프로덕션은 더 이상 누구의 머릿속에도 들어가지 않습니다. Polylane이 전부 담습니다. 클라우드, 코드, 텔레메트리를 하나의 실시간 그래프에.
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Issue hotspot: 1 issue in the last 7 days
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에이전트는 컨텍스트만큼만 유능합니다. Polylane이 여러분의 컨텍스트를 학습하는 방법입니다.
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클라우드 전체를 읽기 전용으로
AWS는 읽기 전용 역할로, 대부분의 제공자는 API 토큰으로 연결합니다. 모든 리소스가 그래프에 합류하고, 스스로 최신 상태를 유지합니다.
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제공자를 넘어 연결
호스트명, DNS 레코드, IP가 클라우드를 연결합니다. Render 서비스를 가리키는 Cloudflare CNAME처럼요. 2년 전 다이어그램이 아니라 실제 요청 경로입니다.
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중요한 것은 더 엄격하게 감시
모든 리소스에 critical부터 minimal까지 티어가 부여되며, 트래픽과 의존 관계를 바탕으로 매일 계산됩니다. 무엇이든 직접 재정의할 수 있습니다.
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기록을 남깁니다
각 리소스는 시스템이 변해 감에 따라 스스로 다시 쓰이는 위키를 갖고, 에이전트는 메모를 남깁니다. 7월의 조사는 6월의 조사에서 배웁니다.
CLI든 MCP든, 선택은 여러분의 것입니다. 코딩 에이전트는 원하는 방식으로 연결됩니다.
CLI가 연결합니다.
한 번의 설치로 스택을 연결하고, 컴퓨터에 있는 모든 코딩 에이전트에 Polylane을 등록합니다.
MCP가 제공합니다.
클라우드, 텔레메트리, 배포, 코드가 하나의 MCP 서버 뒤에 있습니다. 기본은 읽기이고, 쓰기는 기본 거부 정책 뒤에 있습니다.
이미 쓰는 도구 안에서. 모든 에이전트가 같은 그래프를 읽습니다.
Code mode. 한 번의 왕복, 답만 돌아옵니다.
도구를 하나씩 호출하는 대신, 에이전트가 MCP의 tools 네임스페이스에 대해 TypeScript를 작성하면 서버가 실행합니다. 중간 결과는 컨텍스트 윈도우에 닿지 않고, 답만 돌아옵니다.
// Which deploy slowed checkout-edge? const deploys = await tools.deployHistory({ service: "checkout-edge", hours: 24 }); const { points } = await tools.queryMetrics({ service: "checkout-edge", metric: "latency.p99", hours: 24, }); const median = (xs) => xs.sort((a, b) => a - b)[xs.length >> 1] ?? 0; const p99 = (t, side) => median(points.filter((p) => (side < 0 ? p.t < t : p.t > t)).map((p) => p.v)); // Score every deploy by the p99 shift across its timestamp. const [worst] = deploys .map((d) => ({ ...d, shift: p99(d.at, 1) / p99(d.at, -1) })) .sort((a, b) => b.shift - a.shift); // Pull the error logs right after the suspect deploy. const errors = await tools.queryLogs({ service: "checkout-edge", level: "error", after: worst.at, limit: 5, }); // Only this returns; the series and logs stay in the sandbox. return { deploy: worst.sha, // 9f3c2a1 p99Shift: worst.shift, // 4.8 topError: errors[0]?.message, // "Hyperdrive pool exhausted" };
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