Comment Rootly utilise Sentry
L'équipe d'ingénierie de Rootly utilise Sentry pour surveiller les erreurs de son backend Ruby on Rails, de ses fonctions serverless et de son frontend web. Les problèmes détectés par Sentry alimentent l'application On-Call de Rootly pour alerter le bon ingénieur, et l'équipe remonte les erreurs jusqu'au commit fautif afin de l'annuler rapidement.
Voir la preuve capturéeL’usage : comment Rootly déploie Sentry
Rootly's engineering team uses Sentry for error monitoring across its Ruby on Rails backend, serverless functions and web frontend. Sentry issues feed into Rootly's own On-Call app to page the right engineer, and the team traces errors to the offending commit so they can revert it quickly.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de Sentry. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
Directly avoid a negative impact on Annual Recurring Revenue (ARR) of >$100,000+, thanks to detecting and mitigating errors before they could impact users and poison their experience
We deploy 10-20 times a day—only possible with Sentry pinpointing issues down to the commit and broken line of code.
Le témoignage du client
Nous déployons 10 à 20 fois par jour, ce qui n'est possible que parce que Sentry localise les problèmes jusqu'au commit et à la ligne de code défectueuse. Au lieu de plusieurs heures, les correctifs prennent quelques minutes, et notre équipe peut continuer à livrer sans retard.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
We deploy 10-20 times a day—only possible with Sentry pinpointing issues down to the commit and broken line of code. Instead of hours, fixes take minutes, keeping our team shipping without delays.Les autres outils IA utilisés par Rootly
Autres relations publiques recensées sur usedby.
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Les autres entreprises qui utilisent Sentry
Des clients de différents secteurs, avec une preuve publique.
AdRollConfirmé
Animation Digital NetworkConfirmé
AnthropicConfirmé
App NouveauConfirmé
ArcadeConfirmé
AtlassianConfirméConsulter la source
Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par Sentry. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
sentry.io- Dernière vérification
- 14 nov. 2026
Ouvrir la capture Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Ce que nous avons comparé à la page.
- Le chiffre : 50%Vérifié
Imprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Rootly.
- L’extrait cité plus hautVérifié
Copié mot pour mot depuis la page, près du nom de Rootly.
- Rootly utilise SentryVérifié
Ligne de niveau Confirmé.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifié
Nous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
Improve Mean Time To Resolution (MTTR) for errors by 50%, which is critical to mitigate the impact of errors, reduce business impact for themselves and their users, and protect revenue.