一天十次部署,其中一次有问题。 Polylane找到它并回滚。
加入候补名单每一次部署都受监视,开箱即用。 改了什么、谁改的,以及最可能出问题的信号。
SQS visibility timeout lowered on checkout-events
VisibilityTimeout on checkout-events dropped from 120s to 15s. Consumers that hold a message longer than 15 seconds will see it delivered twice; the dead-letter queue threshold is unchanged.
回滚,如果你想要。 默认关闭。打开它,剩下的由智能体处理。
Critical latency degradation in checkout-edge worker
Critical latency degradation detected in checkout-edge worker: 18x+ P99 latency spikes sustained for 12 minutes
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.
现在回滚,之后好好修。 回滚争取时间:真正的修复随后送到你面前审查。
Cap retries on the checkout webhook worker #491
polylanemain from polylane/autofix/chat/k3x9f2-4e7d21a Retries on the checkout webhook worker were unbounded: a failing delivery re-queued itself forever and amplified load on payments-api. This caps delivery at 5 attempts with exponential backoff and dead-letters the payload after the last one.
What changed
worker/deliver.ts gains MAX_DELIVERY_ATTEMPTS = 5 and backoff between attempts; exhausted payloads land in checkout-webhooks-dlq instead of re-queueing.
Validation
npm test — 214 passed. A forced failing delivery stopped after 5 attempts and appeared in the dead-letter queue.
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。
Polylane可以回滚哪些平台?
Cloudflare、Vercel、Render和Fly.io的部署,恢复到最近一次已知良好的部署。回滚默认关闭:由你自己启用,并且可以随时关闭。
什么能阻止自动回滚陷入循环?
平台中的硬性限制,而不是智能体的判断。每个目标每小时最多三次成功回滚,同一时间只有一次回滚在进行,当并行分析对要恢复的版本意见不一时,操作会被阻止并上报给你。
它需要我的CI流水线吗?
不需要。Polylane直接从提供商读取部署。拉取请求审查以一项你可以设为必需的GitHub检查运行,但你的流水线不需要任何改动。
那些不是部署的变更呢?
配置编辑、扩缩容事件和安全变更以同样的方式记录和监视。当某个队列在有人调低其可见性超时十二分钟后行为异常时,调查就从那次变更开始。
我能看到回滚发生的原因吗?
每一次回滚都有据可查:执行它的运行、出现回归的信号、恢复的版本,以及推理过程,都会落到记录里。