---
title: "Resilient data collection workflows"
url: "https://ramenm.com/ru/projects/resilient-data-collection"
markdown_url: "https://ramenm.com/ru/projects/resilient-data-collection/index.md"
locale: "ru"
content_language: "ru"
page_kind: "project"
source: "localized_path"
llms_url: "https://ramenm.com/llms.txt"
llms_full_url: "https://ramenm.com/llms-full.txt"
---

# Resilient data collection workflows

- Case study URL: https://ramenm.com/ru/projects/resilient-data-collection
- Markdown URL: https://ramenm.com/ru/projects/resilient-data-collection/index.md
- Role: Python Data / Backend Developer
- Period: 2022-2024
- Team: Commercial data tooling

Collection и debugging workflows для external web systems, где behavior меняется, а failures должны быть diagnosable.

## Problem
External targets часто менялись, а failures было сложно воспроизвести по одному error message.

## Solution
Работал с request tracing, browser automation, parsers, diagnostics и reusable collection logic.

## Impact
Failures стало проще classify, reproduce и fix без старта с нуля каждый раз.

## Stack
- Python, Web scraping, Reverse engineering, Playwright, ClickHouse

## Metrics
- Focus: Diagnostics
- Stack: HTTP + browser runtime
- Output: Reusable logic

## Highlights
- Анализировал HTTP и JavaScript behavior для changing external systems.
- Строил и подстраивал collection logic вокруг real target behavior.
- Улучшал diagnostics, чтобы failures было проще reproduce.

## Lessons
- Parser полезен только если failure path visible.
- Data collection work требует терпения к edge cases.