SonarSource简介
治理产品为 gear-up SonarQube 提供了从团队级部署到企业广泛部署 SonarSource 解决方案的功能。它是组织和管理大型项目组合的基石, 其质量模型基于4关键指标: 性、可维护性、可靠性和安全性。
组织大量的应用程序
治理产品提供了组织和构建大型应用程序组合的能力。这是通过定义树来完成的, 其中
代理商sonarqube规则
SonarSource简介
治理产品为 gear-up SonarQube 提供了从团队级部署到企业广泛部署 SonarSource 解决方案的功能。它是组织和管理大型项目组合的基石, 其质量模型基于4关键指标: 性、可维护性、可靠性和安全性。
组织大量的应用程序
治理产品提供了组织和构建大型应用程序组合的能力。这是通过定义树来完成的, 其中节点是项目组和项目的叶子。例如, 可以按应用程序、按团队的应用程序、按部门分组等对项目进行分类。
治理
树的数量没有限制, 树木的深度也没有限制。
评估总体健康状况
治理产品为应用程序组合提供了几个健康因素, 包括可维护性, 又称技术债务, 它代表了应用程序或应用程序组的未来维护成本, 以及性, 它代表了应用程序或应用程序组准备装运到生产的情况。
突出风险领域
治理产品作为散热器, 在应用程序组合中突出显示风险区域。这包括操作风险, 即不同于运行时的预期行为以及安全漏洞风险的应用程序, 即可用于其他目的的应用程序, 而不是它们的设计用途。
治理PDF 文件导出 PDF 报表
治理产品增加了将执行仪表板作为 pdf 导出的能力, 以便能够在 web 应用程序之外共享一个投资组合。还可以安排将 PDF 报告定期发送到预定义的收件人列表, 从而在任何级别的投资组合中进行。查看示例项目转移转移项目历史记录
在大型组织中, 为不同部门、业务线运行多个 SonarQube 的实例非常常见, 但也有历史原因。如果是这种情况, 则需要能够在保留项目历史记录的同时将项目从实例转移到另一项。治理产品提供了这种功能。通过扩展, 此功能允许合并 SonarQube 的两个实例。迫切需要一个新的模式,强调质量贯穿整个开发周期,并有更短的反馈回路,以确保解决内部质量问题。
债务模型控制调整分析模型
每个代码分析器都包含每个规则的预定义补救成本。这些费用在发现问题时适用, 允许计算技术债务补救费用。尽管这些补救费用已在几百万行代码上进行了调整, 并且可以按目前的情况使用, 但可能需要对它们进行调整, 以反映环境中的某些具体情况。
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投资回报的雷达。
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。它初的目的是 "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。, 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, 圈复杂度是在方法级别上很少使用。这似乎是一个不错的方法,有两个原因:它减少了在遗留的基本代码上开始的摩擦力,因为你可以假装你是从一个干净的石板开始。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.
SonarSource连续检查的10原则:
开发过程中的所有利益干系人 (不仅仅是开发人员或经理) 必须具有现成的访问权限到有关软件质量的有意义的数据。
管理软件质量必须是每个人的关注从开始的发展, 但是开发团队的终ji责任。
软件质量必须是开发过程的一部分, 这意味着满足质量标准是一个的硬要求能够声明开发完成。
软件质量要求必须是客观的, 不需要主观的通过/失败的决定。软件质量要求必须尽可能多地与所有软件产品共同, 无论他们的细节。
软件质量数据必须是xin的, 即对代码的近版本进行测量。
软件产品必须不断检查, 以便在容易发现错误时迅速正确.开发人员必须能够发现新的质量缺陷, 一旦他们被引入, 即在IDE 编写代码时, 类似于拼写检查程序突出拼写错误的方式。
无论是通过推还是拉, 在注入新的质量缺陷时, 都必须提醒利益干系人, 无论这是通过发送电子邮件, 打破了构建或其他方法。
必须跟踪新问题的注入,使团队能够、明智地决定质量。
软件质量数据必须同时提供绝dui (在所有代码) 和差异 (新的代码)值, 以便开发团队可以完全控制问题的传入流程。
所有新问题和现有关键问题都必须为解决方案指ding明确的路径和时间线。
持续的检验范式是非常有效的, 并已被证明在现实世界中工作从离岸软件工厂到财富100强企业不等。这些公司成功地使用了连续检测模型来管理项目的内部软件质量所有大小。
一个财富100强的公司与超过2万的开发商使用它管理超过6亿行代码, 在每天分析超过5000应用程序的环境中。
在所有情况下, 连续检查帮助这些公司大大提高了软件质量和稳定, 通常节省数百万美元, 否则将花费在根本原因分析和危机管理。
使用SonarQube - Blockers进行PL / SQL分析
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PLSQL_BlockersCritical在上一篇文章中，我们已经看到如何创建我们自己的PL / SQL质量配置文件，激huo SonarQube默认配置文件中的所有132个现有规则。现在，我们可以重新启动前面发起的分析。
这样，我将能够处理PL / SQL配置文件中存在的所有规则，并选择我想要使用的规则，以便为我的演示环境创建PL / SQL仪表板。继续阅读→
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