Correction automatisée du code à grande échelle, 2e édition
by Pat Johnson, Olga Kundzich, Jonathan Schneider
Chapitre 2. Améliorer ton parcours de remédiation automatisée du code
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Les développeurs peuvent désormais générer du nouveau code à une vitesse sans précédent, mais cette vélocité s'accompagne d'un fardeau encore plus lourd : maintenir, sécuriser et moderniser tes vastes bases de code interconnectées. Identifier les problèmes n'est plus la partie la plus difficile. Les résoudre à grande échelle l'est.
Le remaniement ou la modernisation de ces systèmes n'est pas une simple opération de grep-and-replace - c'est un défi multiréférentiel, multiéquipe et multisystème impliquant des millions ou des milliards de lignes de code. C'est la réalité de nombreuses entreprises aujourd'hui. Tenter une remédiation à cette échelle en utilisant des approches manuelles traditionnelles et même avec l'aide de l'IA n'est pas seulement chronophage et source d'erreurs - ce n'est pas évolutif.
Dans ce chapitre, nous explorerons les raisons pour lesquelles les outils d'aujourd'hui ne peuvent pas évoluer, ce qu'un système de remédiation évolutif exige, et comment les organisations peuvent renforcer la confiance dans le changement à grande échelle grâce à l'automatisation - en passant d'une lutte manuelle contre les incendies à une modernisation continue.
Trop d'alertes, pas assez d'actions
Les outils d'analyse et de recherche étaient autrefois l'épine dorsale de la maintenance ...
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