комплаенса;
он экспериментальный и его легко перекроить;
он нарочно медленный, чтобы люди могли оглядываться по сторонам;
он ходит по видимым рельсам, которые все видят и куда каждый может что‑то добавить.

На практике это выглядит так:

Осознанно фиксировать почти‑инциденты и слабые сигналы.
Визуализировать их в общих для всех системах.
Регулярно “проезжать по ним” командой, осмысляя паттерны и действуя по результатам.

Разберём эти шаги.

Шаг 1: Сделайте почти‑инциденты сообщаемыми и безопасными для авторов

Нельзя учиться на том, чего вы не видите.

Начните с явного определения того, что вы считаете важным:

«Почти‑инцидент — это любое событие, в котором что‑то показалось неправильным, неожиданным или рискованным — даже если ничего не сломалось и клиенты ничего не заметили».

Поощряйте сообщения о:

Подозрительных паттернах: резкие всплески латентности, которые сами собой «рассасываются».
Случайных спасениях: «Я почти нажал deploy в production вместо staging».
Неуютных зависимостях: «Если этот job упадёт, у нас нет ни алёрта, ни мониторинга».
Дизайнерском беспокойстве: «Каждый раз, когда я трогаю этот код, чувствую, будто держу нитроглицерин».

Поддержите это:

Бесконочным (blameless) фреймингом: фокус на условиях и системе, а не на том, кто ошибся.
Низким порогом входа: короткая форма, эмодзи в Slack или лёгкий шаблон тикета куда лучше, чем полноценный отчёт по инциденту.
Сигналами от лидеров: тимлиды и менеджеры должны регулярно делиться своими почти‑инцидентами — «Я почти закоммитил секрет; вот что меня остановило».

Ваша цель: сделать так, чтобы «почти‑проблемы» были социально и процедурно не менее значимы, чем реальные аварии.

Шаг 2: Используйте визуальные системы, чтобы сделать слабые сигналы наблюдаемыми

Когда почти‑инциденты начинают попадать в поле зрения, их нужно превратить в видимые артефакты, а не оставлять забытыми в чат‑логах.

Несколько эффективных визуальных инструментов:

1. Kanban‑доска почти‑инцидентов

Простая Kanban‑доска с колонками, например:

Spotted (Замечено) — сырые, нетриаженные почти‑инциденты;
Sensemaking (Осмысление) — в процессе обсуждения и исследования;
Decisions (Решения) — что мы будем менять (или осознанно не менять);
In Progress (В работе) — реализуемые меры и изменения;
Learned (Выучено) — задокументированные выводы и обновлённые практики.

Каждая карточка:

описывает почти‑инцидент «человеческим языком»;
отмечает, где он был пойман (мониторинг, код‑ревью, интуиция);
помечает задействованные системы, команды и типы рисков (безопасность, надёжность, данные, UX).

Эта доска — ваши рельсы картонного трамвая: наглядный маршрут по тихим аномалиям системы.

2. Карта инцидентов и почти‑инцидентов

Сделайте карту во времени или по системе, на которой отмечены:

крупные инциденты;
мелкие инциденты;
почти‑инциденты и повторяющиеся слабые сигналы.

Паттерны становятся очевиднее:

«Всё это скапливается вокруг нашего auth‑сервиса»;
«Половина почти‑инцидентов связана с миграциями БД»;
«Каждый конец квартала мы доходим до предупреждений по rate limit, но так и не падаем».

Карта превращает размытое беспокойство в конкретные, обсуждаемые ландшафты рисков.

Шаг 3: Ритуалы осмысления — проехать трамваем вместе

Собирать события недостаточно. Настоящая сила — в осмыслении: коллективной интерпретации слабых сигналов, рассмотрении разных версий происходящего и попытках понять, что всё это может значить.

Добавьте регулярный ритуал:

Поездка на трамвае почти‑инцидентов — 45–60 минут каждые 2–4 недели.

Участники: разработчики, SRE, безопасность, продукт, возможно, поддержка — все, кто соприкасается с реальным поведением системы.

Примерная повестка:

Обзор доски/карты
- Что появилось нового в колонках Spotted и Sensemaking?
- Есть ли кластеры или повторяющиеся темы?
Истории вместо обвинений
- Спрашивайте: «Что нас удивило?» и «Что сделало это возможным?»
- Исследуйте контекст: загрузка on‑call, пробелы в инструментах, ограничения дизайна.
Гипотезы и эксперименты вместо указаний сверху
- Предлагайте небольшие меры, пробы, улучшения observability.
- Явно фиксируйте, где у вас остаётся неопределённость — это тоже ценный сигнал.
Фиксация решений и не‑решений
- «Мы сознательно не чиним это сейчас, потому что…» — это тоже артефакт обучения.

Здесь оживает preoccupation with failure — спокойное, любопытное и постоянное внимание к тому, как всё может сломаться в следующий раз, основанное на самых мелких намёках.

Как дорабатывать ритуалы во время изменений и боли

Лучшее время улучшать практику работы с почти‑инцидентами — когда:

ваша архитектура активно меняется (миграция в облако, переход от монолита к сервисам, внедрение AI‑функций);
команды испытывают боль (выгорание на on‑call, постоянная путаница, вечные проблемы с одними и теми же сервисами).

Используйте эти моменты, чтобы спросить:

Какие слабые сигналы мы сейчас игнорируем?
Какие ритуалы кажутся выхолощенными или формальными ради галочки?
Где мы можем сделать форматы легче и честнее?

Вы можете:

встроить разбор почти‑инцидентов в существующие встречи по разбору инцидентов;
добавить в ретро короткий блок «были ли почти‑инциденты на этой неделе?»;
начать с ограниченного по времени эксперимента на 3 месяца с трамваем, а потом переосмыслить.

Метафора картона здесь важна: ваш процесс не обязан быть идеальным. Он должен существовать, быть видимым и поддаваться настройке.

Как превратить культуру почти‑инцидентов в операционное преимущество

Когда вы осознанно выращиваете культуру, в которой ценится сообщение и разбор «почти‑проблем», происходит несколько вещей:

Улучшается безопасность: вы ловите неправильные конфигурации, небезопасные дефолты и «ползучие» права доступа до того, как ими кто‑то воспользуется.
Растёт устойчивость: вы заранее видите стресс‑паттерны, capacity cliffs и хрупкие зависимости до того, как они рухнут.
Укрепляется культура безопасности: людям безопаснее говорить о рисках заранее, потому что они видят, что обсуждение приводит к действиям, а не к наказаниям.
Ускоряется обучение: новички знакомятся с живой историей того, «как всё чуть не сломалось», а не только с отшлифованными диаграммами архитектуры.

Со временем ваши самые тихие слабые сигналы превращаются в стратегический актив — живую, постоянно обновляющуюся карту того, где ваши системы с наибольшей вероятностью ударят вас в следующий раз.

Как начать за ближайшие 30 дней

Вам не нужна полноценная программа, чтобы начать. Попробуйте так:

Неделя 1 — объявите эксперимент
- Определите, что такое «почти‑инцидент» для вашей организации.
- Создайте простую форму или шаблон тикета.
- Попросите лидеров поделиться несколькими личными примерами.
Неделя 2 — поднимите визуальное представление
- Создайте Kanban‑доску почти‑инцидентов.
- Заполните её 3–5 свежими примерами.
Неделя 3 — проведите первую поездку на трамвае
- 45 минут, небольшая группа.
- Фокус на историях и любопытстве, а не на виноватых.
Неделя 4 — подправьте картон
- Спросите, что было полезным, а что — тяжёлым и бюрократичным.
- Уберите лишнее трение. Укоротите шаблоны. Сузьте фокус.

Если нужно, прямо так и назовите это экспериментом:

«Мы строим картонный трамвай‑обсерваторию для инцидентов. Он может быть шатким. Это нормально. Мы усилим те части, которые помогут нам видеть лучше».

Заключение: не ждите большого крушения

Большие инциденты всегда будут требовать внимания. Они громкие, болезненные и дорогие.

Но самые мощные возможности для обучения часто живут в тихих, неоднозначных уголках вашей системы — в checkout’е, который почти ушёл в timeout, в секрете, который почти утёк, в cron‑задаче, которая почти забила диск под завязку.

Создание Картонного трамвая наблюдения за инцидентами — это про:

то, чтобы сделать почти‑инциденты видимыми;
дать командам время и пространство, чтобы их осмыслить;
превратить слабые сигналы в осознанные продуктовые, инженерные и культурные улучшения.

Вам не нужен безупречный процесс. Вам нужна готовность регулярно садиться в этот бумажный трамвай, проезжать по вашей системе, смотреть в окна вместе и говорить:

«Здесь у нас почти была проблема. Что она пытается нам сообщить?»

Так вы превращаете ваши самые тихие почти‑инциденты в самый громкий источник инсайтов.