Les équipes de développement de logiciels d'entreprise ont souvent du mal à naviguer et à effectuer des modifications dans des bases de code de plus en plus vastes et complexes.Pour les aider à gérer les modifications, Sourcegraph, spécialiste de la recherche de code, lance Batch Changes, une solution qui permet aux entreprises d'automatiser et de suivre les modifications de code à grande échelle dans tous leurs référentiels et hôtes de code.
"La quantité de code dont disposent la plupart des entreprises constitue un frein considérable à la vitesse de développement", explique Quinn Slack, cofondateur et PDG de Sourcegraph. "Lorsque l'expérience du développeur est lente et pénible, le rythme de développement des produits accuse un retard et l'ensemble de l'entreprise en souffre. Batch Changes comble le fossé de la productivité en permettant aux entreprises de maintenir facilement le code à jour et de rembourser la dette technologique à travers chaque unité commerciale, référentiel et hôte de code utilisé par l'entreprise."
Batch Changes fournit aux développeurs une structure pour trouver et modifier le code à travers des milliers de dépôts, et présente une interface utilisateur simple pour aider les entreprises à gérer les ensembles de modifications qui en résultent par le biais de vérifications et de revues de code, afin qu'elles puissent être sûres que chaque modification est fusionnée.
Au lieu de gérer manuellement des milliers de demandes de retrait pour supprimer du code existant, résoudre des problèmes de sécurité critiques ou mettre à jour des dépendances, Batch Changes permet aux entreprises d'automatiser les changements de code à grande échelle.
En automatisant ces changements, les entreprises peuvent bénéficier d'avantages tels que la réduction de 80 % du temps nécessaire pour effectuer des changements de code à grande échelle, l'augmentation de la vitesse et de la précision tout en réduisant le risque d'introduire des changements cassants, et l'amélioration de la qualité du code dans l'ensemble de l'organisation en réduisant le risque que des bogues ou du mauvais code se retrouvent en production.
En définitive, cela permet d'améliorer la vitesse de développement et de promouvoir une innovation plus rapide.
Source : Sourcegraph
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