पूरे SDLC में AI। आपकी परिधि के भीतर।
विनियमित सॉफ़्टवेयर टीमों के लिए ऑन-प्रेम इकोसिस्टम। बैंकों, सरकार और टेलीकॉम के लिए पूरे जीवनचक्र को कवर करने वाले चार उत्पाद — हर एक आपके अपने सर्वरों पर चलता है, जिन वैश्विक टूल्स की जगह लेता है उनसे अधिक कार्यक्षमता देता है और उनकी कमियाँ दूर करता है।
हर उत्पाद AI के साथ आता है। कोई भी डेटा बाहर नहीं भेजता।
एक ऑन-प्रेम मॉडल सभी चार उत्पादों को चलाता है। आपके परिवेश में Copilot और ChatGPT वैसे भी अवरुद्ध हैं — यह मॉडल वहीं code review करता है, DORA मेट्रिक्स निकालता है, सुरक्षा खामियाँ खोजता है और टास्क व बग स्वयं खोलता है — जहाँ आपका कोड पहले से मौजूद है।
उन टीमों के लिए बना जो क्लाउड इस्तेमाल नहीं कर सकतीं।
तीन उद्योग, एक ही बाधा: विनियमित डेटा संगठन से बाहर नहीं जा सकता। हर उत्पाद इसी नियम के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, उसके विरुद्ध नहीं।
टेस्टिंग, टास्क, संचार और LLM बैंक के अपने सर्वरों पर चलते हैं — ऑडिट योग्य, और किसी बाहरी SaaS के सामने कभी उजागर नहीं।
एयर-गैप्ड परिवेशों सहित पूर्ण ऑन-प्रेम परिनियोजन — ऑडिट और नियंत्रण पूरी तरह संस्था के भीतर।
अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर स्वयं चलाने वाली टीमों के लिए स्केलेबल ऑन-प्रेम टूलिंग — डेटा आपके डेटा सेंटर में ही रहता है।
चार उत्पाद। एक परिधि।
वे आँकड़े जो हम पायलट के दायरे में लिखते हैं।
आंतरिक अनुमान, पायलट के दौरान आपकी अपनी बेसलाइन से पुष्ट — मार्केटिंग दावे नहीं।
AI वही परिदृश्य चुनता है जिन्हें बदलाव वास्तव में छूता है — पूरा सूट दोबारा चलाने की ज़रूरत नहीं।
24 अलग लाइसेंसों की जगह एक प्लेटफ़ॉर्म — Postman, BrowserStack, TestRail, JMeter वगैरह।
AI merge request की समीक्षा करता है, सुरक्षा खामियाँ चिह्नित करता है और टास्क व बग स्वयं खोलता है।
Jira, Trello, Asana और Confluence बोर्ड एक प्लेटफ़ॉर्म में समाहित।
टेस्ट डेटा, API कुंजियाँ, प्रॉम्प्ट और कोडबेस कभी किसी बाहरी सेवा तक नहीं पहुँचते।
एक टीम, दो-तीन उत्पाद; सफलता के मानदंड शुरू करने से पहले तय।
सात चरण, एक अटूट चक्र।
योजना से लेकर प्रोडक्शन मॉनिटरिंग तक हर चरण एक उत्पाद से कवर है — केंद्र में ऑन-प्रेम LLM, जो सबको जोड़ता है।
शोध, लेख और उत्पाद समाचार।
विनियमित टीमें क्लाउड AI क्यों नहीं अपना सकतीं — ऑन-प्रेम क्या बदलता है
14 बैंकिंग और सार्वजनिक क्षेत्र की टीमों का क्षेत्र अध्ययन, और वे तीन बाधाएँ जो हर क्लाउड AI पायलट रोक देती हैं।
पढ़ें →सामान्य GPU पर ऑन-प्रेम इन्फ़रेंस की बेंचमार्किंग
जब मॉडल हाइपरस्केलर क्षेत्र में नहीं, परिधि के भीतर चलता है तो लेटेंसी और थ्रूपुट वास्तव में कैसे दिखते हैं।
पढ़ें →चार उत्पाद, एक परिधि: एकल SDLC विक्रेता का तर्क
टूल फैलाव अपने आप में एक सुरक्षा सतह है। जीवनचक्र को समेकित करना वास्तव में क्या हटाता है — और इसकी कीमत क्या है।
पढ़ें →Jira से बिना डाउनटाइम माइग्रेशन
ग्राहक टीमों के साथ चलाई जाने वाली चार-सप्ताह की माइग्रेशन योजना, उस रोलबैक पथ सहित जिसकी कोई योजना नहीं बनाता।
पढ़ें →callman ने टेस्ट स्टेप्स में Kafka और Redis assertions जोड़े
मैसेज-लेयर जाँचें अब HTTP और डेटाबेस स्टेप्स के साथ एक ही परिदृश्य में चलती हैं।
पढ़ें →tasksense ने त्रैमासिक रोडमैप व्यू जारी किया
एपिक्स के बीच निर्भरताएँ अब एक ही टाइमलाइन पर दिखती हैं, प्रबंधन रिपोर्ट हेतु निर्यात योग्य।
पढ़ें →परिधि के पीछे के लोग।
MeikSense को इसके संस्थापक खुद बनाते हैं — आर्किटेक्चर से लेकर हर ग्राहक पायलट तक।
MeikSense, ABB Innovation के सहयोग से आगे बढ़ रहा है।
आइए आपकी परिधि के भीतर एक पायलट की योजना बनाएं।
पहले आपकी टीम के लिए लाइव डेमो, फिर सीमित दायरे का ऑन-प्रेम पायलट — आमतौर पर एक टीम और दो-तीन उत्पाद।