SonarSource

成功的组织在过程中将质量分析向前移动， 并将其作为整个软件开发生命周期的一部分进行迭代。白皮书开发和测试世界和业务方法以及正在向敏捷模型演进-持续的价值生成/持续改进/连续检查是提高质量的基本战略。IDC 观察到， 传统的代码质量方法通常在开发过程结束时成为检查表项目时失败。此 IDC 技术聚焦讨论了改进软件分析、缺陷管理、安全性和度量的方法的必要性， 以通过主动可见性来获得业务和 IT 好处。IDC 建议评估和采用自动化的软件分析方法， 如 SonarQube 和 SonarSource 提供的，sonarqube 扫描报告， 以改进软件质量策略。

SonarSource简介

代码质量是软件发明时出现的问题。代码质量差会导致各种问题: 团队速度低、应用程序退役、生产崩溃、公司声誉不佳..。在 SonarSource， 我们提供了解决方案， 以提高维修性， 可靠性和安全性。性问题

这通常被称为技术债务。与可维护性相关的问题在我们的产品中被命名为 '代码气味'。从本质上说， 软件预计会随着时间的推移而改变， 这意味着今天编写的代码将在明天更新。在代码库中进行此类更改的能力、成本和时间直接与其可维护性级别相关。换言之， 低可维护性意味着开发团队的低速。可维护性包括模块化、理解、可变性、可测试性和可重用等许多概念。它不采取关键问题的形式， 而是数以千计的小问题与jia做法的结果。

 

使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 配置

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SonarQubePLSQL2在这个关于使用SonarQube分析PL / SQL代码的新系列的第yi篇文章中，我们看到了如何组织我的分析环境：

一个文件夹C：﹨ SRC ﹨与我所有的项目，

于每个项目的子目录，中国sonarqube 扫描报告，

不同的其他子目录，中国sonarqube 扫描报告，包括一个'.. ﹨ Source'，代理商sonarqube 扫描报告，其中包含要分析的源代码。

在我们的PL / SQL分析的情况下，这将被放在文件夹'C：﹨ SRC ﹨ Demo ﹨ PLSQL ﹨ Source'中。

让我们看看如何用Jenkins来创建和配置SonarQube这个代码的分析。继续阅读→

Jean-Pierre FAYOLLE于2013年12月27日发布了SonarQube - PL / SQL。

使用SonarQube - 组织进行PL / SQL分析

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SonarQubePLSQL1现在我更新了我的源代码分析环境，随着SonarQube或SonarQube-Runner和Jenkins的升级，时间已经到来更新了一个应用和演示的存储库。继续阅读→

此条目发布于2013年12月22日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

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