Sua telemetria já sabe o que está errado. O Polylane realmente a lê.
Entrar na lista de esperaEle observa para você não ficar olhando. Suas métricas, logs e traces, lidos o tempo todo: julgados, não só armazenados.
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.
Ele faz as perguntas que seu código pode responder. Monitoramento construído a partir das linhas de log, spans e métricas que seu código declara.
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.
Lacunas são fechadas com código. O Polylane escreve a instrumentação que falta para você.
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.
Como o Polylane funciona. Ele aprende seu sistema, observa, investiga e age.
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Ele aprende seu sistema primeiro
O grafo de contexto mapeia cada recurso e dependência entre suas nuvens, repositórios e provedores de observabilidade. Os agentes raciocinam sobre a topologia real, não sobre palpites.
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Detecção sem limiares
Verificações integradas para cada provedor, mais verificações geradas a partir das suas próprias queries salvas e dashboards. Uma passagem estatística e um agente decidem juntos, e uma melhoria nunca abre uma issue.
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Investigações que mostram evidências
Cada afirmação aponta de volta para a query, a linha de log ou o registro de mudança por trás dela. Um veredito sem evidência recua para inconclusivo.
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Escritas se conquistam, nunca se presumem
As contas se conectam em modo somente leitura. Rollbacks ficam desativados por padrão, com limite de taxa e registrados. Mudanças de código passam pela sua revisão normal.
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Ele fica mais afiado a cada semana
Memórias, notas diárias e queries de monitoramento reconfirmadas contra dados reais: a investigação de julho aprende com a de junho.
Ele se conecta ao que você já roda. Conecte em modo somente leitura e comece.
Perguntas.
Isso substitui minhas ferramentas de observabilidade?
Não. O Polylane não é um dashboard nem um armazenamento de métricas: ele lê as mesmas séries que seus dashboards exibem, via Datadog, Honeycomb, Axiom, Grafana Cloud e Sentry, e faz a parte que eles não fazem: decidir, investigar e agir.
E se eu não tiver um provedor de observabilidade?
Os sinais nativos da nuvem cobrem a maior parte: Workers analytics na Cloudflare, CloudWatch na AWS e seus equivalentes nos outros. Conecte Datadog, Honeycomb, Axiom, Grafana Cloud ou Sentry e essas séries entram no mesmo grafo como fontes de primeira classe.
O que são key queries?
Perguntas de monitoramento com uma query por trás de cada uma, geradas a partir da sua telemetria e do seu código conectado, e executadas contra um dia de dados reais antes de serem mantidas. Perguntas que a conta ainda não consegue responder são mantidas de propósito, como lacunas de telemetria que vale a pena fechar.
As correções de instrumentação vão mudar minha stack?
Não. Elas espelham a configuração que você já usa e não adicionam dependências: eventos estruturados, captura de erros e os atributos de que uma investigação realmente precisa.
Monitoramento com IA gera mais ruído de alertas?
O veredito padrão é nenhuma issue. As verificações sabem qual direção é pior, melhorias nunca disparam, e oscilações de tráfego sozinhas não são tratadas como falhas. O silêncio é um recurso: o Polylane fala quando algo real quebra.