Цепь Маркова как мост от метрик производительности к прогнозу инцидентов.

Аннотация. Рассматривается применение программного комплекса pg_expecto, реализующего сбор статистики производительности PostgreSQL и построение цепи Маркова для прогнозирования инцидентов. Проведён анализ сводного отчёта за 30 дней (октябрь–ноябрь 2026 г.). Показано, что сигнал SICPP обеспечивает покрытие 93,5% инцидентов при precision эпизодов 28,3%, сигнал C-only – покрытие 79,6% при 22 непокрытых инцидентах, преимущественно в зонах восстановления и пересечения с инцидентами. Калибровка вероятностей снижает Brier score на 11,9% без существенного изменения ROC-AUC. Выявлены артефакты агрегации (доли активности сигналов >100%) и расхождения в недельной динамике. Обоснована необходимость углублённого анализа выделенных переходных периодов с привлечением ожиданий, метрик ОС и активности фоновых процессов. Ключевые слова: PostgreSQL, мониторинг производительности, цепь Маркова, SICPP, C-only, JS-дивергенция, калибровка вероятностей, performance engineering. Применение комплекса pg_expecto и цепи Маркова для анализа производительности СУБД PostgreSQL | Postgres DBA | Дзен