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管理和增强大规模软件环境

软件开发中的挑战

当管理人员寻求发展关键业务应用程序时， 质量的协调性很强

管理在早的软件生命周期阶段通过到操作可以帮助导致

成功的、连续的部署以及公司和 IT 生产率。组织必须使

通过观察当前的挑战并利用基于这些问题的策略来实现这一转变

创造变革的动力。

IDC 将以下内容确定为软件开发人员和组织面临的da挑战

这取决于快速， 创新的软件创造竞争成功:

?业务有不断增长的需求， 无论是升级和修复， 以及新的

面向客户的应用程序。IT 和开发团队必须将方法转换为代码， 并

质量分析， 以产生更高层次的信心在软件交付 (

更少的缺陷)。

以适当的资源， 以合适的成本、质量和风险实现更快的上市时间

分配-并转移视图， 即软件开发、代码分析和测试是

仅仅是一个 '成本中心'， 成为的 '业务价值推动者'。

?限制业务风险和技术债务-帮助确保交付高质量的 '安全'

通过主动、迭代代码检查以及

软件从业者和管理人员的共同可见性。

?从缺陷检测 (往往太晚) 转移到主动预防性缺陷和前期缺陷

认同与共同分析和一个 '真相的来源' 横跨小组和管理人员。

?灵活、化的仪表板可以使团队能够查看与他们相关的数据

并能增强个人责任和集体协作。

?透明度是理解质量、代码完整性和测试活动的关键

正在进行-与迭代构建管理进行协调并设置适当的

值.

?不断增长的治理和法规遵从性需求是影响

市场并对公司施加压力，上海sonarqube中国总代理， 使代码自动评估能力;这可以

帮助推动工作流程改进、可追溯性、报告和度量。

?如果有有限的或没有单元测试，中国sonarqube中国总代理， 并没有什么想法是否

当前的设计允许快速添加新功能或能够使

改进， 对重构的关注可以衣组织并充当

刺激改变。

?当 bug 在开发生命周期的后期被发现导致 '红色警报' 情况

当发布成为 '龙'， QA 和客户支持必须战斗之前

软件可以部署到客户， 这种负mian影响也可以激发行为

转移.

?利用代码分析信息提供改进行为的机会

通过透明度和迭代变化 (不使用此信息作为 '墙

'惩罚团队或个人' 是可耻的。

? IT、质量、运营和业务团队应该团结起来， 将这些挑战作为

跳过点， 并作为一个动力， 以改有的软件开发的不良习惯和

行为.建立有效的软件分析和检查，代理商sonarqube中国总代理， 创建编码规则和

要求特定质量级别的生成和发布的边界， 并利用度量

改进质量战略以及依赖 highperforming 的业务成果，

创新的软件。

SonarQube - 的PL / SQL分析

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PLSQL_Majors我们继续本系列分析PL / SQL代码与今天的主要规则。

我们以前看过如何组织我们的环境，并配置我们的代码分析与Jenkins和SonarQube。

我们创建了自己的质量简介，并审查了所有面向可靠性和安全性的阻止程序和关键。继续阅读→

此条目发布于2014年1月21日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 关键

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PLSQL_Critical在本系列上一篇关于使用SonarQube分析PL / SQL代码的文章中，我们回顾了我们的质量配置文件中现有的阻止程序规则。

我们发现三个违反PL / SQL编程的jia实践，其后果如此重要，不允许容忍。因此，这证明了他们“阻挡者”的地位。

我们还发现这三个规则共有18个缺陷，所以我们假设这个规则是项目团队所知道的。

，这些缺陷导致了应用程序中的逻辑错误 - 这是一个永远不会执行的操作，因为相应的条件将永远不会被满足 - 甚至可能的崩溃。继续阅读→

此条目发布于2014年1月11日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

代码质量是一个不断增长的市场，代理商sonarqube中国总代理， 它是分析师对其大规模采用和大量**的雷达。

认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个开发商的直觉正确的。白皮书本文描述了认知的复杂性， 提出了一种新的度量方法， 以地测量法的相对理解。在这样做的时候， 它解决了这个领域中圈复杂度的缺点。圈复杂度使用数学模型来评估方法， 对测试所需的工作量进行精que测量， 但不准确地测量需要了解它们的工作量。认知的复杂性打破了使用数学模型评估软件可维护性的实践。它从由圈复杂度所设置的先例开始， 但使用人工判断来评估结构应如何计算， 并决定应将哪些内容添加到整个模型中。结果是， 它产生了方法复杂性评分， 使程序员对可维护性的相对评估比以前的模型更公平。