你的遥测早就知道哪里出了问题。 Polylane真的会去读它。
加入候补名单它来盯着，你不必干瞪眼。 你的指标、日志和追踪全天候被读取：被判断，而不只是被存储。
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.
它问的是你的代码能回答的问题。 监控由你代码中声明的日志行、span和指标构建而成。
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.
缺口用代码补上。 Polylane替你写好缺失的埋点。
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.
Polylane如何工作。 它学习你的系统、监视它、调查，然后行动。
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它先学习你的系统
上下文图映射你的云、仓库和可观测性提供商中的每一个资源和依赖。智能体基于真实拓扑推理，而不是猜测。
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无阈值检测
每个提供商都有内置检查，再加上由你自己保存的查询和仪表盘生成的检查。统计分析和智能体共同判断，改善永远不会触发问题。
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有据可查的调查
每一条结论都链接回背后的查询、日志行或变更记录。没有证据的判定回落为无法确定。
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写入是争取来的，从不默认拥有
账户以只读方式连接。回滚默认关闭、受限速并留有记录。代码变更走你正常的审查流程。
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它每周都更敏锐
记忆、每日笔记和用真实数据反复确认的监控查询：七月的调查能从六月的调查中学习。
它接入你已经在运行的一切。 以只读方式连接，然后开始。
常见问题。
这会取代我的可观测性工具吗？
不会。Polylane不是仪表盘，也不是指标存储：它通过Datadog、Honeycomb、Axiom、Grafana Cloud和Sentry读取你仪表盘上绘制的那些序列，并做它们不做的那部分：判断、调查和行动。
如果我没有可观测性提供商怎么办？
云原生信号已经覆盖了大部分：Cloudflare上的Workers分析、AWS上的CloudWatch，以及其他平台上的对应物。连接Datadog、Honeycomb、Axiom、Grafana Cloud或Sentry后，这些序列会作为一等数据源加入同一张图。
什么是key queries？
每一个背后都有一条查询的监控问题，由你的遥测和已连接的代码生成，并在保留之前用一天的真实数据执行验证。账户目前还回答不了的问题会被有意保留，作为值得补上的遥测缺口。
埋点修复会改变我的技术栈吗？
不会。它们沿用你已经在用的配置，不添加新依赖：结构化事件、错误捕获，以及调查真正需要的属性。
AI监控会制造更多告警噪声吗？
默认判定是没有问题。检查知道哪个方向是变坏，改善永远不会触发，单纯的流量波动不会被当作故障。沉默是一项功能：Polylane只在真正出问题时开口。