摘要：大数据时代背景下, 软件工程技术开发成为衡量国家技术能力的标准之一。各国需要致力于信息处理技术开发, 提高信息处理速度, 优化信息处理能力, 进而提高我国国际竞争力。本文针对大数据时代背景下软件工程开发技术进行了分析, 并从软件工程中服务工程技术、众包软件服务、密集型数据、企业信息解决四个角度分析了软件工程关键技术。
关键词：大数据时代; 软件工程; 关键技术; 技术开发;
引言:大数据是互联网技术变革所形成的新的社会态势, 也是未来社会需要面临的主要社会形态。在大数据时代下, 软件工程技术与大数据技术呈现出互相影响、相互促进关系。面临社会对软件工程技术提出的机遇与挑战, 相关人士需抓住机遇、迎接挑战, 致力于软件工程技术的开发与应用, 提高信息数据处理能力, 发挥我国各行业技术优势。
一、软件工程技术定义
软件工程技术是指应用计算机基础技术, 应用编程语言对软件功能、软件操作等内容进行优化, 将其应用在信息处理之中。我国对软件工程基础技术研究起源于上个世纪八十年代, 并首次召开了软件工程研讨会, 将其作为一个具体学科也在八十年代初。现如今, 软件工程技术已经成为一个普遍名词, 是各行业、各部门主要研究对象。
二、大数据时代下软件工程关键技术
(一) 软件服务工程技术
软件服务开发符合我国当下社会主流需求, 也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中, 主要是指以工程化形式, 利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容, 实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心, 以虚拟特征以及分布样式为基础, 对用户具体应用情况进行调试, 保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时, 服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合, 提高软件管理操作能力, 对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下, 服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用, 可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击, 极大程度保障软件工程应用安全性。例如, 某企业应用服务软件工程技术, 致力于服务与应用效果软件系统开发, 将其应用在企业整体业务管理之中, 为了提高软件服务工程应用效率, 赋予了软件私人订制功能, 强化软件服务工程自定义效果。由于该技术应用需要进行大量投资, 在我国很多中小型企业中没有得到广泛应用, 软件工程开发人员需在深度市场调研基础上, 提高该技术应用能力[1]。
(二) 众包软件服务工程
在众多软件工程技术中, 大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性, 可以生成大量数据信息, 并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及, 是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主, 实现系统化服务平台构建, 其核心应用价值在于具有很强服务能力, 并以群体信息服务等方式, 优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言, 具有明显优势, 其在数据实质表现上具有真实性特征, 忽略了软件形式要点, 并不具备单位量化特征, 重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间, 在市场有很强的发展前景, 其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关, 开发单位需重视该技术中数据传输有效性, 促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据, 可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能, 以全面服务为核心, 实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用, 提高技术应用水平, 在技术上进行创新, 提高自身竞争实力。
(三) 密集型数据科研技术
“第四范式”是密集数据研究一种, 在2007年由吉姆·格雷提出。在该技术理论研究过程中, 强调大数据储存技术应用价值性, 以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中, 对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析, 提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后, 研究人员改变传统思维模式, 首先致力于“第四范式”数据结构研究, 在整合驱动大数据基础上, 对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式, 传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用, 在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础, 对其数据服务、信息服务等进行推演, 逐渐构建出第四范式模型, 对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下, 软件工程开发关键技术之一, 在不断的研究中得以完善, 可以实现密集数据生命周期有效提高, 以全新的数据模型, 为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视, 使其能够适应未来社会的发展。
(四) 软件工程技术在企业中应用
软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面, 一是在信息通信中应用, 二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例, 某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术, 实现用户信息数据有效处理, 并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中, 其功能也在不断完善, 信息通信功能可以为企业留存大量客源, 具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术, 其主要应用方向在于系统平台管理, 在大数据时代下, 软件工程技术需具备以下五个环节, 分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决, 可以实现企业整体数据的有效分析与整合, 保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用, 提高自身软件技术应用能力, 致力于企业经济效益提高, 进而提高自身竞争能力[2]。
结论:总而言之, 大数据时代在不断深入发展过程中, 国家以及企业均需要给予高度重视, 在软件工程技术开发上进行创新, 并强化大数据时代下软件工程理论与实践研究, 为企业发展提供更加优质技术服务。在未来发展中, 软件工程技术将会越来越完善, 其在技术上能给予用户更加优质服务, 在信息处理速度与稳定性上均会得到极大程度提高。
参考文献
[1]刘军.软件工程技术在系统软件开发过程中的应用[J].信息与电脑 (理论版) , 2018 (11) :35-36.
[2]李锦华.基于计算机软件工程技术的数据处理系统设计研究[J].信息系统工程, 2018 (05) :28.