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SonarSource 的产品和服务被世界各地的客户所使用。所有规模的组织都在使用来自 SonarSource 的产品和服务提高生产率， 降低风险， 终开发更好的软件。Silverpeas 已经能够实现新的功能和提高产品性能， 这已导致赢得越来越多的客户。Silverpeas 是协作知识和内容管理的平台。写在爪哇， Silverpeas 出生于 1999年， 在黑暗时代的 J2EE。这是一个时代之前的框架， 当英雄编码没有测试或文件。结果是一个工作产品的支持下的混乱的定制框架， 是基于良好的想法， 但执行不。随着时间的推移， 由于在产品的早期就做出了短视的设计决策， 而且由于对其体系结构没有明确的愿景， 因此发展和维护代码变得越来越困难。技术债务 = 责任

这种情况使我们很难跟上创新的步伐， 保持市场的竞争力。使问题复杂化的是， 执行基本维护和实施新功能的高昂成本使得很难获得新客户。技术债务代表了一个太大的负债。够了在 2009年， Silverpeas 团队作出了一个激烈的决定: 现在是时候， 以现代化的架构和提高 Silverpeas 的代码质量。但他们需要确切地知道如何， 什么， 以及在哪里重构之前， 他们可以继续。"我们需要一个工具来支持我们的改变，" Silverpeas 软件建筑师米格尔 Moquillon 说。"SonarQube (当时的声纳) 被选中来帮助我们获得正确的， 这些问题。通过它的质量分析工具和它的统一和可定制的界面， 我们有信息， 以确定我们必须执行的任务，中国sonarqube价格， 以减少技术债务和提高代码的质量。这是我们的 GPS 在改善 Silverpeas 的道路上。SONARQUBE 保持技术债务控制

Silverpeas 团队在 Silverpeas 的现代化过程中选择了 SonarQube 这一关键角色， 部分原因是它是开源的， 就像 Silverpeas 一样， 易于扩展，报价sonarqube价格， 但 SonarQube 也提供了一些功能 Moquillon 说， 团队发现引人注目的:统一和集中的仪表板"一个统一和集中的仪表板， 其中呈现代码的主要质量指标: 一目了然是什么出错了， 什么是改进了， 很容易看到。简单的导航--"一种简单的方法来导航到相关代码的不同指标: 很容易找到需要操作的代码部分."强大的报告-"在时间的指标演变的迹象: 我们可以估计我们的代码改进的努力。更好的软件质量已导致越来越多的客户赢得

SonarSource 的解决方案有助于 Silverpeas 的成功， 通过对关键问题提供持续和快速的反馈以及如何解决它们的建议。工作从坚实基地它的代码质量改进给它， Silverpeas 团队已经能够实现新的功能， 并提高产品的鲁棒性和性能，怎么卖sonarqube价格， 这已导致赢得越来越多的客户。今天， Silverpeas 团队致力于将其软件质量保持在 SonarQube 的轨道上。Moqillon 说， Silverpeas 团队对 SonarQube 有信心， 因为 "这是一个开源项目， 如 Silverpeas， 因此， 我们是确保其演变和质量。他赞扬 SonarQube 的定期发布时间表、易用性、易于安装以及与现有开发基础结构 (如连续集成服务器詹金斯) 和构建系统 Maven 等集成的易用性。现在， SonarQube 分析运行每晚 Silverpeas 的35.1万行代码， 由詹金斯触发的后期生成行动。开发人员和经理定期检查结果， 并采取行动解决问题的集体努力， 以维护和进一步提高 Silverpeas 的软件质量。

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。

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， 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，四川sonarqube价格， 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.