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。
认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个罢工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, 以更准确地测量法的相对理解。sonarqube总代理商，苏州华克斯信息科技有限公司提供产品销售、技术支持在这样做的时候, 它解决了这个领域中圈复杂度的缺
sonarqube代理商
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。
认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个罢工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, 以更准确地测量法的相对理解。sonarqube总代理商，苏州华克斯信息科技有限公司提供产品销售、技术支持在这样做的时候, 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。
SonarSource
优化质量分析以实现业务价值
复杂性: 代码可见性降低了软件风险
适用于自动化软件质量2014–2018的预测和2013供应商份额: 一些
ASQ 的增长与持续的采用预计移动, 云和嵌入式, IDC 251643 和
建立软件质量分析策略, 帮助解决第三平台复杂性, IDC 253257
主办单位: SonarSource
梅林达-卡罗尔. 卢
2015年1月
简介: 了解质量分析差距的影响
数字世界的转变, 数字转换的影响, 以及对持续性的需求
跨技术平台的部署给 IT 组织带来了巨大的压力, 因为它们
解决动态变化的业务需求。高质量应用的上市时间
变得至关重要, 但提供软件发布和开发新的面向客户的
应用是一个越来越大的挑战。对于大型跨国企业来说, 情况尤其如此。
必须与复杂多变的多式技术网络相抗衡的组织
与遗留系统和资源结合在一起的数千个用户的地理
分布式.
对于 CIO 来说, 目标不仅仅是提高 it 的敏捷性--它是关于如何使用它来成功地
跨 "第三平台" 增强业务灵活性、性和客户体验,
范围从移动, 社会系统的参与, 到云, 同时合并大数据
分析.在操作层面上, 这种做法增加了公司的压力,
重组、更新和转换软件开发和测试实践。这可以允许
为了更快地交付具有适当质量、风险、速度和
成本水平。
然而, 尽管质量低劣的软件对客户访问、收入和
商业信誉在这些有影响力的移动和其他第三平台环境中, 许多
组织已经陷入了可怜的软件卫生习惯。能见度不足的水平
缺陷的原因及其影响为许多开发者创造了一种文化
他们所创造的缺陷的责任。"在墙上抛出代码" 用于部署仍然是
频繁的, 内脏的问题造成的公司, 部分由迫切的需求立即
这些关键业务环境中的软件交付。然而, 不良的发展途径
即使需要提高代码质量并在周期早期消除缺陷也会发生
急剧增加。
在 IDC 中, 我们一直在跟踪重大业务变更项目的成功率
组织在过去的几年里, 和我们的 2014 QA 调查横跨超过200大
企业发现有问题的项目成功率。我们将 "成功" 定义为及时、相关和
个别项目的预算交付。我们的研究表明大约40% 的商业
面向更改的软件开发项目未能满足这些要求。和60%
按时交付和预算通常需要事后调整, 以确保
公司的期限已经达到 (例如, 需要在项目中投入更多的员工, 或者
2015 IDC # IDCTS08W 2
项目范围减少)。除了这些预算和及时性挑战, 谎言代码质量
问题.
IDC 的研究显示, 在生产后期发现的缺陷成本指数更高
对组织修复比在周期中发现的更早 (10–100倍或更多,
取决于其他依赖项, 以及在生命周期中发现问题的后期程度)。的
能够发现代码问题, 有共同的访问问题, 并负责修复
这些问题和解决积压成为重要的环境无情
用户体验不佳和功能失败。客户反馈的即时性
用户参与、用户衰减率和应用程序商店评级带来了新的可视级别和
重要的是推动采用常见的代码问题访问上下文, 以便
补救, 以及对安全挑战的可见性。
这些因素与软件项目复杂性的增加相结合。企业采用复杂、
使用内部和外部资源 (如系统) 进行地理分布的开发
集成商 (SIs) 随着各种开发工具的使用而显著增加
(包括开源)、多种语言和敏捷流程。这意味着需要
代码分析, 可以共同访问有关软件问题的信息和定量和
跨不同团队的定性指标从未如此巨大。
在这个数字消费化和流动性的时代, 项目变得更具挑战性和
管理的关键。为什么
SonarSource简介
具有 Artifactory 和 Sonarqube 集成的连续交付准备 Gradle 项目当玩弄持续集成/交付/部署的概念时, 我在 Gradle 构建以及如何将它们集成到这些概念中而苦苦挣扎。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组成部分。Gradle 在构建工具环境中越来越重要, 因此我创建了一个关于如何使用它的模板或原型。我选择了一个场景, 我看到了 Maven 和其他工具已经实现了:
推动风投转向风投将更改标记为特定 id 并将其推回 VCS使用单元测试执行生成执行声纳分析执行 artifactory 上载此链使您能够不断地将每个更改设置标记、单元测试、分析并上载到您的工件存储库, 以备部署。SonarQube平台SonarQube是一个连续的质量分析平台,它作为web服务器运行,跟踪指标分析代码和代码结构。简而言之, 这是 (从我的角度来看) 持续交货的精神。
环境:
Gradle 3.5 (通过项目的 Gradle 包装)Artifactory: 5.2. 1-OSS, 运行在 http://localhost:8081/artifactorySonarqube: 6.3.1, 跑在 http://localhost:9000注意: 在这种情况下, Sonarqube 和 Artifactory 将由管理员用户使用。许多组织已经变得太接受劣质软件开发,并且容易-或勉强-同意交付的软件产品,是晚,超过预算,并盛行缺陷。在实际生产环境中, 必须将其更改为更安全的方式
首先, 我在 Artifactory 中添加了一个本地 (m2-compatible) 和两个远程存储库:
"库-释放-本地" 是为了保
