Бот новостей умер дважды: OOM и зависание feedparser подводят метрики
За 10 дней в проде бот с лентой новостей на sqlite-vec дважды «умер» без оповещения, а метрика релевантности упала до 30 %. Что пошло не так и как избежать подобных сюрпризов.
Автор статьи на Habr ML делится опытом эксплуатации собственного Telegram‑бота, который собирает «хорошие новости» и хранит их в базе sqlite-vec за $5 в месяц. После публикации проекта в начале недели к нему начали подключаться реальные пользователи, и в проде возникли два критических сбоя, о которых он не получил уведомления.
- OOM‑ошибка при загрузке модели. При попытке инициализировать модель в памяти процесс превысил лимит RAM, что привело к мгновенному завершению контейнера. Бот продолжал отвечать в Telegram, но не генерировал новые новости в течение 4–5 дней.
- Зависание feedparser. Функция
feedparser.parse(url)вызывалась без таймаута, и при падении одного из внешних RSS‑источников весь пайплайн «завис» до восстановления соединения. Это тоже привело к длительному простою.
Одновременно с этими проблемами метрика релевантности резко упала до 30 % — автор почти откатил рабочую фичу, полагая, что модель стала хуже. Оказалось, что падения метрики были следствием отсутствия новых данных, а не деградации модели.
В статье подробно описаны используемые инструменты (Python, sqlite-vec, feedparser, Telegram Bot API) и предложены решения: ограничение памяти, установка таймаутов для внешних запросов и мониторинг активности пайплайна. Полный текст доступен на Habr ML.
Для разработчиков ботов это напоминание о необходимости встроенного health‑чека и ограничений ресурсов. Таймауты запросов к RSS‑лентам и лимиты памяти спасут от «тихих» сбоев, а метрики следует интерпретировать в контексте объёма данных. Внедрите автоматическое оповещение о падениях, иначе ваш сервис может казаться живым, но не работать.
