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分析大数据时代下软件工程关键技术的研发及要求
发布时间:2019-10-28

  摘要:随着我国社会经济的蓬勃发展,强大的经济实力给我国的科技发展奠定了坚实的基础,当今的社会是一个科学技术的社会,更是大数据的时代。计算机技术也随着科技的发展而有了很大的进步,为我国迈入信息化社会提供了巨大动力,人们掌握信息和处理信息的能力都得到了大幅度的上升。社会各界都将步入一个信息时代的数据浪潮之中,在大数据时代下,企业或是国家对信息的综合处理能力已经成为了企业或国家综合实力的重要标志。大数据不仅仅是对大量数据的处理,更是对处理信息时效化的有效掌控。本文将从大数据时代下软件工程关键技术进行分析探讨,希望能对文化软件工程的发展有所帮助,促进我国软件工程的可持续性发展。

  关键词:大数据时代; 软件工程; 关键技术;

  随着科学技术的进步,我国计算机技术经过多年的发展,如今已经趋于成熟,软件工程作为一种新兴的信息工程技术,与大数据技术相辅相成,已经广泛的应用于各行各业之中,有效提高了社会工作效率,两者相互协作,组成了提升当今社会运行速率的重要技术内容。因此在大数据时代下掌握软件工程技术,不仅能给企业带来更多的商机和经济效益,还能提高我国的综合国力,创作出更多的发展道路。随着我国社会经济的进一步发展,大数据时代下,社会各界对软件工程技术的研发和利用提出了更高的要求,因此国内软件工程开发者要合理的利用大数据技术去掌握软件工程的关键技术。

软件工程

  一、大数据时代概念

  科学技术带动了计算机技术的发展,现如今,计算机技术已经对人们的生活工作方式都造成了较大的改变,随着计算机技术的实际用途越来越广泛,大数据技术对社会各界的印象也是越来越深刻。大数据时代也就此来临,所谓大数据技术,就是对处于网络环境下量级巨大的信息进行挑选、归纳和处理,因为传统的信息收集方法想要分类整理网络上动辄上亿的数据信息是不可能的,所以只能无奈将这些数据进行舍弃,虽然大部分的数据都没有什么用处,但还是有不少有价值的信息也被一同舍弃。而大数据技术的超级服务器则能够对网络数据整理分类这一看似不可能的任务变为可能,大数据技术的诞生,让无数的企业都看到了全新的商机。而如今大数据技术已经普及到了各行各业,比如政府工作、企业管理等等,都已经很难离开大数据技术。这也是大数据时代所带来了便捷之处。

  二、软件工程技术的概念

  在大数据时代,软件工程技术在各个领域都有所涉及,例如政府、航空、工业和农业等,都可以看到软件工程的应用,能够有效的提高国民的生活品质,以及日常工作中的工作效率,软件工程技术主要还是利用计算机技术和互联网技术,对软件进行编程,对软件的各项性能不断的升级或是优化,主要包括软件工程原理、软件工程过程和软件工程方法等内容。是在程序和程序设计不断发展后,到达一定规模并逐渐商品化中逐渐形成的。

  三、大数据时代下软件工程关键技术

  (一)软件服务工程

  我国在步入大数据时代后,对软件服务开发技术的需要也是日益增加,也就是以服务为核心,通过软件虚拟化的特点及分布式运用,维护软件正常运行的安全和稳定性,实现互相操作的管理,更加侧重于软件服务性功能的开发。在软件开发之前就要做好准备工作,软件的框架都要提前设计并构建,保障软件的各项服务功能能够完善和健全,并以用户的实际需要为开展中心,确保用户在使用软件时的科学性、安全性和稳定性。另一方面,软件服务工程技术能够有效的提升软件的操作效率,让操作流程更为详细。而目前大数据时代下,软件开发技术大部分都作为用户局域网安全的保障,也是软件工程应用安全性的保障。

  (二)众包软件服务工程

  众包软件服务工程与软件服务工程如字面上一样,同样都是侧重于服务型,并且众包软件服务工程中产生的数据信息较大而且较为集中。也是现如今大数据时代下,软件工程中备受关注的一项关键技术,而且众包软件服务工程所体现出来的数据都较为真实,因此在对数据信息进行研究和分析时,需要更全面的针对数据进行处理,而大数据时代也让数据信息处理过程更加具有整体性,很大程度上提升了软件工程的服务以及发展空间。

  (三)密集型数据科研第四范式

  在掌握这项技术之前要对第四范式有足够的理解,也就是在关系数据库中,满足对关系的最基本要求的第一范式。在这基础上,计算机软件技术开发人员在对密集型数据进行研究分析时,提出了第四范式的概念。并且在最近几年对大数据的研究过程中,在分析研究数据信息时,研究观点和研究手段也需要保持一致,并且在此基础上确定指引方向。第四范式的主要工作内容就是对数据进行模拟并将其转化,大数据时代的大环境下,软件工程技术也需要从多方面多层次进行推进。

  四、结束语

  综上所述,随着大数据时代的全面来临,我国各行各业都受到了大数据思想的影响,计算机网络技术的快速发展,也让软件工程技术为大数据的发展奠定了坚实的基础,人们的生活和工作模式也因此发生了一系列的改变,因此在大数据时代下,社会各界要更加注重软件工程建设的发展和更新,在不断的开发和研究中,熟练掌握各种软件工程关键技术,提升对数据分析处理的效率。

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