SonarLint und sonarQube für Codequalität

Seminarziel

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.

Inhalt

• 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.