sonarqube 安装-华克斯信息

SonarSource简介

如何使这一切一起工作？从编码到升级您的构建， SonarSource 产品将支持整个软件开发生命周期， 以管理代码质量、降低风险并终提供更好的软件。当编码

在存在问题之前修复它们。不需要处理质量问题的hao方法是不首先将其注入。这是 SonarLint 的首要任务作为 ide 的扩展， 它可为开发人员提供新的 bug 和质量问题的即时反馈。编码推当推

将自动和手动代码复查结合在请求上， 以启用受教育的合并。拉请求是进行代码复查的jia场所， 因为它们是在功能完成但尚未合并到主分支中时创建的。请求分析器将运行自动代码分析， 并在请求中直接提供结果以及其他任何评论， 这些都是发生的， 允许负责合并的人做出有教养的决定。当促进

SonarQube 是代码升级到测试和生产环境的收费门。质量门是一个主要的， 现成的 SonarQube 功能。它提供了在每次分析时都能知道应用程序是否通过或失败发布条件的能力。换句话说， 它告诉您在每个分析应用程序是否准备好生产 '上'。因此， 在推广文的物之前， devOps 将被用作守门人。促进管理投资组合当管理

SonarQube 充当散热器， 可维护性、可靠性和安全性。组织的管理层必须能够评估与其应用程序相关的风险。这种能力来自于企业包中的治理产品， 以及将项目合并到一个结构化的应用程序组合中。

SanarSource

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，代理商sonarqube 安装， 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，代理商sonarqube 安装， 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， 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，sonarqube 安装， 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， 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。

SonarSource

代码质量是一个不断增长的市场， 它是分析师对其大规模采用和大量**的雷达。

介绍麦凯布的圈复杂度长期以来一直是事实上的标准测量方法的控制流的复杂性。它的目的是 '确定软件模块将很难测试或维护 '[1]， 但当它准确地计算xiao的测试用例需要完全覆盖的方法， 它不是一个令人满意的测量理解。这是因为具有相等圈复杂度的方法不一定存在同样的困难， 维护， 导致一种感觉，测量 '啼狼' 由 over-valuing 一些结构， 而 under-valuing 其他构造.同时， 圈复杂度不再是全mian的。制定的Fortran 环境在 1976年， 它不包括现代语言结构， 如尝试/捕zhuo，和 lambda。后， 因为每个方法都有一个xiao的圈复杂度得分， 它是不可能知道任何具有高聚合圈复杂度的给定类是否一个大的、易于维护的域类， 或一个具有复杂控制流的小类。在类级别之外， 人们普遍承认， 圈复杂度的分数应用程序与它们的代码总计行相关联。换言之，代理商sonarqube 安装， 圈复杂度是在方法级别上很少使用。作为对这些问题的一种补救， 认知复杂性已经被制定来解决现代语言结构， 并产生的价值是有意义的类和应用程序级别。更重要的是， 它背离了基于数学模型， 使其能够产生控制流的评估， 对应于程序员的直觉的精神， 或认知的努力， 需要了解这些流动.