Continuous deployment, dengan atau tanpa bantuan AI

Alat AI untuk Pengembangan Software Butuh Safety Net

Ship kode berbantuan AI di belakang SLO-gated rollout yang auto-revert sebelum error budget Anda habis, bukan sesudahnya.

Mulai pilot gratis Lihat cara kerja
SRE mengawasi dashboard rollout deployment berbantuan AI di malam hari
Apa yang benar-benar memgating rollout

Enam hal yang rollout persentase statis tidak bisa lakukan

SLO-gated auto-rollback

Revert saat error budget burn melampaui threshold Anda. Tidak ada yang harus notice alert dulu.

Real-time budget burn

Pantau konsumsi error budget per service dan per rollout stage, update real-time saat traffic mengenai canary.

Risk-scored deploys

Flag diffs dengan blast radius tinggi, AI-authored atau tidak, sebelum mencapai 100 persen traffic.

Canary, ring, atau persentase

Pilih rollout pattern yang cocok untuk service. Ubah per tim tanpa perlu platform ticket.

Blast radius controls

Scope setiap flag ke service, region, atau single account. Isolasi damage sebelum menyebar.

Full deploy audit trail

Setiap flag flip, gate, dan rollback ter-log dengan siapa atau apa yang trigger-nya, termasuk AI Pilot.

Setup

Cara kerjanya

Lima langkah antara merged pull request dan contained incident.

  1. 1

    Connect pipeline Anda

    Wire upstreamapi ke CI/CD via webhook atau API. Jalan beriringan dengan existing feature flag setup Anda.

  2. 2

    Define SLO budget

    Set error rate dan latency threshold yang benar-benar penting untuk service yang Anda ship.

  3. 3

    Ship di belakang flag

    Push change, human-written atau AI-assisted, di belakang flag alih-alih straight ke full traffic.

  4. 4

    AI Pilot watch rollout

    Track budget burn continuously di setiap stage, bukan cuma fixed five-minute canary window.

  5. 5

    Auto-rollback fire first

    Kalau budget habis, flag revert sebelum alert sampai ke manusia. Post-mortem dimulai dengan insiden sudah ter-contain.

Use case

Ship kode AI-generated tanpa babysitting rollout

Tim Anda merge lebih banyak pull request sejak pakai AI coding assistant. Report DORA's 2025 State of AI-assisted Software Development menemukan pola yang sama industri-wide: pull request merged per engineer naik 98 persen, incident per pull request naik 242.7 persen. upstreamapi tidak slow down AI-nya. Tapi put gate antara merge dan blast radius, jadi bad AI-authored diff burn canary's error budget, bukan whole fleet.

  • Works dengan any CI/CD, bukan satu vendor's pipeline doang
  • Gate rollout velocity ke error budget, bukan fixed timer
  • Flag diffs dengan unusual complexity delta untuk tighter canary stage
Layar laptop engineer menampilkan error budget burn-down chart saat deploy
Use case

Lihat incident sebelum customer Anda tahu

Rollback yang fire di dua menit pertama canary stage tidak pernah sampai ke status page. upstreamapi watch SLO budget stage by stage dan revert automatically, kemudian kasih on-call engineer timeline: apa yang ship, apa yang burn, dan apa yang sudah revert, sebelum mereka buka dashboard.

  • Timeline view tie setiap incident ke triggering deploy
  • Work untuk AI-authored dan human-authored change sama-sama
  • Cut waktu yang dihabiskan buktiin change mana yang cause spike
Dua platform engineer review alert spike dan automatic recovery graph
Sourced, bukan invented

Tradeoff produktivitas AI yang tidak ada yang price-in

+98%
lebih banyak pull request merged per engineer sejak AI coding tools spread (DORA 2025)
+242.7%
lebih banyak incident per pull request selama periode yang sama (DORA 2025)
84%
developer sekarang gunakan atau rencana gunakan AI coding tools (Stack Overflow 2025 survey)
29%
percaya AI output accuracy, turun dari 40% setahun lalu (Stack Overflow 2025 survey)

Pertanyaan umum

Apakah AI benar-benar bikin software delivery lebih risky?
Per DORA's 2025 State of AI-assisted Software Development report, ya, rata-rata: incident per pull request naik 242.7% saat AI adoption tumbuh, even saat throughput naik juga. Fix-nya bukan less AI. Tapi gate rollout velocity ke SLO budget Anda jadi bad diff burn canary, bukan fleet.
Apa bedanya SLO-gated rollout sama manual canary?
Manual canary biasanya run di fixed timer: lima menit di 5 persen, terus human decide. SLO-gated rollout watch error budget burn continuously dan revert otomatis saat budget break, whether itu takes 90 detik atau 9 menit.
Apa yang terjadi saat AI-authored change trip gate?
Flag revert ke last known-good state sebelum error budget fully burn. Engineer on-call dapat timeline yang nunjukin apa yang ship, kapan mulai burn budget, dan bahwa rollback sudah run, alih-alih blank incident channel.
Apakah kami harus replace existing feature flag system?
Tidak. upstreamapi connect ke CI/CD via webhook atau API dan bisa run alongside existing flag provider saat migration. Kebanyakan teams move service by service alih-alih all at once.
Bagaimana auto-rollback avoid revert di noisy, harmless spike?
Gate compare burn rate lawan defined SLO threshold over rolling window, bukan single data point, jadi brief blip tidak trigger revert. Anda set threshold dan window per service.
Berapa harga ini?
Pricing tergantung jumlah service yang Anda gate dan rollout volume Anda. Mulai signup flow dan Anda akan lihat plan yang built around actual traffic Anda, bukan generic seat count.
Apakah deployment dan code data kami aman?
upstreamapi hanya lihat apa yang CI/CD Anda send: deploy event, error rate, dan flag state. Tidak perlu read access ke source repository Anda untuk gate rollout.
Bisa kami gunakan ini tanpa AI coding assistant di tim?
Ya. SLO gate tidak peduli siapa atau apa yang nulis diff. Teams shipping entirely human-written code gunakan same auto-rollback untuk cut MTTR di ordinary rollout.

Mulai Rollout SLO-Gated Pertama Anda

Pilot gratis di satu service. Keep existing CI/CD dan feature flag setup Anda selama try-nya.

Mulai pilot gratis Baca FAQ