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Tu proprio modelo de Calidad

Una regla se conoce o no. Una ‘best practice’ se aplica o no. Pero si no se aplica, ¿es porque no es aplicable o porque no es conocida?

Debes presentar los resultados de tus primeros análisis Cobol y, por supuesto, quieres demostrar el valor de estos análisis a los equipos de proyectos, proveedores, stakeholders, etc.

Esto requiere la definición de un modelo de medición de la calidad – un conjunto de reglas y niveles de criticidad – que permite la rápida identificación de las malas prácticas más costosas y peligrosas. Obviamente sería un fracaso denunciar una violación a una ‘mejor práctica’ que no está aplicable – por ejemplo, el uso de SQL (ver. nuestro último post).

¿Cuáles son las reglas aplicables? ¿Cuál de los umbrales de severidad elegir? Cómo ajustar el modelo de Calidad en un Quality profile Sonar para las aplicaciones Cobol ?

Vamos a mostrar en este post cómo configurar tu propio modelo calidad, con una View Sonar y un widget muy útil. Sigue leyendo

Sonar Cobol – Reglas Cobol

Los posts anteriores sobre la preparación y el análisis de código Cobol con Sonar y Jenkins provocaron unos comentarios preocupados por los resultados de análisis y las normas disponibles en el dashboard Sonar.

¿Permiten estos resultados una evaluación de la calidad de las aplicaciones Cobol? ¿Qué valor podemos entregar a los equipos y el management? Y para aquellos que no están familiarizados con el mundo Mainframe, ¿cuáles son las ‘mejores / peores prácticas’ para el código Cobol?

Muchas preguntas, y no vamos a poder responder a todas en un único post. Vamos a dedicar este a la presentación de las diferentes normas y los defectos de calidad que se encuentran frecuentemente en las aplicaciones Cobol.

El objetivo es: has hecho un análisis, los resultados aparecen en el dashboard Sonar. Ahora, ¿por dónde empezar? Sigue leyendo

Quality profile

Hemos visto en el post anterior cómo crear un análisis de código Cobol con Sonar y Jenkins.

En realidad, no hemos utilizado todas las reglas Cobol disponibles en Sonar. ¿Por qué? Debido a que algunas reglas están desactivadas, ya que se usan solamente en un contexto determinado y entonces requieren alguna configuración. Por ejemplo, las reglas de nomenclatura no están estandarizadas en Cobol, y con frecuencia serán diferentes entre departamentos o incluso entre equipos del mismo departamento.

Así que necesitamos gestionar diferentes modelos de calidad, es decir diferentes conjuntos de normas según el proyecto. Sonar lo permite gracias a los ‘Quality profiles’ que incluyen las reglas activadas durante un análisis de código.

Vamos a ver en este post, cómo crear un nuevo perfil con todas las normas de calidad Cobol, y asignarlo a un proyecto existente. Sigue leyendo

Análisis de código Cobol con Sonar y Jenkins

Continuamos nuestra serie sobre el análisis de código Cobol, con el objetivo de demostrar que es simple y fácil de iniciar un proceso de evaluación de la calidad de este código Legacy, sin ser un experto en este idioma.

Ya tienes una plataforma de análisis de código, con Sonar y Jenkins. Si no es el caso, una serie anterior de post explica cómo instalar estas herramientas:

en nuestro entorno.

Analizas código Java o .NET con esta plataforma y se te pide hacer lo mismo con aplicaciones Cobol. El problema: no conoces nada del mundo Mainframe. ¡Qué lío!

No, nada de pánico. Nuestros dos posts anteriores explicaban:

Ahora ha llegado el momento: vamos a ver como implementar el proceso de análisis en nuestra plataforma Sonar-Jenkins. Let’s play. Sigue leyendo

Sonar Cobol – Las preguntas

Hemos visto la semana pasada lo que había que saber sobre Mainframe Cobol, antes de entrar en una reunión con los especialistas de esta tecnología y preparar un proceso de análisis con Sonar.

Vamos ahora a examinar las cuestiones para organizar los análisis con Sonar (que veremos en un artículo próximo).

Estas cuestiones también nos permitirán precisar las reglas de entrega del código fuente.

Sigue leyendo