Разбираем, как Samsung SDS масштабирует корпоративные ИТ-услуги и платформы в экосистемах, где надежность — это продукт: процессы, SLO, наблюдаемость, изменения и риски.
Samsung SDS часто описывают как «ИТ-оператора» для крупных организаций: компания не просто внедряет системы, а берет на себя эксплуатацию корпоративных ИТ‑услуг и корпоративных платформ, поддерживает их работоспособность и развивает под нужды бизнеса. В таком формате ценность измеряется не количеством проектов, а тем, насколько предсказуемо сервисы работают каждый день.
Обычно «продуктом» считают приложение или платформу, а «надежность» — техническим свойством. Подход Samsung SDS переворачивает эту логику: операционная надежность становится частью обещания сервиса и продаваемой характеристикой наравне с функциональностью.
На практике это означает три вещи:
В крупных экосистемах портфель почти всегда смешанный: классические ИТ‑услуги (поддержка пользователей, инфраструктура, сети, рабочие места), платформенные компоненты (интеграции, данные, облака), а также операционные практики: ITSM и управление инцидентами, наблюдаемость (observability), управление изменениями и контроль рисков.
Материал полезен ИТ‑руководителям и владельцам сервисов, архитекторам, менеджерам изменений и всем, кто отвечает за масштабирование ИТ, где стабильность и предсказуемость — не «приятный бонус», а ожидаемый результат.
Масштабирование корпоративных ИТ в стиле Samsung SDS — это не только про рост нагрузки и расширение мощностей. В реальности сложность растет быстрее из‑за количества зависимостей: чем больше участников и интеграций, тем больше точек отказа и тем труднее удерживать операционную надежность как продукт.
Под экосистемой стоит понимать не абстрактный «набор систем», а конкретную среду взаимодействия:
В такой структуре «корпоративные ИТ‑услуги» живут рядом с «корпоративными платформами»: услуги дают понятный результат бизнесу, платформы — стандарты, интерфейсы и повторно используемые возможности, которые ускоряют подключение новых участников.
Каждая интеграция добавляет точки отказа, очереди согласований, разные окна релизов и конфликтующие приоритеты. Поэтому рост экосистемы почти всегда повышает нагрузку на ITSM и управление инцидентами, а также требует более строгих практик наблюдаемости: без единой картины цепочки зависимостей сложно быстро локализовать причину и восстановить сервис.
Надежность в экосистемах чаще всего «проседает» не внутри отдельной системы, а на стыках:
Чтобы заранее определить «кто держит SLA», важно формализовать цепочку поставки услуги: владелец бизнес‑результата, владелец сервиса, владельцы зависимостей и интеграций. На практике помогает RACI для ключевых сценариев и единая связка «карта зависимостей → метрика → SLO». Тогда внешние обязательства по SLA становятся суммой управляемых внутренних SLO, а ответственность перестает быть спором и превращается в процесс.
В крупных компаниях часто смешивают два подхода: корпоративные ИТ‑услуги и корпоративные платформы. Оба нужны для масштабирования ИТ внутри экосистемы интеграций, но отвечают на разные вопросы: услуга — «что гарантируем бизнесу», платформа — «как делаем это повторяемо и предсказуемо».
ИТ‑услуги живут в логике ITSM: есть потребители, каталог, запросы, инциденты, изменения. У услуги обычно четко описаны границы ответственности и ожидания: доступность, время восстановления, окно сопровождения, каналы поддержки. Поэтому основные метрики здесь — SLA/SLO, выполнение сроков, качество обработки обращений и эффективность управления инцидентами.
Платформа ближе к продукту: у нее свой бэклог, развитие по версиям, «клиенты» внутри компании (команды, продукты, филиалы). Метрики платформы — скорость и безопасность поставки (lead time), доля самообслуживания, повторное использование компонентов, снижение ручных операций и стабильность изменений (например, доля откатов).
Платформа задает «рельсы», по которым ИТ‑услуги становятся дешевле и надежнее: единые шаблоны инфраструктуры, стандартные пайплайны релизов, типовые интеграции, общие политики безопасности. Чем меньше вариативности в том, как сделано, тем выше операционная надежность: проще мониторинг, проще диагностика, легче прогнозировать нагрузку и последствия изменений.
Самообслуживание (self-service) — ключевой механизм масштабирования: команды получают готовые блоки (окружения, очереди, секреты, интеграционные коннекторы) без ожидания ручной настройки, а операции становятся более предсказуемыми.
Ниже — практичный каркас, который обычно покрывает ключевые потребности экосистемы и интеграций:
В результате услуги формализуют обещания бизнесу через SLA и SLO, а платформы обеспечивают фундамент, который делает эти обещания реалистичными на масштабе.
Надежность перестает быть «ощущением», когда у нее есть четкие договоренности и измерения. В больших экосистемах это важно не только для ИТ‑команд, но и для бизнес‑заказчиков: становится понятно, что именно гарантируется, как это контролируется и что делать, если факты расходятся с ожиданиями.
SLI (Service Level Indicator) — измеряемый показатель. Например: доля успешных платежей, p95‑задержка ответа API, процент ошибок 5xx, среднее время восстановления.
SLO (Service Level Objective) — целевое значение SLI на период. Например: «не менее 99,9% успешных запросов за 30 дней» или «p95‑задержка не выше 300 мс в рабочие часы».
SLA (Service Level Agreement) — внешнее обязательство перед клиентом/внутренним заказчиком, обычно с последствиями (компенсации, штрафы, эскалации). Часто SLA шире и «жестче», чем SLO, поэтому SLO удобно использовать как операционный ориентир, а SLA — как контракт.
Практичный минимум, который хорошо переводится на язык бизнеса:
Бюджет ошибок — это допустимый «зазор» между идеалом (100%) и вашим SLO. Например, при SLO 99,9% на месяц бюджет — примерно 43 минуты недоступности.
Полезное применение: если бюджет быстро «сгорает», приоритизируют надежность (стабилизация, улучшение мониторинга, устранение повторяющихся причин) и временно снижают темп рискованных изменений. Если бюджет не расходуется — можно смелее выпускать улучшения.
Каждый показатель стоит привязать к риску и пользовательскому опыту: что именно ломается для клиента и сколько это стоит (потеря продаж, рост обращений, простои цепочек поставок). Хороший тест: если метрика ухудшилась, понятно ли, какое решение нужно принять — и кто его принимает. Если ответа нет, метрика лишняя или сформулирована неудачно.
Когда надежность рассматривается как продукт, операционная модель становится «производственной линией»: она должна быстро восстанавливать сервис, объяснять причины и снижать вероятность повторения. Здесь важны не героические усилия отдельных людей, а предсказуемые правила.
Инцидент — это отклонение, которое влияет на пользователей или рискует повлиять на бизнес. Чтобы не тратить время на поиски «кто отвечает», заранее задаются роли и режим работы.
Обычно выделяют: инцидент‑менеджера (ведет процесс), технических владельцев компонентов, коммуникационного координатора и дежурные смены (on‑call). Важно иметь единый канал коммуникаций (чат/мост), где фиксируются решения и текущий статус.
Критерии эскалации должны быть простыми: по времени (например, нет прогресса 15 минут), по масштабу (затронуто >X% транзакций), по риску (безопасность/регуляторика), по неопределенности (непонятна зона ответственности). Это снижает простои не за счет «скорости рук», а за счет скорости согласований.
Разбор нужен не для отчета, а для улучшений. Фиксируйте: таймлайн событий, гипотезы, принятые решения, что помогло, что мешало (например, не хватило метрик или прав доступа).
Практика, которая работает: список конкретных action items с владельцем и сроком, а также проверка внедрения через 1–2 недели. Формат «без обвинений» повышает качество данных: люди перестают скрывать проблемы.
Инциденты лечат симптомы; problem management устраняет системные дефекты. Признак «проблемы»: повторяемость, высокий потенциальный ущерб или технический долг, который растет. Полезно вести Known Error Database: известная ошибка, обходной путь, план исправления и приоритет.
Бизнесу важны ответы «что происходит, кого затронуло, когда восстановим». Помогают стандартизированные статусы (Investigating / Identified / Mitigating / Monitoring / Resolved) и единый словарь событий (инцидент, деградация, плановые работы). Краткие отчеты по шаблону и внутренняя страница статуса сокращают шум и повышают доверие.
Когда ИТ обслуживает экосистему из десятков продуктов и сотен интеграций, «мониторинг зелёный/красный» перестаёт спасать. Наблюдаемость (observability) отвечает на другой вопрос: почему что-то сломалось — и позволяет доказуемо сократить время поиска причины, а не только время реакции.
Классический мониторинг фиксирует симптомы (нагрузка CPU, доступность эндпоинта). Наблюдаемость добавляет контекст и связность данных: метрики, логи и трассировки в одном «рассказе» о запросе.
На масштабе важно видеть цепочку целиком: пользователь → API → интеграции → базы данных → инфраструктура. Практически это означает единые корреляционные идентификаторы (request‑id/trace‑id), стандартные поля логов (сервис, версия, регион, клиент, код ошибки) и измерение задержек на каждом переходе.
Отдельная ценность — диагностика «серых» проблем: деградаций, частичных отказов, таймаутов у партнёров. Если трассировка обрывается на границе интеграции, экосистема слепнет. Поэтому диагностируемость стоит проектировать так же внимательно, как отказоустойчивость.
В большой компании телеметрия — это контракт:
Эти договорённости стоит закреплять на уровне платформы и шаблонов сервисов, иначе каждый продукт «изобретает» наблюдаемость заново.
Руководству полезны дашборды, отвечающие на вопрос «как влияет ИТ на бизнес»: доступность ключевых пользовательских сценариев, объём ошибок, тренды по SLO, стоимость инцидентов.
Инженерам и поддержке нужны дашборды для действий: карта зависимостей, топ причин ошибок, разрез по версиям релизов, очереди/БД с признаками насыщения, а также быстрые ссылки из алерта в трассировку и логи. Такой «путь от сигнала к причине» часто экономит часы — особенно в экосистемах, где проблема живет на стыке команд.
Когда надежность — продукт, каждое изменение в инфраструктуре, коде, конфигурации или интеграциях становится потенциальной «поставкой дефекта» в экосистему. Поэтому цель change management — не замедлять команды, а управлять риском предсказуемо и одинаково для всех.
Хороший процесс начинается с простой риск‑оценки: что меняем, какие сервисы/потребители затрагиваем, есть ли обратимая операция, какой ожидаемый радиус поражения. Для низкого риска достаточно легкого контроля (авто‑проверки, стандартные шаблоны, уведомление). Для высокого — обязательны ревью, заранее согласованное окно изменений и готовность дежурных.
Практичный минимум для каждого изменения:
Для платформ важнее не частота релизов, а управляемая совместимость. Нужны версии API/SDK, политика депрекации, понятный календарь изменений и каналы коммуникации с командами‑потребителями. Хорошая практика — выпускать изменения как «контракт»: что сломается, когда, и какие есть миграционные пути.
Риск уменьшают не согласования, а техники доставки:
На масштабе критичен единый реестр активов и зависимостей: «что где работает» и «кто от кого зависит». Без этого невозможно оценить влияние изменений и быстро локализовать инцидент. Реестр (CMDB/каталог сервисов) должен обновляться автоматически из пайплайнов и мониторинга — иначе он устареет быстрее, чем выйдет следующая правка.
Когда надежность считается продуктом, «ответственный» должен быть назначен не в презентации, а в ежедневной работе: кто принимает решения, кто дежурит, кто устраняет, кто предотвращает повторения. В крупных организациях ключевая проблема — не нехватка специалистов, а размывание границ между сервисами, платформами и подрядчиками.
Практичный базис — матрица RACI, но только если она привязана к конкретным артефактам: сервисному каталогу, метрикам, дежурствам и процедурам изменений.
Важно заранее фиксировать «серые зоны»: кто владеет интеграциями, кто отвечает за данные, кто утверждает рискованные изменения.
Масштабируемая модель поддержки обычно строится так:
Чтобы не превратить L2/L3 в «вечную линию спасения», используют центры компетенций (CoE) и федеративные команды: стандарты и инструменты единые, но ответственность за качество сервиса — у владельца сервиса.
Надежность быстрее растет там, где знания упакованы:
Даже при отличных SLA с внешними поставщиками система «падает» из‑за внутренних разрывов. Помогают OLA — соглашения между командами внутри компании: время реакции, окна изменений, формат эскалаций, требования к диагностике (логи/трейсы), участие в постмортемах. Смысл не в юридических формулировках, а в предсказуемости взаимодействия и измеримых обязательствах.
Экосистема — это не только ваши сервисы и базы данных, но и десятки интеграций: платежи, логистика, CRM, внешние справочники, партнерские API. Поэтому устойчивость проектируется не «внутри сервиса», а на стыках: где данные переходят границы команд и компаний.
Чтобы сбой одной стороны не превращался в цепную реакцию, на уровне интеграций обычно закладывают несколько базовых механизмов.
Очереди помогают «развязать» системы по времени: если получатель временно недоступен, сообщения аккуратно ждут.
Ретраи (повторные попытки) нужны, когда ошибка временная. Но ретраи должны быть ограничены и с паузой (лучше с увеличением задержки), иначе вы сами создадите нагрузку и усугубите инцидент.
Идемпотентность означает: повторный запрос не должен приводить к повторному списанию денег или созданию дубля заказа. Для этого используют ключи идемпотентности и проверки на дубликаты.
Лимиты и таймауты — «предохранители». Таймауты не дают запросам висеть бесконечно, а лимиты защищают сервис от шторма запросов, когда соседняя система ведет себя неправильно.
В крупных корпоративных платформах важно заранее решить, что будет, если часть функций недоступна. «Мягкий отказ» — это когда система продолжает работать в режиме ограниченной функциональности: например, показывает данные из кеша, принимает заказ без мгновенного подтверждения, отключает второстепенные расчеты, но сохраняет ключевой сценарий.
Практика: для каждого критичного потока определить минимально допустимый набор функций и правила переключения в «урезанный режим».
Если в цепочке есть внешний провайдер, его доступность должна быть формализована: целевые показатели, окно поддержки, процедура эскалации. Но этого мало — нужны планы обхода: альтернативный маршрут, запасной провайдер, ручной процесс, очередь «на потом». Чем критичнее зависимость, тем важнее заранее решить, как бизнес будет работать при частичной недоступности.
Устойчивость нельзя проверить только на бумаге. Полезный минимум: нагрузочные проверки, отключение узлов, имитация сетевых задержек и разрывов, отказ внешнего API, переполнение очередей. Цель таких тестов — убедиться, что таймауты, лимиты и режимы деградации действительно срабатывают предсказуемо и безопасно.
Когда надежность — это продукт, безопасность и непрерывность нельзя «добавить потом». Любая крупная экосистема держится на доверии: к данным, к транзакциям, к доступам и к тому, что сервис восстановится в приемлемые сроки.
Безопасность напрямую влияет на доступность: утечки и компрометации почти всегда заканчиваются остановками, ограничениями доступа или аварийными изменениями.
Практичный базис начинается с управления доступами (IAM): принцип минимальных привилегий, регулярный пересмотр прав, отдельные роли для администрирования и для повседневной работы. Для экосистем важно учитывать не только сотрудников, но и сервисные аккаунты, интеграции и внешних подрядчиков.
Сегментация сети и изоляция критичных контуров уменьшают «радиус поражения». Параллельно нужен отработанный процесс реагирования на инциденты ИБ: кто принимает решение об отключении интеграций, как быстро блокируются ключи/токены, где фиксируются действия и как запускается пост‑инцидентный разбор.
RPO (Recovery Point Objective) — сколько данных бизнес готов потерять по времени (например, 15 минут транзакций).
RTO (Recovery Time Objective) — сколько времени допустим простой сервиса до восстановления (например, 2 часа).
Эти параметры должны быть заданы по сервисам и согласованы с владельцами процессов. Важно не только «делать бэкапы», но и регулярно проверять восстановление: тестовые подъемы, контроль целостности, готовность зависимых интеграций. Иначе в момент аварии выяснится, что резерв есть, а восстановить его в реальный RTO невозможно.
Аудит должен быть побочным продуктом нормальной операционной практики. Помогают автоматизированные доказательства: журналы доступа, неизменяемые логи, отчеты о патчах, результаты тестов восстановления, единые шаблоны изменений. Тогда проверка подтверждает реальность процессов, а не создает параллельную «отчетность ради отчетности».
Риски удобно ранжировать по двум осям: влияние на бизнес (деньги, простои, репутация, регуляторика) и вероятность. В экосистемах критичны сценарии цепочки: компрометация ключа интеграции, отказ провайдера, ошибка в массовом обновлении, потеря доступности общих платформенных компонентов.
Хорошая практика — заранее определить «топ‑10» сценариев и привязать к каждому конкретные меры: профилактика, обнаружение, план восстановления и критерии, когда эскалировать до кризисного управления.
Надежность не бывает «бесплатной»: вы либо платите заранее (резервирование, процессы, инструменты), либо платите потом — простоями, штрафами по SLA, потерей доверия и внутренними «пожарами». Поэтому важно перевести разговор о стабильности из эмоций в деньги и измеримые допущения.
Начните с простой модели: стоимость часа простоя для каждого критичного сервиса. В нее обычно входят недополученная выручка, компенсации/штрафы, сверхурочные, репутационные потери (их можно оценивать через рост обращений в поддержку и отток). Отдельно считайте стоимость деградации (когда сервис «работает», но медленно): часто она дороже, чем кажется.
Дальше — стоимость избыточности: дополнительная инфраструктура, лицензии, поддержка, тестирование отказоустойчивости. Ключевой компромисс: не «делать все N+1», а инвестировать там, где риск и эффект максимальны.
Надежность ломается не только из‑за багов, но и из‑за нехватки мощности. Хорошая практика — планировать емкость на основе:
Финансово это выглядит как сценарии «база/оптимистичный/стресс» с заранее согласованными триггерами закупок.
Большие компании теряют деньги на незаметных утечках: дублирующиеся лицензии, неиспользуемые мощности, платные опции «по умолчанию». Помогает единый реестр контрактов, регулярные сверки потребления и понятные правила закупок. Полезно привязать затраты поставщиков к сервисам в каталоге (см. /blog/it-service-catalog), чтобы было видно, что именно «покупает» каждая команда.
Чтобы цифры не превращались в презентацию «все хорошо», фиксируйте:
Так надежность становится управляемой: вы понимаете, за что платите, какие риски принимаете и где инвестиции дают максимальную отдачу.
Если смотреть на надежность как на продукт, важно начать не с «большой трансформации», а с понятного минимума: измеряемость, управляемые изменения и прозрачные риски. Ниже — практичный путь, который можно запустить в существующей структуре.
Метрики и договоренности: есть ли единые SLA/SLO на критичные сервисы, понятные бизнесу; фиксируете ли вы error budget (допустимый «лимит сбоев»).
Процессы: единый поток инцидентов (владельцы, приоритеты, коммуникации); различение «инцидент» и «проблема»; регулярные постмортемы без поиска виноватых.
Наблюдаемость: базовые сигналы по каждому сервису (задержка, ошибки, насыщение ресурсов) + трассировка для ключевых интеграций; единый каталог алертов с правилами эскалации.
Изменения: учет изменений, понятные окна/политики релизов, план отката; минимальный контроль риска (например, проверка влияния на зависимости).
Риски и непрерывность: список топ‑10 рисков и «план Б» для каждого; тестируемые процедуры восстановления (не на бумаге).
0–30 дней: выбрать 3–5 критичных сервисов, описать их зависимости и владельцев; ввести единый шаблон инцидента и канал коммуникаций; настроить базовые дашборды и алерты «по делу».
31–60 дней: определить SLO и error budget для выбранных сервисов; запустить постмортемы и бэклог проблем; стандартизировать релиз: чек‑лист, откат, критерии «готово».
61–90 дней: расширить подход на следующий слой сервисов; провести 1–2 учения по восстановлению; запустить ежемесячный обзор надежности с бизнесом (что улучшили, где риск растет, что требует инвестиций).
Ставьте первыми те зоны, где надежность «продается»:
Критерий простой: максимум снижения риска и потерь на единицу усилий.
После 90 дней сравните подходы внутри портфеля: где SLO реально управляют работой, а где остаются «декларацией». Обновите каталог услуг: для каждого сервиса — владелец, потребители, зависимости, SLA/SLO, окно изменений, план восстановления. Это станет основой для следующего шага: масштабирования модели на всю экосистему и выравнивания ожиданий с бизнесом (см. /blog/catalog-uslug).
Если часть вашей стратегии — быстрее создавать внутренние сервисы, порталы и интеграционные «прослойки», не теряя управляемость, полезно смотреть на такие инструменты, как TakProsto.AI. Это vibe‑coding платформа для российского рынка: приложения (web, server и mobile) собираются через чат, но результат остается эксплуатируемым продуктом — с исходниками, развертыванием и контролируемыми изменениями.
Практическая связка с темой надежности выглядит так:
С точки зрения операционной модели это не замена SRE/ITSM и не «волшебная кнопка», а способ ускорить поставку сервисов при условии, что вы заранее закрепили роли, SLO, правила телеметрии и процесс изменений — то есть сделали надежность частью продукта.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.
