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，广西sonarqube规则， 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， 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，代理商sonarqube规则， 但 SonarQube 也提供了一些功能 Moquillon 说，中国sonarqube规则， 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， 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， 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。
使用SonarQube - Blockers进行PL / SQL分析
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PLSQL_BlockersCritical在上一篇文章中，我们已经看到如何创建我们自己的PL / SQL质量配置文件，代理商sonarqube规则，uo SonarQube默认配置文件中的所有132个现有规则。现在，我们可以重新启动前面发起的分析。
这样，我将能够处理PL / SQL配置文件中存在的所有规则，并选择我想要使用的规则，以便为我的演示环境创建PL / SQL仪表板。继续阅读→
此条目发布于2014年1月5日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。
使用SonarQube进行PL / SQL分析 - PL / SQL质量配置文件
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SonarQubePLSQL3在从Jenkins配置我们的第yi个PL / SQL分析后，我们启动了它，现在我们可以在SonarQube仪表板中查看结果。
这将是一个机会，在我们的下一篇文章中讨论和解释SonarQube提出的PL / SQLjia实践。但首先，我们来看看SonarQube PL / SQL质量配置文件中的规则。继续阅读→
Jean-Pierre FAYOLLE于2013年12月29日发布了SonarQube - PL / SQL。
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