sonarsource关键挑战代码管理
按设计, 按规定的时间间隔, 不间断地进行准时审核。这种代码的方法管理有四主要类型的缺点,sonarqube规则, 这将在本节详述。
太少, 太迟准时审计确定了两种改进: 化妆品和结构变化。而外观更改需要稍加修改, 结构更改可能包括主要软件设计.虽然可能需要进行此类更改, 但由准时审核产生的行动计划在过程中定义得太晚, 无法做任何事情, 但会打乱开发周期;无论是软件发布日期需要扩展, 以包括软件重新设计, 或更糟糕的软件将被推送到不达标的生产, 因此降低了可维护性和适应性, 当新的业务需求出现。
来自开发团队的推回组织内部的过程显然缺乏所有权。审计员不能自己的过程, 因为他们既不拥有代码也不控制问题解决。同样,模型的命令和控制特性阻止开发团队拥有过程, 因为它没有参与---。因此, 您有两个断开的组这些都是的责任, 而不是他们的责任。开发人员倾向于从准时审核中产生的行动计划,sonarqube规则, 因为他们:√是在团队之外生成的, 在日常工作中被视为一种新的约束√是主观的;调查结果依赖于---的判断, 而非客观措施√小的背景和历史信息, 因此被视为无关√因正在进行的更改而失效, 并很快变得过时√不要让和其他利益相关者参与审核和审核过程√介入的过程太晚;在审核功能时, 开发人员需要 重新学习用于解决查找的代码
缺少过程所有权
组织内部的过程显然缺乏所有权。审计员不能自己的过程, 因为他们既不拥有代码也不控制问题解决。同样,模型的命令和控制特性阻止开发团队拥有过程,华北sonarqube规则, 因为它没有参与---。因此, 您有两个断开的组这些都是的责任, 而不是他们的责任。
异构需求衡量软件绝dui价值的传统方法,sonarqube规则, 如问题总数在门中发现, 强制评估人员对不同的应用程序进行测量要求取决于其来源。例如, ---项目可能不会保持在相同的高度一个绿地项目的标准, 和 in-house 的发展可能被判断不同于外包代码。这是由于您仍然需要允许软件运送到生产, 并要求每个项目达到相同的绝dui价值的阈值之前释放通常是不切实际的。使用这些绝dui值, 几乎不可能解决共同的对所有应用程序的要求, 因此很难在整个委yuan会中采用---的做法。





sonarsource简介
我们建立了一个 商品 解决方案来管理代码。要做到这一点, 提供hao的产品是不够的。产品也必须与整个生态系统在开发过程中发挥---的作用, 否则它们将---不会被使用 (至少在我们所期望的规模上)。正是基于这一点, 我们建立了 sonarqube 和 sonarlint。与生成系统
sonarqube 与标准构建系统紧密集成, 提供零配置方法。通过与liu行的构建系统 (如 maven、msbuild、gradle 和 ant) 集成, 我们提供了一种快速的扫描项目的方法, 很少或---没有配置。但这并不是唯yi的好处: 这种集成也意味着这种分析 配置 将始终是xin的, 因为它是用来构建项目的, 因此在长期运行过程中保持平稳。生成系统ci 引擎与ci 引擎
sonarqube 集成了liu行的连续集成引擎, 如詹金斯和 tfs。sonarqube 与构建系统的集成加上简单的命令分析线机制, 意味着 sonarqube 已经很容易地与 ci 引擎集成。但是, 我们已经更进一步地提供了额外的集成与 ci 引擎, 如詹金斯和 tfs 通过启用一键式体验集成 sonarqube 扫描到构建。与ide
开发人员在他们喜欢的 ide 中获得代码的反馈。sonarlint 为开发人员提供了在 ide 中直接对代码的 real-time 反馈, ---显示了开发人员类型的问题, 以便将重点放在代码上。ide公司系统与企业系统
作为企业产品, sonarqube 可以很容易地与现有系统集成, 例如授权和身份验证。sonarqube 带有内置功能, 可与的安全系统 (如 active directory、ldap、oauth 等) 集成。身份验证以及授权可以委派给这些系统。它还可以集成到大多数其他系统, 这得益于它---的 api。与连续部署
sonarqube 提供了一个简单的工具, 以集成到管道。sonarqube 提供了在连续交付过程的任何步骤中, 将代码验证 (称为门) 挂钩的能力。这使您能够在代码是否已通过您的预定义的代码标准集的基础上进行升级, 从而自动化了升级审批过程。











代码是一个不断增长的市场, 它是分析师对其---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。---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---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。






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