Como Construir um Sistema Automatizado de Portão de Qualidade de Código

Resumo Simples

Um sistema automatizado para impor padrões de qualidade de código, simplificar as revisões de código e melhorar os fluxos de trabalho de desenvolvimento por meio de verificações e portões inteligentes.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

• Automatizar as verificações de qualidade do código para reduzir o tempo de revisão manual
• Impor padrões de codificação consistentes em todos os projetos
• Detectar possíveis bugs e problemas antes que eles cheguem à produção
• Melhorar a qualidade geral do código e a manutenibilidade

Público-alvo:

• Equipes de desenvolvimento
• Engenheiros de DevOps
• Profissionais de Garantia de Qualidade

Recursos Principais:

1. Análise de código automatizada
2. Portões de qualidade personalizáveis
3. Integração com sistemas de controle de versão
4. Feedback e relatórios em tempo real
5. Conjuntos de regras configuráveis
6. Análise de tendências históricas
7. Ferramentas de colaboração de equipe

Requisitos do Usuário:

• Configuração e integração fáceis com ferramentas existentes
• Interface do usuário intuitiva para configurar os portões de qualidade
• Relatórios detalhados sobre métricas de qualidade do código
• Capacidade de substituir os portões com a devida autorização
• Integração com IDEs populares e pipelines de CI/CD

Fluxos de Usuário

1. Envio de Código e Análise:

   • O desenvolvedor envia o código para o controle de versão
   • O sistema aciona automaticamente a análise do código
   • Os resultados são exibidos em tempo real para o desenvolvedor
   • Se os portões de qualidade forem aprovados, o código segue para a próxima etapa
   • Se os portões de qualidade forem reprovados, o desenvolvedor é notificado dos problemas a serem resolvidos

2. Configuração de Portões de Qualidade:

   • O administrador faz login no sistema
   • Navega até a página de configuração
   • Configura ou modifica os portões de qualidade (por exemplo, cobertura de código, métricas de complexidade)
   • Salva e aplica a nova configuração
   • O sistema começa a aplicar as novas regras em envios de código subsequentes

3. Geração e Revisão de Relatórios:

   • O líder da equipe faz login no sistema
   • Seleciona o projeto e o período de análise
   • Gera um relatório abrangente de qualidade do código
   • Analisa as tendências e identifica áreas para melhoria
   • Compartilha os insights com a equipe para discussão e ação

Especificações Técnicas

• Frontend: React para uma interface do usuário responsiva e interativa
• Backend: Node.js com Express para o desenvolvimento da API
• Banco de Dados: PostgreSQL para armazenar dados de usuários, configurações e resultados de análises
• Análise de Código: Integração com ferramentas como ESLint, SonarQube ou analisadores personalizados
• Integração com Controle de Versão: Hooks para Git, integração com a API do GitHub
• Autenticação: JWT para autenticação segura de usuários
• API: Design RESTful para fácil integração e escalabilidade
• Testes: Jest para testes unitários e de integração
• CI/CD: Jenkins ou GitLab CI para implantação e testes automatizados

Endpoints da API

• POST /api/analisar: Enviar código para análise
• GET /api/resultados/:id: Recuperar os resultados da análise
• POST /api/portoes: Criar ou atualizar os portões de qualidade
• GET /api/portoes: Recuperar os portões de qualidade configurados
• POST /api/usuarios: Registro de usuários
• POST /api/autenticacao: Autenticação de usuários
• GET /api/relatorios: Gerar relatórios de qualidade do código
• PUT /api/configuracoes: Atualizar as configurações de usuário ou projeto

Esquema do Banco de Dados

Tabela de Usuários:

• id (PK)
• nome_de_usuário
• e-mail
• password_hash
• função

Tabela de Projetos:

• id (PK)
• nome
• descrição
• criado_em
• atualizado_em

Tabela de Portões de Qualidade:

• id (PK)
• project_id (FK)
• nome
• critérios (JSON)
• criado_em
• atualizado_em

Tabela de Resultados de Análise:

• id (PK)
• project_id (FK)
• hash_do_commit
• data_da_análise
• resultados (JSON)
• portões_aprovados (booleano)

Estrutura de Arquivos

Plano de Implementação

1. Configuração do Projeto (1-2 dias)

   • Inicializar o frontend em React e o backend em Node.js
   • Configurar o controle de versão e a estrutura do projeto

2. Autenticação de Usuários (3-4 dias)

   • Implementar o registro e login de usuários
   • Configurar a autenticação por JWT

3. Mecanismo de Análise Principal (7-10 dias)

   • Integrar as ferramentas de análise de código
   • Implementar a lógica de análise personalizada
   • Criar endpoints de API para envio e análise de código

4. Portões de Qualidade (5-7 dias)

   • Desenvolver o sistema de portões de qualidade configuráveis
   • Criar a interface do usuário para configuração de portões
   • Implementar a lógica de verificação dos portões

5. Relatórios e Visualização (5-7 dias)

   • Projetar e implementar o painel de relatórios
   • Criar componentes de visualização de dados
   • Desenvolver recursos de análise de tendências

6. Integração com Controle de Versão (3-5 dias)

   • Implementar hooks Git
   • Desenvolver a integração com a API do GitHub

7. Testes e Garantia de Qualidade (5-7 dias)

   • Escrever testes unitários e de integração
   • Realizar testes abrangentes de garantia de qualidade e corrigir bugs

8. Documentação e Implantação (3-4 dias)

   • Escrever a documentação técnica e do usuário
   • Configurar o pipeline de CI/CD
   • Implantar no ambiente de produção

9. Testes Beta e Refinamento (7-10 dias)

   • Realizar testes beta com usuários selecionados
   • Coletar feedback e implementar melhorias

10. Lançamento e Monitoramento (Contínuo)

    • Lançamento oficial
    • Monitorar o desempenho do sistema e o feedback dos usuários
    • Melhorias contínuas e adições de recursos

Estratégia de Implantação

1. Configurar ambientes de teste e produção na plataforma de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud)
2. Configurar balanceadores de carga para alta disponibilidade
3. Usar containerização (Docker) para implantações consistentes
4. Implementar estratégia de implantação blue-green para atualizações sem tempo de inatividade
5. Configurar backups automatizados do banco de dados e das configurações
6. Configurar monitoramento e alertas (por exemplo, Prometheus, Grafana)
7. Implementar sistema de registro (log) para solução de problemas (por exemplo, ELK stack)
8. Usar Infrastructure as Code (por exemplo, Terraform) para implantações reproduzíveis
9. Configurar escalonamento automático para lidar com cargas variáveis
10. Implementar as melhores práticas de segurança (firewalls, criptografia, auditorias de segurança periódicas)

Justificativa do Design

O Sistema Automatizado de Portão de Qualidade de Código foi projetado com escalabilidade, flexibilidade e experiência do usuário em mente. O React foi escolhido para o frontend a fim de fornecer uma interface do usuário responsiva e interativa, essencial para exibir os resultados da análise em tempo real e configurar os portões de qualidade. O Node.js no backend oferece excelente desempenho para lidar com solicitações de análise de código concorrentes.

O PostgreSQL foi selecionado como o banco de dados por sua robustez no tratamento de consultas complexas e dados JSON, o que é ideal para armazenar os resultados da análise e as configurações dos portões. O design da API RESTful garante fácil integração com várias ferramentas e fluxos de trabalho de desenvolvimento.

A estrutura de arquivos modular e a arquitetura baseada em componentes permitem fácil manutenção e expansões futuras. Ao se integrar com as principais ferramentas de análise de código e sistemas de controle de versão, garantimos ampla compatibilidade com os ecossistemas de desenvolvimento existentes.

A estratégia de implantação se concentra na confiabilidade e escalabilidade, usando serviços de nuvem e containerização para lidar com cargas variáveis e garantir alta disponibilidade. Essa abordagem, combinada com um monitoramento abrangente e implantações automatizadas, permite iterações rápidas e melhorias contínuas do sistema.