Continue deployment, met AI of zonder

AI Tool voor Softwareontwikkeling Heeft een Veiligheidsnet Nodig

Deze AI tool software ontwikkeling helpt je om AI-gegenereerde code uit te rollen achter SLO-gated rollouts die automatisch terugdraaien voordat je foutbudget op is, niet daarna.

Start gratis pilot Zie hoe het werkt
SRE monitort een AI-ondersteunde deployment rollout op de dashboard.
Wat stopt de rollout eigenlijk

Zes dingen die een vaste percentage rollout niet kan

SLO-gated automatische rollback

Draait terug op het moment dat foutbudgetverbruik je drempel passeert. Niemand hoeft het alert eerst op te merken.

Realtime budgetverbruik

Volg foutbudgetconsumptie per service en per rollout fase, bijgewerkt terwijl traffic de canary raakt.

Risico-gescoorde deployments

Markeert high blast-radius diffs, AI-geschreven of niet, voordat ze 100 procent van het verkeer bereiken.

Canary, ring, of percentage

Kies het rollout patroon dat bij de service past. Verander het per team zonder platformticket.

Blast radius controls

Begrens elke flag tot een service, een regio, of een enkel account. Bevat de schade voordat het zich verspreidt.

Volledig deployment audit trail

Elke flag flip, gate, en rollback gelogd met wie of wat het heeft geactiveerd, AI Pilot inbegrepen.

Setup

Hoe het werkt

Vijf stappen tussen een merged pull request en een bevat incident.

  1. 1

    Verbind je pipeline

    Koppel upstreamapi aan je CI/CD via webhook of API. Het draait naast je bestaande feature flag setup.

  2. 2

    Definieer het SLO budget

    Stel de fout rate en latency thresholds in die echt van belang zijn voor de service die je uitrolt.

  3. 3

    Deploy achter een flag

    Push de wijziging, mengeschreven of AI-geholpen, achter een flag in plaats van direct naar volle traffic.

  4. 4

    AI Pilot volgt de rollout

    Het volgt budgetverbruik continu over elke fase, niet alleen een vaste vijf minuten canary window.

  5. 5

    Automatische rollback vuurt eerst

    Als het budget breekt, draait de flag terug voordat een alert een mens bereikt. Het postmortem begint al bevat.

Use case

Rol AI-gegenereerde code uit zonder de rollout te bewaken

Je team merged meer pull requests sinds het toevoegen van een AI coding assistant. DORA's 2025 State of AI-assisted Software Development report vond hetzelfde patroon branchewijd: pull requests merged per engineer omhoog 98 procent, incidents per pull request omhoog 242.7 procent. upstreamapi vertraagt de AI niet. Het plaatst een poort tussen de merge en de blast radius, dus een slechte AI-geschreven diff brandt een canary's foutbudget, niet de hele vloot.

  • Werkt met elke CI/CD, niet alleen één vendor's pipeline
  • Portaal rollout snelheid op foutbudget, niet een vaste timer
  • Markeert diffs met ongebruikelijke complexiteitsverandering voor strakkere canary fasen
Engineer laptop scherm toont een foutbudget burn-down chart tijdens deployment.
Use case

Zie het incident voordat je klanten dat doen

Een rollback die in de eerste twee minuten van een canary fase afvuurt bereikt nooit een status pagina. upstreamapi volgt het SLO budget fase voor fase en draait automatisch terug, geeft de on-call engineer dan een timeline: wat is uitgerold, wat is verbrand, en wat is al teruggedraaid, voordat ze zelfs een dashboard openen.

  • Timeline view koppelt elk incident terug aan de triggering deploy
  • Werkt voor AI-geschreven en mengeschreven wijzigingen
  • Verkort de tijd die gebruikt wordt om te bewijzen welke wijziging de spike veroorzaakte
Twee platform engineers beoordelen een alert spike en automatische recovery grafiek.
Gebronsd, niet verzonnen

De AI productiviteit handelsvoordeel die niemand inprijsde

+98%
meer pull requests merged per engineer sinds AI coding tools zich verspreidden (DORA 2025)
+242.7%
meer incidents per pull request over dezelfde periode (DORA 2025)
84%
van developers gebruiken of willen AI coding tools gebruiken (Stack Overflow 2025 survey)
29%
vertrouwen AI output accuracy, omlaag van 40% een jaar eerder (Stack Overflow 2025 survey)

Veelgestelde vragen

Maakt AI softwarelevering eigenlijk riskanter?
Volgens DORA's 2025 State of AI-assisted Software Development report, ja, gemiddeld: incidents per pull request stegen 242.7% terwijl AI adoptie groeide, zelfs terwijl doorvoer ook steeg. De fix is niet minder AI. Het is rollout snelheid aan je SLO budget gaten zodat een slechte diff een canary brandt, niet de vloot.
Hoe verschilt een SLO-gated rollout van een handmatige canary?
Een handmatige canary draait meestal op een vaste timer: vijf minuten op vijf procent, dan beslist een mens. Een SLO-gated rollout volgt foutbudgetverbruik continu en draait automatisch terug het moment het budget breekt, of dat nu negentig seconden of negen minuten duurt.
Wat gebeurt er als een AI-geschreven wijziging de poort triggert?
De flag draait terug naar de laatste bekende goede staat voordat het foutbudget volledig opbrandt. De on-call engineer krijgt een timeline met wat is uitgerold, wanneer het budget begon te branden, en dat de rollback al is uitgevoerd, in plaats van een leeg incident kanaal.
Moeten we ons bestaande feature flag systeem vervangen?
Nee. upstreamapi verbindt zich met je CI/CD via webhook of API en kan naast een bestaande flag provider draaien tijdens migratie. De meeste teams gaan service voor service in plaats van allemaal tegelijk.
Hoe vermijdt automatische rollback terugdraaien op lawaaierige, onschadelijke pieken?
De poort vergelijkt burn rate tegen je gedefinieerde SLO drempel over een rolling window, niet een enkel datapunt, dus een korte blip triggert geen revert. Je stelt de drempel en het venster per service in.
Wat kost dit?
Prijzen hangen af van het aantal services dat je poort en je rollout volume. Start de signup flow en je ziet een plan gebouwd rond je echte traffic, niet een generieke seat count.
Zijn onze deployment- en codegegevens veilig?
upstreamapi ziet alleen wat je CI/CD ernaartoe stuurt: deploy events, error rates, en flag state. Het vereist geen read access naar je source repository om een rollout in te poorten.
Kunnen we dit gebruiken zonder een AI coding assistant op het team?
Ja. De SLO poort interesseert het niet wie of wat de diff schreef. Teams die volledig mengeschreven code uitrollen gebruiken dezelfde automatische rollback om MTTR op gewone rollouts in te korten.

Begin je Eerste SLO-Gated Rollout

Gratis pilot op één service. Behoud je bestaande CI/CD en feature flag setup terwijl je het probeert.

Start gratis pilot Lees de FAQ