Мониторинг событий с оценкой срочности и оповещениями

Как это работает

Уведомления из Postgres в devino настраиваются готовым сценарием: он ловит событие и сразу шлёт сообщение.

1. Запуск: Расписание: опрос API каждые 2 минуты
2. Затем: Настройки сценария
3. Затем: Получить данные о рейсах и погоде
4. Затем: Обработать лимит запросов
5. Затем: Валидировать и нормализовать данные
6. Затем: Проверить идемпотентность и дедупликацию
7. Проверка: Дубликат события?
8. Если нет — AI-агент: Прогнозирование и анализ сбоев
9. Затем: Применить правила операционной логики
10. Проверка: Маршрутизировать по серьезности и типу
11. Если да — Сохранить в БД критических событий
12. Затем: Оповестить канал OCC в Slack
13. Затем: Email: уведомление наземного персонала
14. Затем: SMS: оповещение службы поддержки
15. Затем: Подготовить данные уведомления пассажиров
16. Проверка: Требуется перебронирование?
17. Если да — Запустить сценарий перебронирования
18. Проверка: Объединить все пути уведомлений
19. Затем: Сгенерировать метрики дашборда
20. Затем: Сохранить в БД метрик дашборда
21. Если нет — Сохранить в БД событий высокого приоритета
22. Если нет — Хранилище: БД событий среднего приоритета
23. Если нет — Сохранить в БД событий низкого приоритета
24. Запуск: Вебхук: получение событий в реальном времени
25. Затем: OpenAI GPT-4
26. Затем: Структурированный вывод: анализ сбоев

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.