仪表盘

别再写告警规则了。 智能体读取你的日志并做出判断。

加入候补名单
Issues Critical latency degradation in checkout-edge worker Overview

Critical latency degradation in checkout-edge worker

Incident critical Polylane ·Detected 3 hours ago ·Last seen 4 minutes ago ·2 occurrences
OverviewInvestigationMetricsTimelineProperties
checkout-edge Cloudflare Worker

Critical latency degradation detected in checkout-edge worker: 18x+ P99 latency spikes sustained for 12 minutes

Causal metrics All metrics
Request Duration
414 ms ▲ 43.1σ
Wall Time
416 ms ▲ 43.0σ
CPU Time
14 ms ▲ 2.6σ
Blast radius
Search your cloud resources...
Graph Table
edge-gateway Cloudflare Worker ··· checkout-edge Cloudflare Worker ··· hd-prod Hyperdrive ··· payments-db PlanetScale ··· cart-svc Cloudflare Worker ···
Analysis Copy

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.

Tags
service · checkout-edgeprovider · cloudflaredeploy · 9f3c2a1signal · wall_time_p99

一次尖峰不等于一次故障。 Polylane分得清。

  • 你的图表变成检查

    你团队已经在绘制的任何图表都会被监视:保存一个查询或搭一个仪表盘,Polylane就会接手。

  • 懂你流量的基线

    周二下午2点的正常,不是周日凌晨2点的正常。Polylane对照的是你的节律,而不是一条平线。

  • 毛刺会被忽略

    一次波动必须足够大、持续足够久,而且朝着变坏的方向。孤立的尖峰会被排除。

  • 由智能体来拍板

    它看的是全局,包括最近发生了什么变更。默认答案是一切正常。

  • 附带证据

    当确实出了问题,你拿到的是支撑这一发现的精确查询,而不是一张图加一句祝你好运。

有些问题从不飙升。 Polylane也会去读那些。

一股持续的崩溃流在每张图表上看起来都是平的,所以智能体也会自己读日志。而有些状态在任何基线下都是错的:一个CrashLoopBackOff不需要判断,一个普通阈值就能立刻抓住它。

你不可能整天盯着生产环境。 Polylane可以。