Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, SonarLint und SonarQube effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Codeanalyse- und Qualitätsmanagement-Lösungen zu entwickeln, die Codequalität zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.
Einführung und grundlegende KonzepteEinführung in SonarLint und SonarQube
Überblick über SonarLint und SonarQube: Was sind sie und warum sind sie wichtig?
Hauptmerkmale und Vorteile von SonarLint und SonarQube im Vergleich zu anderen Code-Analyse-Tools.
Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von SonarLint und SonarQube.
Installation und Einrichtung
Systemanforderungen und notwendige Software.
Installation und Konfiguration von SonarLint in gängigen IDEs (z.B. IntelliJ, Eclipse, Visual Studio).
Installation und Einrichtung von SonarQube auf verschiedenen Plattformen (Windows, Linux, Docker).
Überblick über die SonarQube-Serverkonfiguration und die Benutzeroberfläche.
Grundlegende Konzepte und Architektur
Überblick über die Architektur von SonarQube: Projekte, Qualitätssicherungsprofile und Dashboards.
Einführung in die SonarQube-API und die Entwicklung von Plugins.
Verständnis der Codeanalyse-Konzepte: Code Smells, Bugs, Sicherheitslücken, Code Duplication.
Praktische Übung 1: Einrichtung und Konfiguration von SonarLint und SonarQube
Problemstellung: Implementierung von SonarLint und SonarQube in einer Entwicklungsumgebung.
Lösung:
Integration von SonarLint in eine IDE.
Konfiguration von SonarQube für ein Beispielprojekt.
Tool: Nutzung der SonarLint-Plugins und der SonarQube-Weboberfläche.
Ergebnis: Eine funktionsfähige SonarLint und SonarQube-Integration zur Codeanalyse.
Erstellung und Analyse von benutzerdefinierten Qualitätsprofilen und Regeln.
Nutzung von Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) zur Bewertung der Codequalität.
Implementierung von Qualitätssicherungstools und -prozessen in CI/CD-Pipelines.
Integration mit anderen Tools und Diensten
Integration von SonarQube mit Build-Tools wie Maven, Gradle und Jenkins.
Nutzung von Webhooks und APIs zur Automatisierung von Codeanalysen.
Integration von SonarQube mit Versionierungstools wie Git und Subversion.
Datenexport und -visualisierung
Export von Analyseergebnissen und Berichten zur weiteren Auswertung.
Nutzung von externen Tools wie Grafana zur Erstellung von Dashboards und Visualisierungen.
Analyse von Rohdaten zur Erstellung detaillierter Berichte und Insights.
Praktische Übung 2: Erweiterte Analyse und Integration
Problemstellung: Implementierung erweiterter Analysefunktionen und Integration mit anderen Tools.
Lösung:
Erstellung benutzerdefinierter Qualitätsprofile und Regeln.
Integration von SonarQube mit einem CI/CD-Tool (z.B. Jenkins).
Tool: Nutzung der SonarQube-Weboberfläche und -API, Jenkins.
Ergebnis: Eine erweiterte SonarQube-Implementierung mit umfassenden Analysen und Integrationen.
Best Practices für die Implementierung von SonarLint und SonarQube in Entwicklungsprojekten.
Sicherstellung der Einhaltung von Coding-Standards und Best Practices.
Verwaltung von Nutzerzugriffsrechten und Datenberechtigungen.
Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen
Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und GDPR.
Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zur Sicherung von Analyse- und Nutzerdaten.
Verwaltung von Zugriffsrechten und Sicherheitsprofilen in SonarQube.
Performance-Optimierung und Skalierung
Optimierung der Performance von SonarQube-Analysen und -Berichten.
Skalierung von SonarQube für große Entwicklungsprojekte und Teams.
Verwaltung und Wartung der SonarQube-Instanz für optimale Leistung.
Praktische Übung 3: Best Practices und Performance-Optimierung
Problemstellung: Implementierung von Best Practices und Performance-Optimierungen in SonarQube.
Lösung:
Optimierung der SonarQube-Konfiguration für große Projekte.
Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.
Tool: Nutzung der SonarQube-Weboberfläche und -Konfigurationsdateien.
Ergebnis: Eine optimierte und sichere SonarQube-Implementierung für effiziente Codeanalyse.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Qualitätssicherungsingenieure, DevOps-Spezialisten, IT-Administratoren und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von SonarLint und SonarQube erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in Softwareentwicklung und Qualitätssicherung sind hilfreich.
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