El uso: cómo Causal implementa Sentry
Causal's engineering team uses Sentry for error monitoring and performance monitoring across its React/TypeScript frontend, Express and Go backend, and evaluation service. They combine automatic and custom instrumentation, dashboards, and distributed tracing to find and fix performance bottlenecks before users report them.
En palabras del cliente
Sentry is particularly useful for us to understand problems that are hard to replicate locally.Otras herramientas de IA utilizadas por Causal
Otras relaciones públicas registradas en usedby.
Explorar las herramientas de IA de Causal
Otras empresas que utilizan Sentry
Clientes de distintos sectores, con pruebas públicas.
Animation Digital NetworkConfirmado
AnthropicConfirmado
ArcadeConfirmado
AtlassianConfirmado
BasetenConfirmado
BitnamiConfirmadoConsultar la fuente
Basado en el caso de éxito publicado por Sentry. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.
sentry.io- Última verificación
- 13 nov 2026
Abrir la captura Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Lo que comparamos con la página.
- El pasaje citado arribaVerificado
Copiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Causal.
- Causal usa SentryVerificado
Línea de nivel Confirmado.
- El resultado en síNo verificado
Lo citamos; no lo medimos.
On the backend, Andrew’s team recently hit a problem where a user’s model was taking longer than expected to evaluate and they couldn’t easily replicate the state of the data locally without considerable effort. With Sentry they were able to identify the slow transaction and see which phase of the dependency graph generation was causing the lag: