SonarSource
成功的组织在过程中将质量分析向前移动， 并将其作为整个软件开发生命周期的一部分进行迭代。白皮书开发和测试世界和业务方法以及正在向敏捷模型演进-持续的价值生成/持续改进/连续检查是提高质量的基本战略。IDC 观察到， 传统的代码质量方法通常在开发过程结束时成为检查表项目时失败。此 IDC 技术聚焦讨论了改进软件分析、缺陷管理、安全性和度量的方法的必要性， 以通过主动可见性来获得业务和 IT 好处。IDC 建议评估和采用自动化的软件分析方法， 如 SonarQube 和 SonarSource 提供的， 以改进软件质量策略。
SonarSource简介
连续检查是一个整体的、完全实现的过程， 旨在使内部代码质量成为软件开发生命周期的一个组成部分。白皮书本文详细介绍了代码质量管理中的关键问题。然后介绍了连续检查范式， 并说明了它如何解决这些挑战， 支持数以千计的企业提高其软件质量。通过在整个生命周期中提高所有利益干系人的度， 连续检查使企业能够接受代码质量 whole-heartedly。在 SonarSource 的支持下， 持续的检验范式是非常有效的， 并已被证明在现实世界中的工作， 从小公司到财富100强的企业， 在所有行业。
如何在软件开发工作流中构建质量
远见卓识视图， 显示每个测试在运行时的执行时间
假设你是一个希望成长为一家中型科技公司的初创企业--介于30到100工程师之间。招聘是发生的， 而且你的代码数量也在增长。在较早的阶段， 贵公司专注于证明产品。一切都是规模较小， 你可以循环。现在， 随着你的成长， 你有更多的在编写代码和更多的变量的组合。
这是当你注意到产量开始恶化， 你不能像你希望的那样发布代码。在扩展业务时， 有越来越多的变量需要进行调整，代理商sonarqube代理商， 您可能会忽略更多测试的需要， 并在测试上花费更多的时间。
如果你决定聘请一个 QA 经理， 而后者又带来了一批自动化工程师， 你就可以走出困境。硒测试的覆盖率很高。但随着时间的推移， 事情又开始放慢了。所有的自动化和善意， 你建立了硒覆盖开始打破和失败， 它反复暂停软件工厂。
我们开始的地方
当我加入 Shutterstock 时， 我对公司的自动化测试覆盖率印象深刻。几乎每一个功能的网站上都有测试覆盖率的形式， 硒端对点测试。Shutterstock 有一个开发工作流程的地方通过詹金斯， 将阻止部署到生产， 如果硒测试失败。我喜欢这样;这意味着除非所有的测试都通过了， 否则任何人都不能将任何东西放到生产中。
但不久之后， 我意识到， 我们的公司， 这是每天发布多次，sonarqube代理商， 已经变成了一个公司， 现在被禁止发布多天一次， 主要是因为失败的硒测试。常见的情况是，代理商sonarqube代理商， 测试失败不是因为产品损坏， 而是因为它们很脆弱。
一些事情导致了这一点:
终端端 selenium-based 验收测试成为了每个人都依赖于测试的唯yi形式的自动化测试。许多团队甚至停止编写单元测试。
测试框架是片状的， 是由 QA 团队建立和拥有的。当某件事情失败， 整个软件工厂停止运转时， QA 团队中一小部分三到五人的错误就落在了我们身上， 他们经常被指责为放慢了组织的速度。
工程组织花了很多时间来研究如何构建一个可以扩展的产品， 但是没有足够的注意力去构建一个支持这种产品开发的开发工作流程。
质量完全由 QA 团队拥有。
在我们的， 我们有一个 QA 组织， 它没有与组织的其他部分进行扩展。虽然他们拥有自动化所有内容的技能， 但是他们缺乏构建可伸缩的测试框架所需的技能。由于这种差距， 他们无法影响组织的其他人认为质量是所有人拥有的东西，吉林sonarqube代理商， 而不仅仅是 QA 团队。为了弥合这一差距， 我们不得不重新考虑我们对 QA 整体的态度。
迈向新的开始
我想完成两个目标: 首先， 重建 Shutterstock 的测试基础架构/框架， 使其更加稳定， 其次， 改变 Shutterstock 的工程文化， 使之成为一个质量不是由测试工程团队拥有的， 而是由每个人来拥有。
我们改变了招聘测试工程师时所期待的能力。我们希望我们的测试工程师成为强大的开发人员， 他们知道如何构建 object-oriented 的解决方案， 从而帮助他们创建一个稳定且可扩展的测试框架。我们也希望他们成为有影响力的人， 他们可以推动他们的团队做正确的事情， 而不采取跳过单元测试这样的捷径。一旦我们建立了一个 world-class 测试工程团队， 我们就开始了解如何发布， 同时保持一个的产品。
我们知道我们da的问题是脆弱的测试， 所以我们建立了一个叫做 '睿智' 的工具来记录每个测试的通过/失败数据。我们所有的测试都把数据推入睿智， 每次他们作为我们的詹金斯工作流程的一部分运行。然后， 我们在这个数据库之上建立了一个网站， 使数据的挖掘变得容易。我们现在能够监控工作的合格率、个别测试的及格率、常见的失败消息、的运行测试， 等等。有了这些数据， 我们就可以保持自己和其他人的责任感。我们的一个团队受影响的失败的测试认识到， 他们通常的传球率只有20%。(试想一下， 由于这一路障， 软件工厂经常停下来。通过使用远见卓识， 他们能够隔离测试的di合格率， 并在这些测试中看到常见的失败消息。团队对测试脚本进行了简单的修复， 以提高其可靠性。
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