sanarsource
管理和增---规模软件环境
软件开发中的挑战
当管理人员寻求发展关键业务应用程序时, 的协调性很强
管理在早的软件生命周期阶段通过到操作可以帮助导致
成功的、连续的部署以及公司和 it 生产率。组织必须使
通过观察当前的挑战并利用基于这些问题的策略来实现这一转变
创造变革的动力。
idc 将以下内容确定为软件开发人员和组织面临的da挑战
这取决于快速, ---的软件创造竞争成功:
?业务有不断增长的需求, 无论是升级和修复, 以及新的
面向客户的应用程序。it 和开发团队必须将方法转换为代码, 并
分析, 以产生更高层次的信心在软件交付 (
更少的缺陷)。
以适当的资源, 以合适的成本、和风险实现更快的上市时间
分配-并转移视图, 即软件开发、代码分析和测试是
仅仅是一个 成本中心, 成为的 业务价值推动者。
?---业务风险和技术----帮助---交付高的 安全
通过主动、迭代代码检查以及
软件从业者和管理人员的共同可见性。
?从缺陷检测 (往往太晚) 转移到主动预防性缺陷和前期缺陷
认同与共同分析和一个 ---的来源 横跨小组和管理人员。
?灵活、化的仪表板可以使团队能够查看与他们相关的数据
并能增强个人责任和集体协作。
?透明度是理解、代码完整性和测试活动的关键
正在进行-与迭代构建管理进行协调并设置适当的
值.
?不断增长的治理和法规遵从性需求是影响
市场并对公司施加压力, 使代码自动评估能力;这可以
帮助推动工作流程改进、可追溯性、报告和度量。
?如果有有限的或没有单元测试, 并没有什么想法是否
当前的设计允许快速添加新功能或能够使
改进, 对重构的关注可以衣组织并充当
---改变。
?当 bug 在开发生命周期的后期被发现导致 红色警报 情况
当发布成为 龙, qa 和客户支持必须战斗之前
软件可以部署到客户, 这种负mian影响也可以激发行为
转移.
?利用代码分析信息提供改进行为的机会
通过透明度和迭代变化 (不使用此信息作为 墙
惩罚团队或个人 是可耻的。
? it、、运营和业务团队应该团结起来, 将这些挑战作为
跳过点, 并作为一个动力,sonarqube 安装, 以改有的软件开发的---习惯和
行为.建立有效的软件分析和检查, 创建编码规则和
要求特定级别的生成和发布的边界, 并利用度量
改进战略以及依赖 highperforming 的业务成果,
---的软件。
sonarsource结论: 在生活中不断发展和提高代码
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和---的后果的方法
软件开发是可见的, 可以对创收产生---的损害, 并
客户和前景的参与, 我们认为迫切需要---的行为
关于代码。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,华南sonarqube 安装, 将更高
---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-不仅是本身, 而是关于启用更
测试.代码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---和---
(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---的执行。的重点
衡量标准必须是提高代码, 以推动积极的行动, 以---整个团队
协作和软件开发, 以---整体的公司执行。它
是整个团队的责任, 以检测和纠正代码问题, 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
---, 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
---的, 以使有效的采用和改进的软件战略。
代码是一个不断增长的市场, 它是分析师对其---采用和大量---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-一个开发商的直觉正确的。---本文描述了认知的复杂性, 提出了一种新的度量方法, 以地测量法的相对理解。在这样做的时候,sonarqube 安装, 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,sonarqube 安装, 但不准确地测量需要了解它们的工作量。认知的复杂性---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。
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