01
डेटा उलझ जाता है
टेबल के बीच संबंध और प्रतिबंध न होने से दोहराव और कमी आती है, और हर नई सुविधा के साथ डेटा और बिगड़ता है।
§ AI Code Audit
AI कोड ऑडिट
AI से जल्दी बनाया और चल भी रहा है, पर भीतर की बनावट पर भरोसा नहीं? हम डेटाबेस और आर्किटेक्चर की जाँच करते हैं और उन्हें ऐसे ढाँचे में ढालते हैं जिसे चलाया जा सके।
01 Signs
अगर आपको ये संकेत दिखें
AI कोडिंग टूल से बनी सेवाओं में अक्सर दिखने वाली समस्याएँ।
02
उपयोगकर्ता बढ़ने पर धीमा हो जाता है
बिना इंडेक्स की क्वेरी और बार-बार की कॉल, डेटा बढ़ने के साथ जवाब धीमा कर देती हैं।
03
एक चीज़ ठीक करने पर दूसरी टूटती है
बिना ढाँचे के जोड़ा गया कोड छोटे बदलाव पर भी अनपेक्षित जगह विफल होता है।
04
सुरक्षा की चिंता है
प्रमाणीकरण और अनुमति जाँच का अभाव या खुले सीक्रेट डेटा को असुरक्षित छोड़ सकते हैं।
02 Process
हम इसे कैसे ठीक करते हैं
हम सब कुछ दोबारा नहीं बनाते। जो काम करता है उसे रखते हैं और नींव सीधी करते हैं।
-
कोड और डेटाबेस समीक्षा
हम कोड, डेटाबेस स्कीमा और इन्फ्रास्ट्रक्चर सेटअप पढ़कर जोखिम वाली जगहें खोजते हैं।
-
ऑडिट रिपोर्ट
हम समस्याओं को प्राथमिकता के अनुसार क्रम देते हैं और बताते हैं कि क्या और कैसे ठीक करना है।
-
ढाँचागत सुधार
स्कीमा का पुनर्रचना, डेटा माइग्रेशन और आर्किटेक्चर की सफ़ाई हम स्वयं करते हैं।
-
हस्तांतरण और मार्गदर्शन
हम सुधरा हुआ ढाँचा दस्तावेज़ के रूप में सौंपते हैं और दिशानिर्देश तय करते हैं ताकि आप AI के साथ सुरक्षित रूप से आगे बना सकें।
03 Areas
हम क्या देखते हैं
ऑडिट तीन क्षेत्रों पर केंद्रित है।
डेटाबेस डिज़ाइन
स्कीमा, टेबल संबंध, इंडेक्स, माइग्रेशन, बैकअप
आर्किटेक्चर
मॉड्यूल सीमाएँ, API संरचना, स्टेट प्रबंधन, डिप्लॉयमेंट सेटअप
सुरक्षा और स्थिरता
प्रमाणीकरण और अनुमतियाँ, सीक्रेट प्रबंधन, त्रुटि प्रबंधन, निगरानी
04 — Contact
आइए आपका प्रोजेक्ट साथ मिलकर शुरू करें
विचार से लॉन्च और संचालन तक, MintSoft आपके साथ है।