Produksjon sluttet å få plass i noens hode. Polylane holder alt sammen: skyer, kode og telemetri i én levende graf.
Bli med på ventelistenIssue hotspot: 4 issues in the last 7 days
Change hotspot: 12 changes in the last 7 days
Change hotspot: 7 changes in the last 7 days
Issue hotspot: 2 issues in the last 7 days
Issue hotspot: 1 issue in the last 7 days
Change hotspot: 3 changes in the last 7 days
Agenter er så gode som konteksten sin. Slik lærer Polylane din.
-
Hele skyen din, skrivebeskyttet
AWS gjennom en skrivebeskyttet rolle, de fleste leverandører med et API-token. Hver ressurs går inn i grafen, og den holder seg oppdatert på egen hånd.
-
Koblet på tvers av leverandører
Vertsnavn, DNS-oppføringer og IP-er knytter skyene sammen: en Cloudflare-CNAME som peker på en Render-tjeneste. Den faktiske forespørselsstien, ikke diagrammet fra to år tilbake.
-
Det viktige, fulgt tettere
Hver ressurs får et nivå, fra kritisk til minimal, beregnet daglig ut fra trafikk og hva som avhenger av den. Overstyr hva du vil.
-
Den skriver ting ned
Hver ressurs har en wiki som skriver seg selv om etter hvert som systemet ditt endrer seg, og agenter legger igjen notater: julis undersøkelse lærer av junis.
CLI eller MCP, du velger. Kodeagenten din kobler seg til slik du vil.
CLI-en kobler det opp.
Én installasjon kobler til stacken din og registrerer Polylane i hver kodeagent på maskinen din.
MCP serverer det.
Skyene, telemetrien, deployene og koden din bak én MCP-server. Lesing som standard; skriving ligger bak en policy som avviser som standard.
I verktøyet du allerede bruker. Hver agent leser den samme grafen.
Code mode. Én rundtur, bare svaret.
I stedet for å kalle verktøy ett og ett skriver agenten din TypeScript mot MCP-ens tools-navnerom, og serveren kjører det. Mellomresultater berører aldri kontekstvinduet; bare svaret kommer tilbake.
// 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" };
✓ one answer back; twenty round trips saved