Aplikacja działa podczas testów, ale na produkcji zapytania zaczynają się zawieszać. Dowiedz się, dlaczego narzędzia AI pomijają limity czasowe i jak to naprawić.
Timeouty to cichy zabójca aplikacji generowanych przez AI. Wszystko działa podczas testów z małymi danymi i jednym użytkownikiem. Na produkcji zapytania zaczynają się zawieszać: wywołania API wiszą, zapytania do bazy trwają za długo, funkcje serverless przekraczają limity wykonania. Użytkownicy widzą ładowanie, które nigdy się nie kończy, albo co gorsza — puste strony błędu.
Problem jest podstępny, bo nie pojawia się od razu. Pierwsze dni po deployu wszystko działa płynnie. Dopiero gdy przychodzą prawdziwi użytkownicy, obciążenie rośnie i zaczynają się kaskadowe awarie — jeden wolny request blokuje następne, aż cały system staje.
AI generuje kod, który działa w idealnych warunkach. Produkcja to nie są idealne warunki — to wolne sieci, przeciążone bazy danych, zimne starty serverless i zewnętrzne API, które odpowiadają kiedy chcą. Przeczytaj też o innych powodach, dla których aplikacje AI padają na produkcji.
Limity serverless: Supabase Edge Functions mają timeout 60 sekund. Vercel serverless functions: 10 sekund na darmowym planie, 60 na pro. AWS Lambda: maksymalnie 15 minut. Narzędzia AI nigdy nie mówią o tych limitach — generują kod, który zakłada nieograniczony czas wykonania.
Zimne starty: Funkcje serverless potrzebują 1-5 sekund na uruchomienie po okresie bezczynności. AI tego nie uwzględnia — pierwszy request po przerwie albo się wykrzacza, albo wydaje się ekstremalnie wolny. To klasyczny problem wolnego backendu w aplikacjach AI.
Brak wzorców asynchronicznych: AI generuje synchroniczny kod, który blokuje na każdej operacji. Wyślij maila, zmień rozmiar obrazka, odpytaj bazę danych — wszystko w tym samym requeście. Jedna wolna operacja blokuje całość. Do tego dochodzi brak connection poolingu — każdy request otwiera nowe połączenie z bazą. Pod obciążeniem wyczerpujesz pulę połączeń i wszystko zaczyna timeoutować. Brak retry logic jest wisienką na torcie: kiedy zewnętrzne API jest wolne, kod AI po prostu czeka w nieskończoność albo pada. Te problemy eskalują szybko, gdy aplikacja zaczyna się skalować.
Każda operacja sieciowa potrzebuje jawnego timeoutu i planu B na wypadek, gdy coś pójdzie wolno. AI tego nie zrobi za Ciebie — generuje kod na ścieżkę szczęśliwą, nie na rzeczywistość produkcyjną.
Nie czekaj, aż użytkownicy zaczną odchodzić. Zdiagnozujemy przyczynę timeoutów, wdrożymy connection pooling, background jobs i monitoring — żeby Twoja aplikacja działała stabilnie pod obciążeniem.
Zarezerwuj bezpłatną rozmowę →