大数据时代下软件工程关键技术探讨

摘要：现在的社会是经济发展的社会，是科学技术不断进步的社会，更是大数据的时代。随着计算机技术的不断发展，人们掌握信息和处理信息的能力得到了大幅的提升，大数据时代的发展以及对信息的综合处理能力已经成为国家是不是强大的重要标志。因此本文详细探究了大数据时代下软件工程的关键技术，为我国信息工程领域的发展提供了强有力的保障，提升我国的综合国力

关键词：大数据时代； 软件工程；关键技术

中图分类号：U24 文献标识码：A 文章编号：2095-3178（2018）20-0384-01

导言：

随着国家信息技术水平的不断提升，软件在各个领域中的应用愈发广泛，通过合理应用软件工程以及计算机硬件平台的方式，所开发出来的软件功能越来越多。同时，大数据时代的到来以及发展，使得人们的生活方式发生明显改变。基于此，在具体设计软件的过程中，十分有必要以大数据时代的整体背景为基础。

1 大数据时代下的软件工程服务工程以及群体软件工程

软件工程是以工程化方法为依托构建和维护有效、实用的软件类型，涉及范围通常比较广泛，有程序设计语言、数据库、软件开发工具等等。在社会进步的同时，更加侧重于服务型的软件工程数量呈现上升趋势，这也就是所谓的软件服务工程，该软件工程以服务为核心主体，以实际情况为调整依据，以分布式应用以及具有虚拟化特点的互操作性管理实现对软件工程的管理。在此基础上，不仅能够使软件更加具有虚拟化特点，更能够将数据进行合理性整合，使软件环境更加安全及稳定，促进整体系统更加趋于完善，因此这一软件工程技术被广泛的应用于各大领域中。

在大数据的应用背景下，软件开发不再局限于区域范围内，以技术交流形式实现了软件的共同研讨，开创了合作共赢的新局面，当软件工程使用者做出使用信息反馈时，可以在此基础上将软件内容及功能进行调整，使得到优化的软件工程能够更加符合使用者的实际需求，因此开源软件的功能优势也就得到凸显，它是使用率及功能性较为强大的应用习作软件形式，而开源软件最主要的特点就是具有共同协作性，并且结构稳定，这同时也是目前研究学者的重点研究方向。

2 大数据时代下软件工程关键技术探讨

2.1 大数据时代下的软件服务工程

现代社会发展过程中对于软件服务工程的需求越来越突出，具体是指通过工程化的方式，利用系统程序设计的语言、开发步骤和数据系统等工具，开发出大数据时代下服务型和实用型兼存的软件工程。软件服务工程具体分析就是以服务为核心基础，调整运行过程中的具體情况，通过虚拟化的软件特点和分布式的应用，保证软件在实际应用中的稳定和安全，对各种应用数据进行整合，真正实现具有操作性的软件工程管理流程。大数据时代下的软件服务工程的满足条件需要局域网，在局域网内一般不会受到恶意木马病毒的攻击，用户在这种软件工程使用中不会产生麻烦。现阶段为了规范管理企业的整体业务，大多都加重了软件服务工程应用的地位。部分企业为了将自身的发展和系统软件更加贴合，可以直接按照私人定制的特别功能对软件服务工程实施自定义，但需要企业投入较多资金。这种企业私人的多样化要求加剧了市场开源软件的功能优势，鼓励软件服务工程的研究人员展开更加深入的市场调研。

2.2 密集型数据科研的第四范式

相关人员在早先研究密集型数据时，曾提出科学性较高的第四范式，其概念具体为，在具体研究以及分析各类数据信息时，应注重优先使得所依照的观点和所应用的研究手段具备较高的一致性，并以此为基础，在大数据时代背景下，进行相关的研究。但在进行日常分析的过程中，由于传统的范式分析主体无法和相应的数据探究需求有效契合，再加上现如今所应用的多数软件，也无法发挥出良好的信息内容优化功能，致使大量服务信息支撑的数据内容无法得到合理存储，严重制约了相应管理目标的实现。

自我国科研领域研究大数据信息至今，依旧局限于第三范式中，也仅限于对计算机模拟等实施各种研究，同时，我国的相关领域及人员十分有必要在进行具体的现代化数据分析时，探寻以及创新出多种有效的研究手段以及方法，进而可以更快速、高效地对第四范式实施研究。具体原因为：在研究以及处理密集型数据信息时，基于其自身特点以及具体需求的不同，对比以往所应用的传统探究方式而言，相应人员在对相应信息实施具体探究时，不仅需要探寻出多种具备较高实效性的新型方式及手段，也需要注重提升自身的思想意识等，简而言之，在大数据时代背景下，想要有效研究软件工程及其相关的多种关键技术，应确保第四范式具备较高的完整性，进而以较为坚实的理论基础作为支撑，然后采取多种有效手段，将第四范式转化为第三范式，再实施具体的数据分析以及研究。

在具体实施上述操作的过程中，首先需要充分了解和分析第四范式相关的内容和方法等，以掌握其中可对研究造成不良影响的因素，随后再依照相应的流程实施具体的数据分析。同时，在具体研究第四范式的过程中，需要注意合理分析软件服务所具有的质量。此外，密集型数据的相关研究表明，由于以往所应用的数据信息结构化系统的开发方法并未以数据信息发展的实际情况以及特点为主要依据，因此，根本无法对大数据实施有效的模拟操作。

而研究第四范式的主要目的就在于，实施具备较高科学性以及合理性的模拟操作的方式，促使相应数据得到良好转化。因此，在大数据背景下，具体应用第四范式的关键在于，通过多个层面促使密集型数据整合服务领域所实施的系统研究工作更为充分地发挥出自身的作用，进而可以对数据内容中的各个要点实施全方位的分析以及研究，并通过系统化确认研究手段的方式，很好解决具体设计第四范式过程中出现的各种问题。

2.3 众包软件服务工程中的大数据

软件服务工程生成的数据信息呈现出数量庞大且数据集中等特点。从现阶段的发展形势来看，众包软件工程已经在全球范围内得到普及应用，被学术界当成重点详查对象，通过深入分析研究过程中的流式数据和密集型数据，为管理层打造出系统的服务平台。它和软件工程两者拥有共同之处，都是以服务型为主，但是由于众包软件服务工程以群体为服务对象，包含了多层面的管理平台和软件运营管理层。一般来讲，软件的长久稳定发展需要依赖于有效数据的传输。但是众包软件的服务水平与其开发程度和管理水平息息相关。其中最具有代表性的优势是集中特点的数据实质会体现出数据的真实性，而且没有凸出形式要点，也不明显表现出单位性量化特点。因此，全面开始对密集型数据信息展开分析和研究，从最原始的数据及单位内的学术数据展开论述。

3 结束语

综上所述，大数据时代下企业具有了更多发展的良好机遇，同时为企业的有效管理发挥出关键作用。大数据思想已经被引入到社会的各个行业领域中，在潜移默化环境下不断影响着现代社会的发展。因此为保证做好大数据时代下软件工程的开发和维护工作，就要进一步创新软件服务工程。

参考文献

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