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SonarSource结论: 在生活中不断发展和提高代码质量

周期

现在， 软件比以往任何时候都更能推动竞争优势和企业成功。作为

公司越来越需要提高质量和不良的后果的方法

软件开发是可见的， 可以对创收产生严重的损害， 并

客户和前景的参与， 我们认为迫切需要改善的行为

关于代码质量。正如 "未经检验的生活不值得生活" 一样， 未经检验的代码

不值得部署。无论是公司还是客户和前景， 他们正在寻求

参与能够继续采取无效的质量方针。

连续代码检查具有自定义规则的能力， 可以提供一个好的工具来

赋予工程经理诊断指标的能力 (并以审慎、谨慎的用法，

结果度量)。对正在发生的事情的可见性是冷静的， 有助于使

行为更改有助于提高开发团队的质量， 将更高

更好的卫生责任。

一个单一的门户， 如提供的 SonarSource 与 SonarQube-与能力

自动化数据收集-不仅是质量本身， 而是关于启用更

测试.代码质量的可见性为有效决策提供了基础。产品如

这可以帮助组织通过单个集线器来检查和理解软件开发， 以

开始将软件开发作为一个业务来管理。

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.如果使用得当， 自动化的代码分析工具可以启用一个起点来处理

软件开发作为一个真正的业务。好处可以包括更多的产品发布

稳定并增强对开发团队和合作伙伴服务组织的信任和信任

(对于那些外包开发)。

我们的结论是， 重要的是要强调， 虽然这些类型的产品可以帮助

衡量软件项目的质量他们不应该被当作 "责备工具"。指的

手指不会导致有效的团队协作和更好的执行。质量的重点

衡量标准必须是提高代码质量， 以推动积极的行动，江西sonarqube 安装， 以改善整个团队

协作和软件开发， 以改善整体的公司执行。它

是整个团队的责任， 以检测和纠正代码质量问题，代理商sonarqube 安装， 就像它是

当软件成功并推动业务时， 团队的利益和组织的利益

创新， 执行力强。

简而言之， 代码分析产品可以帮助组织分析有关代码的情况

发展， 采取行动， 并量化改进。IDC 建议评估和采用

这些类型的自动化方法以及组织和过程的变化

必要的， 以使有效的采用和改进的软件质量战略。

SonarSource简介

商务友好的许可、开放的代码库和活跃的社区只是 SonarSource 生态系统的一些优势。意义和承诺

简短的是一个字: LGPL!这是我们从项目开始时选择的许可证， 而不是普通的 GPL 许可证。为什么?因为我们相信， 使 SonarQube 和 SonarLint 伟大的产品与高采用， 我们需要一个许可证， 既符合社区和商业的需要。有了这个选择， 并在平台上保持其领导地位， SonarSource 因此承诺将继续对其产品进行投资。意义和承诺开芯原理原则，开放式

较长的是指由这四原则支持的开放的想法:您提供给用户的开源产品一定很棒。您提供的开源产品应该经过一个不敬虔的测试和 QA 的数量。您提供的开源产品应该是架构， 使所有的商业功能都 plug-ins 到开放的。您销售的开源产品应该有完全开放的定价。用户社会

像任何好的开源项目一样， SonarQube 和 SonarLint 在他们周围有活跃的社区。这些社区在候选发布者的测试阶段提供了广泛的反馈。它们还提供了有效的 bug 报告和社区支持， 但用户也可以选择直接从 SonarSource 购买额外的支持和产品。用户社区供应商锁定减少供应商锁定

虽然 SonarSource 是其产品的主要贡献者， 但用户可以访问源代码， 因此， 如果出现问题，代理商sonarqube 安装， 他们就能继续开发产品。

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，中国sonarqube 安装， 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，使团队能够快速、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。