AEM 6.5 को Cloud Service पर माइग्रेट करें, एक-एक समीक्षित pull request के साथ।
ब्राउज़र में अपना कोड स्कैन करें, हर ब्लॉकर और उसके समाधान के साथ एक योजना प्राप्त करें, फिर बदलाव छोटे pull requests के रूप में प्राप्त करें जिन्हें आपकी टीम समीक्षा और मर्ज करती है।
साइन-अप की आवश्यकता नहीं। आपका कोड अपलोड नहीं होता।On-prem 6.5 कोर सपोर्ट 28 Feb 2027 को समाप्त हो रहा है▶ 2-मिनट का डेमो देखें
यह क्या करता है
पहले स्कैन से अंतिम pull request तक, मीग्रेशन के लिए सब कुछ
निर्धारित टूल्स काम खोजते हैं। हमारे अपने सर्वर पर मॉडल उन चीज़ों का ड्राफ्ट तैयार करता है जिनमें निर्णय लेना ज़रूरी है। इंजीनियर स्वीकृति देते हैं। आप अपने रिपॉज़िटरी पर नियंत्रण बनाए रखते हैं।
रेडीनेस स्कैन फ़ाइल और लाइन के साथ हर ब्लॉकर ढूंढता है, ताकि प्रयास अनुमान तथ्यों पर आधारित हों, अनुमानों पर नहीं।
33 कोड नियम और 31 BPA कोड AEM as a Cloud Service को ब्लॉक करने वाली चीज़ें खोजते हैं, हर फाइंडिंग के लिए फाइल, लाइन, फिक्स और प्रयास के साथ। आपके ब्राउज़र में चलता है।
स्कैन चलाएँ →डिटर्मिनिस्टिक कोडमॉड्स AI के बिना मैकेनिकल पैटर्न रीराइट करता है, ताकि सबसे आम बदलाव सटीक और दोहराए जा सकें।
5 रीराइट्स जिनके लिए AI की ज़रूरत नहीं: Commons Lang 2 → 3, Log4j 1 → SLF4J, OSGi कॉन्फ़िग → .cfg.json, CQ XSS → Sling XSS, CQ Workflow → Granite Workflow। हर एक अपने अलग पुल रिक्वेस्ट के रूप में नोट्स के साथ खुलता है।
पिपलाइन देखें →AI रीफैक्ट्रिंग, निजी रूप से कठिन बदलाव हमारे अपने सर्वर पर ड्राफ्ट करता है, ताकि आपका कोड किसी तीसरे पक्ष के AI तक न जाए।
जिन पैटर्न के लिए निर्णय लेना हो, वे हमारे अपने सर्वर पर मॉडल को भेजे जाते हैं, कभी किसी तीसरे पक्ष के AI सर्विस को नहीं। इंजीनियर को दिखने से पहले डिटर्मिनिस्टिक चेक हर बदलाव की स्क्रीनिंग करते हैं।
आपका कोड कहाँ जाता है →माइग्रेशन Blueprint फाइंडिंग्स को फेज़, प्रयास और निर्णयों में बदलता है, ताकि आप योजना बना सकें और बजट अनुमति प्राप्त कर सकें।
कंपोनेंट-दर-कंपोनेंट प्लान: ब्लॉकर्स, फेज़, घंटों में प्रयास, जोखिम और आपके टीम को लेने वाले निर्णय। ब्राउज़र में खोलें, PDF के रूप में सहेजें या Confluence पर प्रकाशित करें।
नमूना देखें →क्लाइंट पोर्टल स्कैन, निर्णय और पुल रिक्वेस्ट एक ही जगह रखता है, जिसमें ऑडिट के लिए निर्यात योग्य ट्रेल होता है।
स्कैन, Blueprints, निर्णय, pull requests और चरणों के लिए एक जगह, जिसमें एक hash-chained ऑडिट ट्रेल है जिसे आप export कर सकते हैं। Jira, Confluence और Cloud Manager से लिंक।
प्लेटफ़ॉर्म का टूर करें →Deprecation Watch गो-लाइव के बाद आपके कोड पर नज़र रखता है, ताकि Adobe की अगली API हटाने से आपका पाइपलाइन न टूटे।
गो-लाइव के बाद, आपका रिपॉज़िटरी हर पुश या रात में दोबारा स्कैन किया जाता है, और Adobe द्वारा हटाए जा रहे API के नए उपयोग Cloud Manager बिल्ड फेल करने से पहले फ्लैग किए जाते हैं।
यह कैसे काम करता है →यह कैसे काम करता है
कोड की गिनती होती है। मॉडल ड्राफ्ट तैयार करता है। इंसान निर्णय लेता है।
Language models refactoring patterns में अच्छे होते हैं, लेकिन counting में कमजोर होते हैं, इसलिए हर step सही tool से होता है। हर step audit trail में लिखा जाता है।
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संग्रह करें
Parsers कोड, OSGi configs, dispatcher, indexes और आपके BPA report को पढ़ते हैं।
निर्धारितकेवल कोड से किया जाता है: एक ही इनपुट हमेशा एक ही परिणाम देता है। - 02
वर्गीकरण करें
हर finding को file और line के साथ एक Cloud Service pattern से मैप किया जाता है।
निर्धारितकेवल कोड से किया जाता है: एक ही इनपुट हमेशा एक ही परिणाम देता है। - 03
योजना बनाएं
हमारा private model risk को rank करता है और हर pattern के लिए change का draft तैयार करता है।
हमारे सर्वर पर AIहमारे अपने सर्वर पर मॉडल द्वारा किया जाता है, फिर किसी व्यक्ति को दिखने से पहले कोड द्वारा जाँचा जाता है। - 04
Refactor
छोटे pull requests, एक समय में एक pattern, notes और tests के साथ।
हमारे सर्वर पर AIहमारे अपने सर्वर पर मॉडल द्वारा किया जाता है, फिर किसी व्यक्ति को दिखने से पहले कोड द्वारा जाँचा जाता है। - 05
समीक्षा
एक senior AEM engineer हर pull request को approve करता है। आपकी टीम merge करती है।
मानवनामित व्यक्ति अनुमोदन करता है; इसके बिना कुछ भी मर्ज नहीं होता। - 06
सत्यापित करें
Cloud Manager build, AEM Analyser और parity checks; सभी steps log किए जाते हैं।
निर्धारितकेवल कोड से किया जाता है: एक ही इनपुट हमेशा एक ही परिणाम देता है।
शुरू करें
zip फ़ाइल से पहले pull request तक
scan से शुरू करें; यह कुछ मिनटों में होता है और account की ज़रूरत नहीं। उसके बाद सब कुछ portal और आपके अपने repository में होता है।
अपना code या BPA report export करें स्कैन को पढ़ने के लिए कुछ देता है; दोनों इनपुट मिलकर सबसे पूर्ण तस्वीर देते हैं।
दोनों इनपुट काम करते हैं; दोनों साथ में सबसे सटीक जानकारी देते हैं।
git archive --format=zip -o aem-repo.zip HEADReadiness scan चलाएं मिनटों में ब्लॉकर्स, फिक्स और प्रयास दिखाता है, आपके ब्राउज़र में।
Scan page पर zip या CSV ड्रॉप करें। फ़ाइलें आपके browser में पढ़ी जाती हैं और कभी upload नहीं होतीं।
Workspace बनाएं और scan जोड़ें आपकी टीम को स्कैन, योजनाओं और निर्णयों के लिए एक साझा जगह देता है।
अपने वर्क ईमेल से साइन इन करें (हम एक-टाइम लिंक भेजते हैं; कोई पासवर्ड नहीं है)। एक वर्कस्पेस और प्रोजेक्ट बनाएं, फिर एक स्कैन जोड़ें: रिपॉज़िटरी zip, BPA CSV या एक छोटा प्रश्नावली।
अपना रिपॉज़िटरी कनेक्ट करें फिक्स आपके अपने रिपॉज़िटरी में pull requests के रूप में आने देता है।
एक्सेस टोकन के साथ GitLab, Bitbucket या Azure DevOps को लिंक करें। डिफ़ॉल्ट ब्रांच हमारे सर्वर पर स्कैन की जाती है, और codemod परिवर्तन अपने स्वयं के ब्रांच पर pull requests के रूप में आते हैं। GitHub हमारे GitHub App के माध्यम से कनेक्ट होता है, जो सेटअप किया जा रहा है।
आपका code, आपका नियंत्रण
उन टीमों के लिए बनाया गया जो अपना code black box को नहीं दे सकतीं
- scan locally चलता है। आपका zip या CSV browser में पढ़ा जाता है और कभी upload नहीं होता।
- केवल Private AI। Client code हमारे servers पर models को जाता है, third-party AI services को नहीं, जब तक कि आप लिखित रूप से सहमत न हों।
- हर बदलाव की मंज़ूरी Humans देते हैं। Pull requests आपके repository में आते हैं; आपकी टीम merge करती है।
- Tamper-evident audit trail। हर scan, model call और approval hash-chained होता है और CSV या JSON के रूप में export किया जा सकता है।
- खुले rules। 33 code rules और 31 BPA codes, जिनमें से प्रत्येक के साथ fix और effort method दिखाया गया है।
प्रश्न
आम प्रश्न
क्या आप readiness scan के लिए मेरा code upload करते हैं?
नहीं। Scan आपका BPA CSV या repository zip आपके browser के अंदर पढ़ता है। केवल तभी जब आप AI summary मांगते हैं, तभी हम aggregated counts (finding types और numbers, कभी file contents या paths नहीं) हमारे server पर भेजते हैं।
आप कौन सा AI उपयोग करते हैं, और मेरा code कहाँ जाता है?
Client code उन AI models द्वारा प्रोसेस किया जाता है जो हमारे द्वारा संचालित servers पर चलते हैं, third-party AI services द्वारा नहीं। बाहरी models केवल तभी उपयोग किए जाते हैं जब आप लिखित रूप से सहमत हों। Fact-finding deterministic tools द्वारा किया जाता है, इसलिए AI कभी यह निर्णय नहीं लेता कि आपके code में क्या मौजूद है।
बदलावों की समीक्षा कौन करता है?
एक senior AEM engineer हर pull request की समीक्षा करता है, जब तक वह आपके पास नहीं पहुँचता, और आपकी टीम merge करती है। बिना नामित अनुमोदन के, जो audit trail में दर्ज होता है, आपकी main branch पर कुछ भी land नहीं होता।
यह Adobe के free migration tools से कैसे अलग है?
हम उनका उपयोग करते हैं। Best Practices Analyzer, Cloud Acceleration Manager और Adobe के migration tooling व्यक्तिगत patterns को ठीक करते हैं। हम estate-wide fact collection, एक reviewed plan, pattern के अनुसार pull requests, verification और पूरे migration के लिए audit trail जोड़ते हैं।
क्या हमारी अपनी टीम या वर्तमान पार्टनर कार्य का कुछ हिस्सा कर सकती है?
हाँ। Pull requests आपके repository में land होते हैं, इसलिए आपके developers या आपका partner इसके किसी भी हिस्से की समीक्षा, समायोजन या संभाल कर सकते हैं।
इसकी लागत क्या है?
Early access के दौरान कुछ नहीं। हमें कीमतें लागू करने से पहले हम आपको पहले से बताएंगे, और आपकी लिखित सहमति के बिना आपकी free में शुरू की गई कोई भी चीज़ paid नहीं होगी।
देखें कि आपका migration क्या शामिल करता है
Repository zip या BPA report डालें। कुछ ही मिनटों में आपको blockers, fixes और effort range मिलेगा, बिना account बनाने के।
Surge Migrate Surge Software Solutions Private Limited का एक नया product है, जो 2018 में स्थापित एक Adobe Experience Cloud services firm है। हमारे बारे में. हम case studies प्रकाशित करेंगे जब clients उनसे सहमत होंगे।