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基于大数据时代的软件工程技术分析

作者:吴金玲

  【摘 要】21世纪经济快速发展,为科学技术的进步提供了条件,计算机科学技术的创新发展为信息化社会带来了前所未有的发展空间,大数据在全民创新发展的热潮中涌现。在信息化时代,一个国家是否有较强的信息处理能力,是否能够有效掌控数据,反映出国家的综合实力,大数据指的是有效处理海量的数据,并且强调了数据的处理速度非常之快,所以本文在此背景下分析软件工程技术的发展现状以及发展趋势。旨在进一步促进软件工程技术有效应用,为科学技术的发展提供指导,进一步促进我国软件工程的有效发展,提高我国的综合国力。

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  【关键词】大数据时代;软件工程;技术分析
  科学技术的发展,互联网技术的兴起,为我国信息技术发展带来了全新的变化。人们的思维方式与生活习惯也因互联网技术产生了翻天覆地的变化。社会也朝着大数据时代多元化发展,各类主体之间的界限也逐渐模糊。信息与数据成为了社会发展中的核心内容,对于企业的发展模式以及组织机构的运行方式产生了极为重要的影响作用,但是在发展过程中既有机遇也有挑战,大数据能够为各组织和企业带来了众多的人才与发展战略,同时也产生了各类的困难。例如大数据时代,能够为人们带来广阔无言的资源乐趣,为企业带来了发展商机,有助于激发市场的竞争能力,为社会的多元化变革提供便利。但是在此过程中也存在一定的挑战,所以工程师必须有效掌握好软件工程技术的开发特点,能够将挑战转变为机遇,才能够创新多元发展路径。
  一、大数据时代软件服务工程与群体软件
  当前我国面向服务的软件工程发展速度逐步加快,软件服务工程主要是以服务为建设目标,在软件服务应用过程中必须要结合具体的变化,通过虚拟化管理手段以及分布式应用。这地方是能够对软件进行虚拟,进一步强化操作性,并且有效解决动态变化与分布情境,系统协作与集成问题。根据软件工程的开发特征,我们能够发现软件工程在大数据与云计算领域得到了前所未有的广泛应用。软件开发在网络化与服务化的时代下也得到了更加宽泛的应用,例如工程师可以共享数据信息,进行学术交流,协作开发软件,并且根据用户的多元化信息需求与反馈,构建具有性价比较高的软件系统。当前软件系统建设较为成功的模式是开源软件开源社区的合作模式与结构,是当前学术界探究的重点内容,虽然采用的常规研究方法并未取得良好的突破,也有的学者逐步尝试应用社会网络方法进行数据分析和探究。部分规模较大的软件开发项目过程中,开发人员外围开发人数较多,并且模块化特征更加明显,群体软件与开源软件类似,有较为明显的发展趋势,更加重视众包形式,开发众包指的是分布式的解决方案与生产模式,在中包的前提下,收费的商业软件与免费的开源软件都能够进行网络责任重新分配,能够为解决问题提供更加丰富的创意,所以在软件开发的不同阶段,也可以通过众包有效解决各类难题。
  二、大设计时代众包软件服务工程
  (一)众包软件服务创新发展趋势

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  二、大设计时代众包软件服务工程
  (一)众包软件服务创新发展趋势
  众包软件服务工程主要是重视密集数据处理与流式数据处理,极为重视在线服务中产生的数据,将各类密集型数据进行分析,通过平台与基础设施提供服务,是当前大数据时代下软件工程探究的重点问题。例如由消费方转移至开发方、软件平台管理运营方,都有着各式各样的在线流式数据与离线密集型数据。根据相关调查显示,众包用户的在线数据已经达到了PB级,可以将数据进行直接推送,能够左右软件服务的生命周期,并且对众包软件产生极为重要的影响。
  (二)开发、生产运营与管理

基于大数据时代的软件工程技术分析相关参考属性评定
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  由于密集型数据自身的动态分布形式,以及动态交互的演化、价值隐藏等等是大数据的最初形态,从大数据的本质情况我们能够看出各类数据主要是描述模量的内容多少却并没有具体的含义,缺乏语义化的单位。所以要想进行创新探究,就必须要创新思维,进一步更新研究方法,并且以此作为密集数据的研究客体或者是研究主体。大数据所处的领域与主体专家能够制造并传播各项密集型数据,这部分专家是大数据的消费者,也是群体用户,主要负责管理及运营,能够将群体的智慧融合到领域与主体之中。以各项知识为核心和基础,探究密集型数据的生命周期以及具体的信息学过程。通过推送软件工程服务,进一步探究数据内容的相关语义和标示,并且赋予一定的基本矢量,有效组织价值服务机制与主体的知识体系。所以以各项知识为核心和基础,构建面向主题和领域的知识点分析软件的服务周期,将关键技术应用于密集型数据之中,从而得出的数据是众包软件工程中的发展基础。
  三、计算机软件工程技术在发展中的应用
  越来越多的企业应用计算机软件实现企业发展的各项功能,不仅获取基本的客户信息资料,也能够对企业的各项工作风险展开评估与分析,通过探究统计公司工作人员的流动性问题,进一步提高企业的经济发展水平。由此我们可以看出企业数据开发属于一项复杂的过程,首先要进行抽样,在现有的产品中选取具有代表性的产品,其次是开发需要企业对数据进行有效导入,选择与合并。要想操作确保数据的合理性,就应当重视在数据修改过程中,不能排除产品面料与编码等相关内容。最后将模型应用于企业决策预测中,根据具体的数据设计成多元模型,有助于确保预测结果的科学高效,以及企业方案和决策的可行性。根据具体的实施情况与模型进行分析和对比,通过数据分析与整合有助于确保得出来的信息具有高效性。
  四、大数据时代计算机信息处理技术的发展分析
  对于大数据时代,数据是海量的结构,十分复杂多元,相比较传统的独立型数据形式而言,大數据时代下各类数据间具有良好的关联性,由于关联特点使得计算机技术能够在原有的框架下难以对数据进行分析和处理。例如计算机网络是以硬件为基础搭建的,仍然有一定的局限性,一定程度上的制约了网络的性能与发展,所以必须要进一步探索创新新型计算机网络架构技术,能够有效实现网络处理技术的优化。计算机网络在后期发展过程中应当提供开放式的网络结构与传输功能,并且分开计算机硬件基础与网络的信息处理能力,通过定义网络架构有效应用网络软件,进一步推动网络技术的多元化发展。基于大数据时代下计算机硬件与软件、信息技术与网络融为一体,从而构建了新型的网络结构,这一结构的产生为数据的多元化提供了重要的信息支持。由于计算机网络结构能够有效突破传统的网络限制与计算机处理技术的影响,能够为处理技术的创新发展提供基础,并且使得信息处理技术,开发形式与应用形式更加多元,朝着网络多元化方向不断的拓展。从而促使中小型企业能够在大项目的承担下共同开发新项目,承担新产品的开发任务,有助于提高企业的发展水平。
  五、结束语
  综上所述,我们能够看出大数据时代已经到来,社会多元化发展都必须有效渗透大数据的思想,并且应用软件工程进行技术创新,由此可以看出大数据改变了人们的思维方式以及生活习惯。软件工程创新技术是新兴的技术,企业与国家都必须充分重视,并且研究大数据的实践应用与基础理论,深入分析大数据时代下的软件工程的创新发展渠道,能够为人们提供科学可运行的相关技术,进一步促进社会的健康发展。
  【参考文献】
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  [2] 何雷. 大数据时代下软件工程关键技术探究[J]. 信息系统工程, 2017(2):47-47.
  [3] 尹顺鹏. 大数据时代下软件工程关键技术分析[J]. 数码世界, 2017(7):16-16.
  [4] 刘雯雯. 在谈大数据时代下软件工程技术[J]. 软件天地, 2017(3):14-16.

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