מדוע מעקב אחר האפליקציה שלך לא צריך להיות מחובר לשולחן העבודה שלך אתם יודעים את ההרגשה הזאת כאשר אתם יוצאים לארוחת ערב ואת הטלפון שלך זועק עם הודעה Slack: "האפליקציה נסגרה." אתה מתנצל על עצמך מהשולחן, מוציא את המחשב הנייד שלך, ומבלה את השעה הבאה מנסה להבין מה לא בסדר. כולנו היינו שם, וזו בדיוק הסיבה שבנו את Traque. הוצאת Traque היא פלטפורמת מעקב אחר שגיאות ואירועים שעובדת בדרך שבה מפתחים באמת חיים ועובדים: במכשירים ניידים, מקבלת הודעות מיידיות ומפתחת בעיות במהירות. תחשבו על זה כאילו יש עוזר חכם שמשגיח על האפליקציה שלכם 24/7 ומקפיד על הכתף רק כאשר קורה משהו חשוב. למה אנחנו בונים את זה הרעיון עבור Traque בא מהתסכול שלנו עם כלים מעקב קיימים. הנה הדבר - רוב פלטפורמות מעקב שגיאות נבנו בעידן שולחן העבודה. אבל זה לא איך צוותי פיתוח מודרניים עובדים יותר. כך אומר המחבר, דן זבלוטסקי. "הייתי בשדה התעופה כאשר מערכת התשלומים שלנו החלה לזרוק יוצאים מן הכלל". "זה היה מאוד לא נוח לפתוח את המחשב הנייד שלי בדיוק שם בטרמינל עסוק רק כדי לראות מה הולך לא בסדר. הבעיות שבהן התמודדנו תמיד היו זהות: האם אי פעם ניסיתם לקרוא רמז על הטלפון שלכם?רוב כלי המעקב מתייחסים למכשירים ניידים כאל רמז אחר, ומחזיקים את ממשקי שולחן העבודה במסכים קטנים. Mobile dashboards that don't work קבלת 50 הודעות שגיאה בתוך 10 דקות לא עוזרת לאף אחד. Information overload אתה צריך לדעת מה המשתמש עשה, איזה דפדפן הם השתמשו, וכיצד לשחזר את הבעיה. No context כאשר משהו נשבר, כל אחד בקבוצה מקבל פינג בנפרד.אין דרך קלה לומר "אני מתמודד עם זה" או לשתף את הממצאים עם הקבוצה. Team coordination chaos הבנו כי מפתחים צריכים כלי מעקב שנוצר עבור העולם הנייד הראשון בו אנו חיים. איך זה עובד Traque פועל בשני דרכים עיקריות: הוא עוקב אחר שגיאות באופן אוטומטי ומאפשר לך לעקוב אחר אירועים מותאמים אישית באופן ידני. עקבו אחרי Error Tracking Made Simple כאשר משהו לא בסדר באפליקציה שלך, מעקב תופס באופן אוטומטי את השגיאה יחד עם כל ההקשר שאתה צריך להבין מה קרה. הנה כמה קל להגדיר: הקסם מתרחש בטלפון הנייד.במקום להיכנס ללוח, אתה מקבל הודעה דחופה עם כל הפרטים החשובים.אתה יכול לראות את השגיאה, להקצות אותה לחבר צוות, או אפילו לסמן אותה כפתורה - הכל מהטלפון שלך. עקבו אחרי Real Insights Real Insights מעבר פשוט לתפוס טעויות, מעקב מאפשר לך לעקוב אחר כל אירוע שחשוב לעסק שלך: זה לא רק על איסוף נתונים - זה על קבלת הודעות כאשר דברים חשובים קורים. להגדיר את הגירעון כאשר מישהו משדרג לתוכנית הפרמיום שלך, ואתה תקבל הודעה חגיגה בטלפון שלך. סקירה כללית של הפלטפורמה כך נראה זרימת העבודה המרכזית: זרם פשוט זה מראה כיצד Traque תופס בעיות, מסנן רעש ומקבל את המידע הנכון לצוות שלך באופן מיידי האפליקציה שלך שולחת נתונים ל- Traque, אנו מסננים את הרעש ומסווגים בעיות דומות, ולאחר מכן שולחים הודעות חכמות המסייעות לצוות שלך לשתף פעולה ולפתור בעיות במהירות. יתרונות עבור סטארטאפים אם אתה מפעיל סטארט-אפ, אתה יודע שכל משתמש חשוב וכל שגיאה עלולה לעלות לך לקוחות. לעבור מהר מבלי לשבור דברים סטארט-אפים צריכים לשלוח תכונות במהירות.עם Traque, אתה יכול לנוע במהירות ולדעת מיד אם משהו נשבר.לא יותר לגלות שגיאות קריטיות ימים מאוחר יותר באמצעות תלונות משתמשים. להישאר רזה וממוקד כלי מעקב מסורתיים דורשים מהנדסי DevOps מוקדמים להתקנה ולשמירה. Traque עובד מחוץ לקופסא עם כמה שורות של קוד. צוותך יכול להתמקד בפיתוח תכונות במקום לנהל את תשתיות מעקב. מגדילים את ההודעות שלכם ככל שהצוות שלך גדל, אתה צריך דרכים חכמות יותר להתמודד עם התראות. 
 
 
 
 
 אזהרות אישיות בנושאים קריטיים הדורשים תשומת לב מיידית ערוצי צוות לפתרון בעיות בשיתוף פעולה דוחות סיכום לעקוב אחר מגמות ודפוסים טריילרים מותאמים אישית לאירועים ספציפיים לעסקים אינטגרציה עם AWS WAF עבור סטארט-אפים שמטפלים בנתונים רגישים, אבטחה חשובה. Traque משולב עם AWS WAF כדי לעזור לחסום תנועה זדונית לפני שהיא מגיעה ליישום שלך. מלך אמיתי מהיום הראשון הנה המתמטיקה החשובה: אם Traque עוזר לך לתפוס ולתקן רק שגיאה אחת קריטית לחודש שהייתה משפיעה על 100 משתמשים, אתה כנראה חוסך יותר כסף מאשר עלויות הפלטפורמה. מה הבא: AI-Powered Monitoring אנחנו מתרגשים ממה שיבוא בהמשך עבור Traque, ואינטליגנציה מלאכותית היא חלק גדול מהעתיד הזה, אבל אנחנו לא מדברים על מילים קשות של AI - אנחנו מדברים על תכונות מעשיות שעושות את החיים שלך כמפתחים באמת קלים יותר. ניתוח סיבות שורש חכם נכון לעכשיו, כאשר טעות מתרחשת, אתה מקבל את עקבות הספסל והקשר.זה מועיל, אבל אתה עדיין צריך לשחק בלש כדי לברר מה באמת גרם לבעיה. השילוב שלנו עם AI ינתח דפוסי שגיאה ברחבי היישום שלך כדי להציע סיבות בסיסיות אפשריות: ניתוח ה-AI יבחן דפוסי שגיאה, ישווה אותם לנתונים היסטוריים ויספק הצעות סיבת שורש אפשריות. במקום רק לומר לך "חיבור מסד הנתונים נכשל", ה- AI יגיד "זה בדרך כלל קורה כאשר בריכת החיבור מתמלאת, אשר בדרך כלל מתרחשת במהלך שיאי תנועה בסביבות 2 בערב בימי השבוע". זיהוי שגיאות צפויות אפילו טוב יותר מאשר לתפוס שגיאות במהירות היא למנוע אותם לחלוטין.אנחנו משלבים יכולות AI אשר לנתח את דפוסי ההתנהגות של היישום שלך כדי לחזות מתי בעיות צפויות להתרחש. לדוגמה, אם זמן התגובה של ה-API שלך מתחיל להתמוטט במודל שמוביל לעיכובים היסטוריים, Traque יזהיר אותך לפני שהמשתמשים יתחילו לחוות כישלונות. ניתוח אירועים חכם בצד של מעקב האירועים, AI יעזור לך להבין מה הנתונים שלך באמת פירושו במקום רק להראות לך תרשימים, Traque יזהה דפוסים ומנהגים מעניינים: 
 
 
 
 "ההרשומות של המשתמשים גבוהות ב-40% מהרגיל היום - זה מתאים לקמפיין הדואר האלקטרוני שלך" "עדכוני תוכנית פרו מתרחשים בדרך כלל 3 ימים לאחר שהמשתמשים מנסים את תכונה הייצוא" "משתמשים שסובלים מטעויות במהלך זרימת ההתחברות יש סיכוי של 60% פחות לחזור" שפה טבעית רוצה בקרוב, תוכל לשאול שאלות מעקב באנגלית פשוטה: "הראה לי את כל שגיאות התשלום של משתמשי iOS השבוע" או "מה גורם הכי הרבה התסכול של המשתמשים בזרימת החיוב שלנו?" אזהרה חכמה אחד האתגרים הגדולים ביותר עם כלים מעקב הוא עייפות אזהרה - לקבל יותר מדי הודעות על דברים שאינם חשובים. 
 
 
 
 אם אתה מסמן באופן עקבי סוגים מסוימים של שגיאות כעדיפות נמוכה, ה- AI יסתגל להודעות עתידיות אם אתה תמיד מגיב מיד לאירועים ספציפיים, הם יקבלו עדיפות גבוהה יותר המערכת תוכל ללמוד את שעות העבודה של הצוות שלך ולהתאים את זמן ההודעות בהתאם. אמר דריה סימוניאן, מייסדת Speekl. "התכונות של AI הולכות להשתנות במשחק", "במקום להיטלטל בנתונים, מפתחים יקבלו תובנות אינטליגנטיות שיעזרו להם לקבל החלטות טובות יותר מהר יותר. אינטגרציה OpenTelemetry אחת התכונות המבוקשות ביותר מהקהילת המפתחים שלנו היא תצפית עמוקה יותר באמצעות תמיכה ב-OpenTelemetry. 
 
 
 
 
 איסוף עקבות מפוזרות ברחבי כל סט היישומים שלך שילוב שגיאות עם נתוני ביצועים כדי לראות את התמונה המלאה השתמש במכשירי OTEL סטנדרטיים שאולי כבר קיימים קבל תובנות ממדידות, יומנים וסימנים בכל ממשק ידידותי למכשירים ניידים אחד משמעות הדבר היא שלא תצטרך לבחור בין מעקב אחר שגיאות לבין מעקב אחר ביצועים - Traque יספק לך את שניהם, עם אותה חוויה ראשונה למכשירים ניידים שאתה מצפה לה. פרטיות ראשונה AI אנו בונים את כל תכונות ה-AI האלה עם פרטיות כבסיס.נתוני היישום שלך לעולם לא עוזבים את השליטה שלך, והאינטגרציות שלנו של ה-AI נועדו לספק תובנות מבלי לפגוע במידע רגיש.האינטליגנציה מתרחשת על דפוסים מצטברים, לא נתוני משתמשים בודדים. מסקנה Building Traque היה מסע של פתרון הבעיות שלנו והבנת כי אלפי מפתחים אחרים עומדים בפני האתגרים האלה.הגישה הניידת הראשונה היא לא רק על נוחות - זה על בניית כלים לפקח על האופן שבו צוותים מודרניים באמת עובדים. אנו מאמינים כי מעקב גדול צריך להרגיש בלתי נראה עד שאתה צריך אותו. כאשר הכל פועל בצורה חלקה, מעקב נשאר מחוץ לדרכך. כאשר בעיות מתעוררות, זה נותן לך בדיוק את המידע שאתה צריך לתקן אותם במהירות. העתיד שאנו בונים עם אינטגרציה של AI אינו מתייחס להחליף את השיפוט האנושי - זה מתייחס לתת למפתחים עוצמות עליונות.דמיינו שאתם תופסים טעויות לפני שהן מתרחשות, מבינים את ההתנהגות של המשתמשים מבלי להוציא שעות על כלים אנליטיים ולקבל הצעות חכמות לתיקון בעיות מורכבות. בין אם אתה מפתח סולו לבנות את הדבר הגדול הבא או חלק צוות סטארט-אפ גדל, הזמן שלך הוא יקר מדי כדי לבלות נגד בעיות נמנעות. מוכנים להתנסות ב-Mobile-First Monitoring בעצמכם? וראה איך זה מרגיש להישאר מחובר לבריאות האפליקציה שלך מבלי להיות מחוברים לשולחן העבודה שלך. בואו לנסות העתיד שלך, מי שאוהב לאכול ארוחת ערב מבלי לדאוג לגבי אזהרות השרת, יודה לך. רוצים ללמוד עוד על רכבים?צפו בתיעוד שלנו תיעוד

This post provides insights into new product. 

Speekl

Brymee

Read My Stories

האודיו הזה מופק בשפת המקור של הסיפור!

מדוע מפתחים צריכים מעקב אחר שגיאות במכשירים ניידים ראשונים (והאיך נבנה אותו)

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

Fortunate Son From Our Neighborhood

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

100 Days of AI, Day 13: How Instruction Finetuning Improves a Pre-trained LLM

Fortunate Son From Our Neighborhood

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

100 Days of AI, Day 13: How Instruction Finetuning Improves a Pre-trained LLM

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps