Подход «сначала на доске»: прорисуйте сценарии отказов до того, как напишете первую строку кода

Современные системы редко ломаются просто и очевидно. Они ломаются на стыках: между сервисами, через сети, при частичных отказах и во время неожиданных пиков нагрузки. Чаще всего о таких сбоях узнают в самый неприятный момент — после выката, в продакшене, под давлением.

Есть более здравый путь: сначала использовать доску, потом писать код. А именно — начать с прорисовки сценариев отказов и карты зависимостей ещё до того, как будет написана первая строка кода.

Это не просто архитектурная «красота». Это мощный способ:

Находить скрытые крайние случаи
Видеть риск каскадных отказов
Снижать риски при модернизации
Уменьшать количество поздних сюрпризов и горячих хотфиксов

В этом посте разберём, почему моделирование отказов «сначала на доске» должно стать частью вашего дизайн-процесса, как делать это эффективно и как совмещать это с анализом по реальным данным.

Почему стоит браться за доску до кода?

Большинство команд что‑то рисуют перед разработкой — примерную диаграмму системы, последовательность вызовов, быстрые «коробочки со стрелками». Но слишком часто эти наброски предполагают только счастливый путь.

Проблема в том, что в продакшене счастливый путь — редкость. Пользователи прыгают между сетями, апстримы лагают, кэши остывают, очереди растут, а частичные деплои создают рассинхрон между сервисами.

Работа у доски заставляет вас:

Визуализировать сложность, которую нельзя держать только в голове.
Сделать предположения явными, особенно вокруг обработки ошибок и отказов.
Обсуждать всё в реальном времени, поднимая риски и опасения заранее.

Если это время у доски направить именно на сценарии отказов, ваши архитектурные диаграммы превращаются в предсказательный инструмент надёжности, а не просто в документирование намерений.

Шаг 1. Нарисуйте систему такой, как она реально работает

Начните с простого правила: рисуйте то, что есть, а не то, что вам хотелось бы иметь.

На доске отметьте:

Точки входа пользователей (UI, API, вебхуки)
Ключевые сервисы и компоненты
Хранилища данных и кэши
Очереди сообщений и шины событий
Внешние зависимости (платёжки, авторизация, сторонние API)
Операционный слой (балансировщики, гейтвеи, feature flags)

Используйте стрелки, чтобы показать вызовы и потоки данных. Не пытайтесь сделать красиво — стремитесь к полноте.

Затем у каждой стрелки подпишите:

Синхронный vs асинхронный вызов
Критичный vs best-effort (критично / «по возможности»)
Ожидаемый диапазон задержек
Политику ретраев (если есть)

Так вы получите базовую карту для дальнейшего моделирования отказов.

Шаг 2. Рисуйте сценарии отказов, а не только счастливые пути

Теперь начинается самое интересное. Для каждого компонента и зависимости задайте вопрос:

Что происходит, если это работает медленно, нестабильно или вообще недоступно?

На доске от основного потока ветвите разные сценарии отказов:

Таймаут на downstream‑сервисе
Частичная сетевая сегментация (partition)
Промах по кэшу там, где вы ожидали попадание
Очередь растёт быстрее, чем обрабатывается
Внешний API начинает ограничивать по rate limit

Для каждого сценария рисуйте, как этот отказ распространяется:

Пользователь видит деградацию опыта или жёсткую ошибку?
Отказ вызывает каскад через ретраи в другие сервисы?
Он портит данные или просто задерживает их?

Простой шаблон для каждого узла

Для каждого важного компонента подпишите рядом:

Если это медленное → что ломается? Кто ждёт? Кто ретраит?
Если это недоступно → что деградирует? Что можно безопасно отключить?
Если это неконсистентно → какие данные или решения становятся неправильными?

Явно моделируя это, вы найдёте крайние случаи, которые иначе всплыли бы ночью в канале инцидентов.

Шаг 3. Картируйте зависимости, чтобы увидеть каскадные риски

Сложные системы ломаются цепочками. Одна зависимость тихо превращается в множитель зоны поражения.

На вашей диаграмме теперь сфокусируйтесь только на зависимостях:

Обведите все компоненты, которые зависят от внешних сервисов.
Утолстите стрелки для критичных зависимостей (где отказ = пользовательские ошибки или потеря данных).
Используйте разные цвета для:
- Внешних вендоров
- Общих внутренних платформ (например, auth, billing)
- Дата‑инфраструктуры (БД, поиск, кэши)

Затем спросите:

Какова зона поражения, если эта зависимость упадёт?
Какие сервисы начнут штурмовать её ретраями при замедлении?
Где спрятаны межкомандные или межсервисные связи, о которых никто не помнит?

Часто выясняется, что:

«Маленькое» изменение в общей библиотеке или платформенном сервисе задевает полкомпании.
Политика ретраев, придуманная для устойчивости, создаёт эффект «топота стада» (thundering herd).
Низкоприоритетная интеграция (например, аналитика) блокирует высокоприоритетные потоки, если её не изолировать.

Здесь подход с доской особенно силён: вы начинаете видеть систему как сеть рисков, а не только набор фич.

Шаг 4. Относитесь к поиску крайних случаев как к части дизайна, а не уборки хвостов

Во многих командах крайние случаи считаются чем‑то, что «подчистим в конце реализации». Именно тогда это обходится дороже всего — и опаснее всего.

Вместо этого относитесь к поиску edge‑кейсов как к полноценной части дизайна:

Закладывайте отдельные сессии у доски именно под дизайн отказов.
Добавьте пункт «сценарии отказов проработаны?» в чек‑лист дизайн‑ревью.
Спрашивайте «как это ломается?» так же рано и часто, как «как это работает?»

По каждому найденному edge‑кейсу принимайте осознанное решение:

Мы будем обрабатывать его аккуратно? (деградированный режим, фоллбэк)
Мы устраним его структурно? (circuit breaker, bulkhead, лимиты параллелизма)
Мы осознанно принимаем риск? (и документируем почему)

Цель не в том, чтобы убрать все крайние случаи. Цель в том, чтобы осознанно выбирать поведение системы при отказе, а не узнавать о нём случайно.

Шаг 5. Комбинируйте модели на доске с реальными данными

Сессии у доски полезны, но это всё ещё гипотезы.

Чтобы превратить наброски в надёжные ориентиры, объединяйте их с анализом по реальным данным:

Логи: какие отказы уже происходят сегодня? Как часто? В каких потоках?
Метрики: где есть всплески латентности, ошибки или насыщение ресурсов?
Трейсы: какие пути самые горячие? Где запросы чрезмерно «разветвляются»?
Графы зависимостей (из service mesh, системы трейсинга или внутренних тулов): какие сервисы от каких зависят и насколько плотна эта сетка?

Используйте эти данные, чтобы:

Проверить сценарии, которые вы нарисовали.
- Действительно ли «редкие» отказы редкие?
- Есть ли горячие точки, которые вы на доске пропустили?
Расставить приоритеты для проработки отказов.
- Начните с высокочастотных или высокоimpactных сценариев.
Уточнять ментальную модель системы.
- Обновляйте диаграммы, когда данные противоречат вашим предположениям.

Со временем ваши схемы на доске и стек наблюдаемости образуют замкнутый контур обратной связи: одно подсказывает, куда смотреть, другое подтверждает, что происходит на самом деле.

Модернизация: снижение рисков крупных изменений через визуальное моделирование отказов

Проекты модернизации — миграция на микросервисы, переезд в облако, смена баз данных — это как раз те случаи, где моделирование отказов приносит максимальную отдачу.

Изменения, которые на уровне одного компонента кажутся простыми, при выкатывании могут вызвать неожиданное системное поведение.

Перед тем как взяться за серьёзный шаг модернизации:

Нарисуйте текущее состояние
- Как на самом деле сегодня течёт данные?
- Где хрупкие интеграции или неформальные («теневые») зависимости?
Нарисуйте целевое состояние
- Какие компоненты переезжают, делятся или исчезают?
- Какие вызовы станут удалёнными вместо локальных?
Наложите сценарии отказов
- Какие новые режимы отказа появятся в целевом состоянии?
- Какие существующие отказы станут хуже в распределённой среде?
Выделите точки отказа с максимальным влиянием
- Какие сервисы или хранилища теперь оказываются на критическом пути для большего числа потоков?
- Где нужны лучшая изоляция, кэширование или механизмы backpressure?

Такой визуальный анализ заранее снижает вероятность, что ваш проект модернизации «успешно» достигнет функционального паритета, но при этом просядет по надёжности.

Как превратить моделирование отказов «сначала на доске» в привычку

Чтобы этот подход стал частью культуры команды, сделайте его лёгким и повторяемым:

Добавьте раздел «дизайн отказов» в каждый технический дизайн‑док.
Стандартизируйте несколько простых вопросов:
- Что происходит, когда это медленное?
- Что происходит, когда это недоступно?
- Что происходит, когда это неконсистентно?
Сохраняйте фото или цифровые версии того, что нарисовали на доске, и прикладывайте к задачам или документам.
Возвращайтесь к диаграммам после инцидентов и обновляйте их так, чтобы они соответствовали реальности.

И главное — нормализуйте разговор о сбоях на ранних стадиях. Сделайте так, чтобы поиск крайних случаев и путей отказа считался не пессимизмом, а профессионализмом.

Итог: нарисуйте отказ до того, как его отгрузит прод

Код — это обязательство; рисунки — дёшевы.

Если поставить доску между идеей и реализацией, вы:

Выявляете скрытые крайние случаи и пути распространения сбоев
Картируете зависимости и замечаете риски каскадных отказов
Повышаете уверенность в проектах модернизации, заранее находя хрупкие интеграции
Делаёте поведение системы при отказах результатом осознанного дизайна, а не побочным эффектом
Используете реальные логи, метрики и графы зависимостей, чтобы уточнять и приоритизировать сценарии

В следующий раз, когда вы собираетесь начинать фичу, сервис или миграцию, остановитесь, прежде чем открывать IDE.

Возьмите маркер. Нарисуйте, как это работает. Потом — как это ломается.

Это и есть подход «сначала на доске» — он может уберечь вас от самых тяжёлых уроков, выученных уже в продакшене.