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试论大数据时代下软件工程关键技术

作者【佚名】   来源【道义论文网】   发布时间【2018-09-11 17:57:27】   点击量【

  摘 要:本文基于当前发展趋势,从众包软件服务工程技术、软件服务公正和群体软件工程技术、密集型数据科研第四范式技术、计算机信息处理技术四个方面对大数据时代下软件工程关键技术进行了探讨,希望为广大读者提供有价值的建议。


  关键词:大数据时代;信息处理技术;群体软件工程;密集型数据


  引言:互联网技术的兴起和计算机科学技术的革命为社会打来了新颖的技术:大数据。从此人们的生活方式和生活理念发生了翻天覆地的变化。以下是对大数据时代下软件工程关键技术的讨论。


  一、众包软件服务工程技术


  第一,众包软件服务的创新发展形态。众包软件服务工程在国际上重视密集的数据处理,尤其是在线服务过程中产生的数据。如何将这些密集数据进行分析和评价是当前软件工程师所要研究的重点内容。需要从服务方到服务的开发方和运营平台管理方。这些流程中充满了离线密集型数据和在线流量数据。众包用户的在线数据可达到PB级别,在线沟通的数据可以达到TB级别。直接推送的这些密集数据对软件服务有着重要的影响。第二,开发和生产运营管理。密集型数据本身对它们的动态分布形式和价值隐藏等都是大数据的原始形式。从根本上来说缺乏内容含义和语义化单位矢量。要想在研究中有所创新,就需要将思维和研究方法当作研究主体。大数据所在的主体兼具制造并传播密集型数据的功能以及负责消费者和群体运营的功能。将群体的智慧进行汇集形成专业化的知识。并及时处理相应的信息同时进行软件工程的推送。


  二、软件服务功能和群体软件工程技术


  面向服务的软件工程发展越来越迅速,它以服务为建设目标再具体的实践应用过程中需要面对具体的需求进行相应的调整。维护软件工程主要可以借助虚拟化管理手段。这种手段既可以对软件进行虚拟化使得操作性得到一定的强化,同时又能解决分布和动态变化等问题。同时,该技术也在云计算和大数据等领域应用广泛。软件工程师可以通过网络进行数据共享和学术交流,并进行软件的合作开发计划,结合用户的数据和反馈信息设计出满足用户需求的、性价比高的软件系统。现在的软件开发系统中比较成功的是开源软件,也是学术研究的重点。遗憾的是现在的常规研究方法没能取得突破性的进展,部分学者尝试用社会网络进行数据分析,并取得了一定的收效。同时开发组成员中外围开发的人员相对较多,模块化的特点较为突出。而且群体软件工程的发展趋势越来越明显,更多的提倡众包形式的开发,因此,众包可以解决大多問题。


  三、密集型数据科研第四范式技术


  数据密集型科研第四范式在2007年首次提出,它表明在进行数据的研究整理时,需要建立一定的理论和研究方法,重视大数据储存应用的重要性。在实践中对传统的第一、二、三范式研究方法的缺陷进行了分析和改进。认为绝大多数的软件没有能在短时间进行有效存储的能力。我国在2012年在对大数据进行研究时发现,不应仅仅局限于计算机的模拟系统,需要加入第四范式来进行对数据的分析。这是由于密集型的数据所要求的研究方法和以往有显著区别。需要在研究方法和思维方式进行一定的改变。因此要建立科学的第四范式,建立完整有效的体系后在转变为第三范式。同时,在对第四范式进行建设的过程中,首先需要对大数据的软件服务价值进行彻底的分析,此时要避免采取原有的分析方式。要从数据和模型的过程变为数据、知识、价值服务的第四范式[1]。


  四、计算机信息处理技术


  大数据的特点是结构复杂和容量大。在大数据时代下,它比传统的数据形式相比,能更好的联系不同的数据。这些关联的结构特点让计算机信息处理技术难以发挥预期效果。计算机网络由于建立在硬件基础上所以具备着一定的局限性。对互联网的发展造成了一定的制约。所以,这需要相关人员进行技术的更新和对计算机网络架构的创新,从而实现大数据的有效处理。计算机网络需要研究更加开放式的网络传输功能和结构,这要求把计算机的网络处理系统和硬件分离,然后定义特定的网络结构,推动软件朝向更完善的方向发展。


  五、计算机软件技术在发展过程中的应用情况


  很多企业利用计算软件实现各种功能,除了基本的客户信息资料获取之外,还要对企业工作风险进行分析和评估,统计公司工作人员的流动性问题。在大数据时代下,企业数据开发要经过一个较为复杂的过程。第一,抽样,所谓抽样就是在公司想有的产品中选取出代表性的产品作为样本;第二,开发,开发就是要求公司对相应的数据进行导入、选择、合并等需一系列的处理步骤;第三,修改,修改就是指在数据开发的基础上,对数据进行有效的的选择和创建,保证数据的合理性,需要注意的是,在修改过程中不能够排除产品的编码和变量等内容。第四,模型,模型的主要作用在于对企业决策进行预测,根据具体的数据设计形成不同的模型,保证预测结果科学准确,验证企业决策、方案的可行性。第五,评定,就是将其和模型进行对比,以此通过数据分析和整合,保证信息的准确性。


  总结:总而言之,大数据的时代已经到来,社会的各个领域都不同层次的渗透大数据的思想,并积极的进行着软件技术的创新应用。因此大数据将为社会带来巨大的变迁。


  参考文献:


  [1] 沈海波,周如旗,朱雄泳.大数据时代软件工程专业建设的思考[J].计算机教育,2015(23):98-100.


  [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.





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