Bewerten Sie Architektur, Code-Qualität, DevOps-Reife und technische Skalierbarkeit mit der Tiefe, die Ihre Deals verdienen.
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Plausity überprüft Architekturdokumentation, Systemdesign und Infrastruktur-Konfigurationen, um Schwachstellen bei der Skalierbarkeit, Single-Point-of-Failure-Risiken und technische Schuldenaufschlüsse zu identifizieren, bevor Sie sich verpflichten.
| Metric | Target | Benchmark | |
|---|---|---|---|
| Vulnerability Score | 68 | 45 | ↓ |
| Patch Compliance | 74% | 95% | ↓ |
| Infrastructure Resilience | 82% | 90% | ↓ |
Analysieren Sie Codebase-Metriken, technische Schuldenberichte und Architektur-Dokumentation. Plausity kennzeichnet komplexe Systeme, veraltete Technologie-Stacks und Wartbarkeitsprobleme, die Integrations- oder Post-Close-Kosten aufdecken könnten.
Überprüfen Sie automatisch Sicherheitsrichtlinien, Penetrationstestergebnisse, Zugriffskontroll-Dokumentation und Compliance-Zertifizierungen. Plausity kennzeichnet Lücken in der Sicherheitshaltung und ordnet sie gegen Industrie-Standards wie SOC 2, ISO 27001 und OWASP.
Generieren Sie strukturierte technische Bewertungen zu Architektur, Code-Qualität, Infrastruktur, Sicherheit und Skalierbarkeit mit klaren Risikobewertungen und priorisierten Sanierungsempfehlungen, die Investoren und Betreiber sofort umsetzen können.
Plausity gab uns ein technisches Klarheitsniveau, das wir noch nie im LOI-Stadium hatten. Wir identifizierten einen kritischen Single-Point-of-Failure in der Infrastruktur des Targets, der zu einem Schlüsselverhandlungspunkt wurde.
Plausity konzentriert sich auf die Analyse von Dokumentation und Metadaten innerhalb des Datenraums. Für Live-Code-Überprüfung können Erkenntnisse mit Outputs Ihrer bevorzugten Analysetools verglichen werden.
Ja. Plausity bewertet Cloud-Architektur-Dokumentation, Kostenstrukturen und Infrastruktur-Konfigurationen über AWS, Azure, GCP und Hybrid-Umgebungen.
Alle technische Dokumentation wird in sicheren, isolierten Umgebungen verarbeitet. Plausity wahrt strikte Vertraulichkeit und verwendet Client-Daten niemals zum Trainieren von Modellen.
Vollständig. Definieren Sie Ihre eigenen Scoring-Kriterien, Risikogewichtungen und Bewertungsvorlagen, um Ihre firmeneigene Tech-DD-Methodik abzugleichen.
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