sonarqube报价-华克斯(商家)

sonarqube 平台

sonarqube 是一个连续的分析平台， 它作为 web 服务器运行， ---指标

分析代码和代码结构。sonarqube 是一个开源平台， 并被开发

牢记一个主要目标: 使代码管理可供每个人使用

xiao的努力。sonarqube 生态系统是由 sonarqube 平台和一套

plug-ins 在公共基础设施上担任东道主。

sonarqube 实质上提供了代码分析器、仪表板、报告工具、问题---和

timemachine 作为功能， 但它也有一个插件机制， 使社区能够

扩展功能 (当前有超过 60 plug-ins 可用)。

sonarqube 可以成为源代码的协调中心， 因为它不需要

限于开发人员或技术娴熟的，sonarqube报价， 但可以提供有用的信息广泛

项目经理， 技术---， it， 甚至在一个组织内的业务---

可自定义的仪表板。sonarqube 的建筑和 plug-ins (如 sqale) 和

管理和---技术---的机会可以为管理人员提供关键信息和

业务在整个软件生命周期中反复地主动地解决缺陷。他们提供

与和成本有关的项目的概述， 并帮助解决风险。

sonarqube 提供的不仅仅是关于软件健康的指标。由于开发人员

提供了一个粒度代码级别的信息， sonarqube 使这些构建软件

查找并深化到存在代码问题的位置。sonarsource 的产品组合使

对软件变更领域的反馈和影响分析， 并提供反馈，广西sonarqube报价， 说明如何

改进开发方法。产品还提供与构建管理的协调

(与詹金斯的支持)， 以帮助实现持续集成的部署。

sonarqube 集成的工具， 如 findbugs， checkss， pmd， fxcop的， c的p的p的check 出 of-the-box，

或提供 plug-ins。然后， 它可以充当代码分析工具的中心中心，

从而为多个项目提供历史洞察力和趋势分析。一体化的地方

分析和报告是一个加号， 即使组织选择不对发送的报告采取行动。

可以访问有关代码复杂性的历史数据和发现的问题工具的数量

该代码可以提供是否有效地构建软件的可视性，sonarqube报价， 或者如果方法

需要改变。

在语言方面， sonarqube 支持分析 java 的， 但也有超过20

语言，sonarqube报价， 如 cobol、c++、pl/sql 和 c# 通过 plug-ins (开源或商业)

因为报告引擎是语言不可知的。

sonarqube 使组织能够在七轴上覆盖并报告:

?重复代码

?编码标准

按单元测试?覆盖范围

?复杂代码

?潜在 bug

?---

?设计与体系结构

xin版本还改进了软件属性的评估， 并

一个---的工作范围的技术---和孤立的问题， 创造技术---，

根据参考。sonarqube 是可配置的， 可以给代码一个 等级 (从 a 到

e)， 并可以确定它通常在努力和所需的工作类型方面的成本

改进软件。例如， 由于缺少单元测试， 代码可能有较低的评级， 或者

由于大量的重复代码或安全---。sonarqube 将显示

---行为是并将估计解决这些问题的费用。用户可以更改工作量估计和

他们会被计算在内， 这是有帮助的。此版本还可以使比较团队

根据需要对项目和组织的各个部分进行评估。

虽然 sonarqube 可以在战shu上用于---审计， 但它可以更具---地利用

作为一个共享的， 共同的信息来源的分析正如刚才所描述的， 以帮助

支持代码的持续改进策略。

各种各样的组织使用 sonarqube 提供的产品组合的范围 (从

本公司的免费 开源 选项给企业， 站点范围内的 终ji 许可版本)。

然而， 目标在是大和非常大公司与企业， 分布

开发团队和合作伙伴协调。一人团队可以使用开源版本

显然， 这可以作为一个坡道上的收养。但一旦一个组织越过

在开发项目和用户的数量方面， 需要移动到

商业企业解决方案。idc 发表了三企业客户参考

sonarqube， 主要是开始开放源码收养， 获得立足点， 然后演变

到部署1000以上的用户。

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， 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---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。