Deine Telemetrie weiß schon, was nicht stimmt. Polylane liest sie tatsächlich.
Auf die WartelisteEs beobachtet, damit du nicht starren musst. Deine Metriken, Logs und Traces, rund um die Uhr gelesen: beurteilt, nicht nur gespeichert.
Critical latency degradation in checkout-edge worker
checkout-edge › Cloudflare Worker Critical latency degradation detected in checkout-edge worker: 18x+ P99 latency spikes sustained for 12 minutes
edge-gateway Cloudflare Worker ··· checkout-edge Cloudflare Worker ··· 
hd-prod Hyperdrive ··· 
payments-db PlanetScale ··· cart-svc Cloudflare Worker ···
Deploy 9f3c2a1 shrank the Hyperdrive pool
hd-prod from 50 connections to 5. Under checkout load,
requests queue on connection checkout and P99 rises 18× against the 30-minute baseline. Restoring the pool size restores latency.
Es stellt die Fragen, die dein Code beantworten kann. Monitoring gebaut aus den Logzeilen, Spans und Metriken, die dein Code deklariert.
Key queries
31 active · 2 telemetry gapsGenerated from your telemetry and your connected code, judged on observed data: every candidate ran against a day of real data before it was kept.
Lücken werden mit Code geschlossen. Polylane schreibt die fehlende Instrumentierung für dich.
Key queries
31 active · 2 telemetry gapsGenerated from your telemetry and your connected code, judged on observed data: every candidate ran against a day of real data before it was kept.
So funktioniert Polylane. Es lernt dein System, beobachtet es, untersucht und handelt.
-
Es lernt zuerst dein System
Der Context Graph kartiert jede Ressource und Abhängigkeit über deine Clouds, Repos und Observability-Provider. Agenten denken über echte Topologie nach, nicht über Vermutungen.
-
Erkennung ohne Schwellenwerte
Eingebaute Checks für jeden Provider, plus Checks aus deinen eigenen gespeicherten Queries und Dashboards. Ein statistischer Durchgang und ein Agent entscheiden gemeinsam, und eine Verbesserung löst nie ein Issue aus.
-
Untersuchungen mit Belegen
Jede Behauptung verweist zurück auf die Query, die Logzeile oder den Änderungseintrag dahinter. Ein Urteil ohne Belege fällt auf unentschieden zurück.
-
Schreibzugriff wird verdient, nie vorausgesetzt
Konten verbinden sich nur lesend. Rollbacks sind standardmäßig aus, ratenbegrenzt und protokolliert. Codeänderungen gehen durch dein normales Review.
-
Es wird jede Woche schärfer
Memories, tägliche Notizen und Monitoring-Queries, gegen echte Daten neu bestätigt: Die Untersuchung im Juli lernt von der im Juni.
Es steckt sich in das, was du schon betreibst. Nur lesend verbinden und loslegen.
Fragen.
Ersetzt das meine Observability-Tools?
Nein. Polylane ist kein Dashboard und kein Metrikspeicher: Es liest dieselben Reihen, die deine Dashboards zeigen, über Datadog, Honeycomb, Axiom, Grafana Cloud und Sentry, und übernimmt den Teil, den sie nicht übernehmen: entscheiden, untersuchen und handeln.
Was, wenn ich keinen Observability-Provider habe?
Cloud-native Signale tragen das meiste: Workers-Analytics auf Cloudflare, CloudWatch auf AWS und ihre Entsprechungen anderswo. Verbinde Datadog, Honeycomb, Axiom, Grafana Cloud oder Sentry, und diese Reihen kommen als erstklassige Quellen in denselben Graph.
Was sind Key Queries?
Monitoring-Fragen mit je einer Query dahinter, erzeugt aus deiner Telemetrie und deinem verbundenen Code und gegen einen Tag echter Daten ausgeführt, bevor sie behalten werden. Fragen, die das Konto noch nicht beantworten kann, werden bewusst behalten, als Telemetrielücken, die es zu schließen lohnt.
Verändern die Instrumentierungs-Fixes meinen Stack?
Nein. Sie lehnen sich an das Setup an, das du schon nutzt, und fügen keine neuen Abhängigkeiten hinzu: strukturierte Events, Fehlererfassung und die Attribute, die eine Untersuchung tatsächlich braucht.
Erzeugt KI-Monitoring mehr Alert-Rauschen?
Das Standardurteil ist kein Issue. Checks wissen, welche Richtung schlechter ist, Verbesserungen feuern nie, und Traffic-Schwankungen allein gelten nicht als Ausfälle. Stille ist ein Feature: Polylane meldet sich, wenn etwas Echtes kaputtgeht.