Большая часть инцидентов в ML связана не с моделями, а с неожиданными сдвигами данных. Чтобы ловить такие проблемы раньше, стоит внедрить обязательные чек-листы: полнота полей, допустимые диапазоны, доля пропусков и стабильность распределений.
Проверки должны быть автоматическими и привязанными к релизному циклу. Например, при выкладке новой схемы событий запускаем валидатор на выборке последних суток и сравниваем с эталоном. Если отклонения превышают порог, релиз блокируется до разбора причин.
Не обязательно сразу строить сложную систему мониторинга. Достаточно добавить несколько SQL-запросов и визуализацию метрик в дашборд. Со временем команды сами начинают расширять перечень проверок, когда видят пользу от ранних сигналов.
