大数据环境下软件工程关键技术探究

作者: 陈炳桦 黄彦天

摘要:相比其他工程,计算机软件工程有一定的复杂性,需要收集和整理数据和信息,记录好所有数据和信息后,通过编程来编写程序,以此来顺利构建数据库,从而达到创作软件的实际目的。特别是在当前大数据不断发展的情况下,人们针对软件的实际要求更高,所以也更需要积极创新技术,以此来满足人们的要求。该文先分析了大数据时代内容,然后明确了大数据环境下软件工程关键技术在大数据环境下的特点,明确其具体应用,最后提出相应对策,以此为相关研究人员提供参考。

关键词:大数据环境;软件工程;关键技术

中图分类号:TP311        文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2023)26-0060-03

开放科学(资源服务)标识码(OSID)

在互联网技术不断发展的基础上,企业能从各方面获取信息,每天所需要处理的信息数量也在不断增加,这对于软件处理能力提出了更高的要求。在大数据环境背景下,文章研究软件工程关键技术,从而为完善软件工程应用体系提供帮助,进一步推动社会经济向前发展。

1 大数据技术相关内容

在应用大数据上,其应用价值有以下几方面[1]:第一,从发展角度思考,当前的企业发展已经离不开数据的支持。在大数据的帮助下,推动当前社会进入大数据时代,在不断发展中,我国也提出相应政策作为支持,凸显出我国针对发展大数据的重视[2]。第二,从技术创新角度分析,相比其他数据信息,大数据更具多样性,不仅总量体积大,而且数据之间更加复杂。在创新技术上,因为丰富的数据,使得应用更加广泛。可以通过对数据的应用更新企业的各项政策,在具体研究创新上确保具有良好的基础。第三,从社会发展角度分析,当前城市逐渐体现出智慧特点,而智慧城市建设之所以能够有序进行,则是大数据在城市各个方面应用的体现,能实现对数据的综合管理,从而推动城市转型,提高城市经济效益[3]。

2 软件工程关键技术在大数据环境下的特点

2.1 满足开发需求导向

在以往开发软件工程技术上,要能深入分析市场发展要求,收集和整理市场中的各类数据,通过这样的方法来了解用户、企业等,但也造成所需要的时间和成本更多,降低了工作效率[4]。而在大数据环境下,因为数据存量增加,所以能很好地满足对应的应用需求。在具体使用上,还可以借助大数据挖掘技术来整理和汇总潜在信息,这样就能提高信息的收集效率,并能让企业了解市场的发展,以便保证决策的科学合理性,从而提高软件的利用效率。

2.2 满足软件升级需求

在开发使用软件工程上,在完成设计后依然需要不断更新,从而才能满足用户对于软件系统的要求。在大数据背景下,则能很好地提高软件工程的更新和升级速度,相比以往速度提升5倍以上[5]。而且,在应用大数据上,还能收集同类型的数据,便于更新软件功能,在充分对比数据后,保证自身性能的同时丰富功能。此外,在分析应用上,还能在大数据的帮助下做好调研,明确市场中用户需求、反馈意见等,随后在综合对比中选择自身升级和发展方向,便于保证软件工程发展方向的合理性[6]。

3 大数据背景下软件工程技术基础

3.1 软件开源工程

在具体应用软件上,软件开源工程要能对各类用户在实际使用上的体验和感受加以分析,工作人员在具体研发软件上,也需要能通过软件开源的方式来对应获取效果,但是从整体角度上可以看出,依然存在效率不足的问题,并且应用也不够广泛[7]。一些研究人员在研究软件上,为能进一步细分,往往是以开源为基础,能够优化软件工程的各类使用功能。不同研发人员研究和设计软件工程,以此充分了解用户的需求和感受,提高软件自身价值。

3.2 软件服务工程

在我国实际软件工程研发上,软件服务工程作为其中的基础,其实际工作效果会直接影响整个行业发展[8]。从工作内容上可以看出,研发和设计软件工程目的是为提高服务质量,以此来为人民群众和社会提供多样化和高质量的实际服务。而在当前我国科学技术进一步发展的情况下,软件工程设计的各项工作发展速度较快,随着时代不断发展,软件工程服务内容也与以往有一定不同。软件工程的相关设计人员在具体研发上,必须要有重点,要注重应用分布式应用程序和虚拟操作技术,通过大数据技术等整合成果为研发和操作软件工程提供参考,确保最终的研发效果更加理想。

3.3 群体软件工程

群体软件工程也是一种软件开发形式,但是具体的工作是通过互联网形式来设计发布。常见的形式有软件工程众包,在当前我国的实际软件工程行业发展上具有很好的前景。群体软件工程是指在具体软件工程项目中应用开发模型,对具体软件工程项目中各类软件加以分析和实际分配,通过众包的形式来有效解决在具体设计软件工程上存在的问题,有效提高软件工程设计水平[9]。

4 大数据背景下软件工程关键技术

4.1 软件服务工程

从当前实际发展可以了解到,在软件工程技术体系上,软件服务工程是其中关键,特别是在内部建设局域网,能更好地为企业发展提供服务。在大数据背景下,针对社会中的各环节都能通过网络技术来连接,从而来构建网络体系模式。而企业在发展中也需要以此为基础开展各类运营活动。在网络中所存在的非法入侵、病毒等相关问题会影响网络,造成威胁。应用软件工程的实际目的是保障在局域网内的计算机正常运行,同时能整理和分析所产生的各类数据,将其中有价值的数据存放在数据库中,为企业后续的发展提供参考[10]。而且,在软件服务工程中还能开发辅助软件和对应设置,这样就能避免软件在升级时受到外界因素的影响,进而满足用户需求。

4.2 众包软件服务工程

正常情况下,针对众包软件服务工程而言,可能会认为是软件服务工程,但是两者在实际应用上有着明显区别。这一工程在实际使用中,不会只存在于管理服务平台,也会在其他平台上体现,所以在实际应用上的范围更广。在大数据作用下,众包软件服务工程的服务性和针对性更强,比如当前发展的企业所需要处理的数据更多,数据有着较大的离散度,需要整理的难度更大[11]。使用众包服务软件能统一这些软件,便于后续的正常使用。在具体应用上,可以根据现有指令要求共享一部分数据,便于提高在应用数据上的合理性,在应用众包软件服务上便于得到对应的理论知识内容。并且,内容也很好地满足了企业运用需求,保证企业的稳定发展。

4.3 密集型数据技术

在软件工程技术中,密集型数据技术并没有过多的存在,在前期也没有充分地明确自身作用,而在大数据背景下这一技术的价值被充分体现,是有效推动企业向前发展的关键。从当前的发展情况上得出,最开始的发展模式很难有效地处理数据,也影响使用中的适应性,导致很多数据在使用上并不能及时存储,从而影响后续的流畅。当前,所应用的第四范式能进一步保证数据完整,并在分析后数据更加准确。此外,在不同层次寿命上,能加快密集型数据整合服务能力,更好地体现出技术价值,便于实现科学合理的分析,保证在应用中解决以往问题,满足在不同情况下对于技术的要求[12]。

4.4 信息处理技术

在大数据时代下,具备多样、大量、价值等不同特点,从而在发展软件工程上,也应该以此为基础,突出体现信息技术作用。从目前发展情况分析,使用信息处理技术上的优势要能及时处理所采集到的信息数据,便于保证系统的正常运行。在使用信息处理技术上,要能在对应接收到准确信息后,将数据纳入数据库中,通过遗传算法、模糊等来处理数据,最终得出数据结果,根据结果来评判市场发展,便于提高企业决策,更好地保证决策内容被使用,如图1所示。

5 大数据环境下软件工程关键技术优化对策

5.1 提高数据信息质量

进一步确保数据质量,推动软件工程有序进行,从而保证最终数据的准确。在实际应用大数据下,企业对应的数据量较大,而最终的数据处理效果会直接影响开发软件工程速度。针对当前数据处理技术存在延时性的问题,需要在后续发展上加以重视,并针对不同数据有效处理,以此保证各个环节上数据处理结果的可靠,如图2所示。当前,在处理数据上,有整理样本数据、调整数据逻辑等相关内容,这也是保证质量管理的关键。特别是在调整数据逻辑上,也要能强化数据模型优化处理,做好转化优化工作,从而来保证最终数据的稳定、精准。

5.2 优化数据虚拟技术

合理应用数据虚拟技术,进一步保证资源合理分配,从而也为平台数据处理打下基础。在实际应用虚拟化技术上,会通过大数据平台来对应采集数据,然后应用数据处理技术完成处理信息工作。在应用虚拟技术上,能很好地保证数据的顺利传输,并在实际应用上对应保护数据内容,应用VR技术来对目标中的内容有效呈现。在这一技术的帮助下,可以提高软件的使用,突出体现数据信息的价值。

5.3 加强自主知识产权保护

有效地保护自主知识产权能够帮助企业稳定发展,并能为其营造一个适合的发展环境。从目前的具体情况看,在企业发展竞争中,知识产权问题是关键,如果没有处理好,则会阻碍企业的稳定向前发展。所以,针对这一情况应深入研究软件工程关键技术,相关企业也应对应地制定利益共享制度,从而体现工程关键技术作用,重视产权,合理搭配相关政策,以此推动软件工程技术进一步向前发展。

6 结束语

总而言之,在大数据时代下,软件工程关键技术能进一步推动社会发展,同时能突出体现关键技术的作用。我国企业和单位在大数据背景下,通过对各类软件工程应用,能很好地提高发展效果。因此,企业和单位想要能在市场竞争中站稳脚跟,就需要深入研究软件工程关键技术,从而为自身发展提供帮助,保证在大数据背景下,软件工程技术不断更新。

参考文献:

[1] 程平远,李浩田.大数据背景下软件工程关键技术分析[J].无线互联科技,2021,18(24):37-38.

[2] 陈新.浅谈大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].电脑知识与技术,2021,17(32):73-74.

[3] 李攀.大数据时代下软件工程关键技术分析[J].电子测试,2021(3):137-138.

[4] 罗丹.大数据时代下软件工程关键技术分析与研究[J].信息记录材料,2020,21(9):8-10.

[5] 杨品军.解析大数据时代下软件工程关键技术[J].网络安全技术与应用,2020(3):54-55.

[6] 黄恺.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].计算机产品与流通,2020(2):32.

[7] 曹海锋.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].中国新通信,2020,22(2):84.

[8] 孙泽富.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].计算机产品与流通,2019(10):32.

[9] 金科,刘艳波.基于大数据时代下软件工程关键技术的分析[J].计算机产品与流通,2019(1):20.

[10] 傅列昆.基于大数据时代下软件工程关键技术的分析[J].中国战略新兴产业,2018(44):117.

[11] 肖佳.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].电脑迷,2018(9):50.

[12] 陈国南.大数据时代下软件工程关键技术分析[J].信息与电脑(理论版),2018(13):40-41.

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