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大数据下软件工程技术运用

时间:2022-06-02 21:40:18 | 作者:小编
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摘要:本文在大数据下软件工程技术的运用中展开研究,通过对大数据和软件工程技术浅析,发现软件工程技术以大数据技术积极开展技术创新。随后从软件服务工程技术、众包软件服务工程技术、云存储技术、密集型数据科研技术等方面对软件工程技术运用进行详细分析,认识到软件工程技术发展重要性,在此基础上,为大数据下软件工程技术应用与发展积累更多经验,夯实软件工程技术研究,提高软件工程技术运用水平。

关键词:大数据;软件工程技术;服务功能;安全防护

大数据下软件工程技术的运用研究,是科学技术发展的必然选择,同时也是推广软件工程技术的有力措施。信息化时代大数据从多方面渗透到大众生活中,为各行各业的发展提供了帮助。大数据为软件工程技术发展提供了有利条件,同时也伴随着发展挑战。为了提高软件工程技术的有效性,满足社会发展与科学技术进步需要,必须加大对大数据下软件工程技术的研究力度,深化软件工程技术开发的同时,增强软件工程技术的功能服务性,从而充分发挥出软件工程技术的研究价值。

1大数据和软件工程技术分析

大数据对于生产生活来讲至关重要,大数据的逐渐普及,不仅帮助企业创新了生产模式,同时方便了大众日常生活。大数据通过对海量数据信息的及时收集及整理,发现数据中的隐藏价值,随后应用到生产生活中[1]。就当前大数据发展情况分析,大数据技术呈现多元化形式,如机器深度学习算法技术、语音数据处理技术、数据分析算法技术或者遗传算法技术等多种技术综合运用,促成了大数据时代的形成[2]。软件工程技术是大数据的衍生物,软件工程技术以更实用的优势应用到生产生活中。大数据为软件工程技术发展与运用奠定了技术基础。近些年软件工程技术研究持续深入,应用领域不断扩大,同时发展速度明显加快。软件工程技术的运用目标是提供更好的服务,综合应用环境变化,对软件工程技术应用模式灵活调整[3]。软件工程技术应用中需要注意,必须遵循一致性原则,定期进行维护更新,以此来简化软件工程技术应用难度,充分发挥出软件工程技术应用作用[4]。

2大数据下软件工程关键技术研究与应用

2.1软件服务工程技术

大数据下软件工程技术发展空间得到拓展,同时提供更多技术性的支持。软件工程技术进入到高层次发展阶段。其中软件服务工程技术作为软件工程技术的基本组成,其遵循软件研究主流发展规律,从多方面对服务性功能展开详细研究,并且加大开发应用研究力度[5]。借助数据编程与大数据分析等技术,打造更完善的软件服务体系,同时对数据信息统筹管理,整合大数据其他技术,明确软件服务工程技术研究目的,从多角度对服务功能加以满足[6]。服务开发功能的实现,搭配服务功能软件,打造更突出的服务协作体系,实现实效性最优处理。(如图1)服务器,进一步对技术核心进行升级,从软件虚拟化角度出发,夯实软件服务工程技术研究基础。以GIS-T软件服务工程技术为例,改变传统数据统计处理的单一数据库模式,以大数据技术对数据处理系统进行升级,增设非地球坐标图形。对数据库技术、图形辅助设计技术、计算机信息处理技术等有效整合,准确捕捉测量对象的空间地理特征,并同步完成信息统计。参考某一段公路统计,其地理特征主要集中于起讫点,在图形辅助设计技术作用下,迅速获得地理特征。随后对交通量、造价等一系列数据进行统计,并整理数据特征。传统地理信息整理中,这些数据都不能具体地呈现在介质地图上,因此GIS-T软件服务工程技术取得了技术突破。作为软件工程技术中的空间分析技术代表,GIS-T软件服务工程技术积极打造空间数据库,并且设置地理空间分析功能,能够以混合数据结构的方式,对数据信息集中处理,在实际应用中独树一帜。目前的软件服务工程技术,更重视对局域网内部安全的研究,加大局域网安全防护力度,避免木马病毒或者隐藏病毒软件的入侵,既可以保证软件服务功能的正常发挥,又可以保障软件服务工程技术应用安全性。

2.2众包软件服务工程技术

软件工程技术的运用,受到运用环境的影响,运用模式存在很多差异。众包软件服务工程技术,主要涉及到信息自动处理、集中处理、自动分析特征等功能。核心在于自动性与集中性。目前众包软件服务工程技术应用全面普及,并且成为企业重点研究与引进的对象之一。借助流式型与密集型大数据,在明确研究目的基础上,进一步优化升级企业数据处理平台,打造服务效率更高的数据框架,同时对企业数据分析与服务创新能力进行强化。众包软件服务工程技术在实际应用中,主要体现出以下技术优势:是数据特征方面,重视真实性的凸显,真正将数据特征量化。在综合应用上,自动对信息技术整合处理,企业数据处理效率明显提高。完善企业管理模式,自主检测与更新,减轻企业软件管理压力。参考百度数据众包软件,其主要提供数据采集服务,满足企业对不同复杂场景数据的采集需求,并且定制针对性的线下采集,全维度多媒体数据信息,帮助企业制定适合的数据管理模式。通过网页抓取功能,对企业所需内容迅速获取,并且自动进行清洗筛选,将数据文本等精准化处理。通过对众包软件服务工程技术的研究以及应用实例分析可以发现,众包软件服务工程技术对企业智能化管理、生活智能服务等有重要作用。

2.3云存储技术

云存储技术是对数据存储模式的革新,打破单一存储局限,利用云平台的方式,对数据信息等进行安全存储。云存储技术中包括多个业务单元,分别为实时存储、类型划分、多数据整合等提供方便。(如图2)云存储技术的应用,突出优势在于数据协同处理功能强大,能够将海量数据进行分类与存储,并且还能够对网络信息数据进行实时性备份。就目前的大数据发展背景下,企业数据信息整理压力非常大,云存储帮助企业做到了海量信息实时保存,灵活性对信息加以传输。云存储已经成为企业数据发展的核心。云存储属于各行业发展的云计算模型,在云计算提供商的帮助下,对存储容量适当扩大,不需要对数据存储设计再次购买,并且数据存储敏捷、持久,所有云存储数据均能够做到随时随地访问。不仅如此,云存储技术目前正在进行低成本与高扩展研究,以小盘位存储节点,加上内嵌元数据模块,实现海量数据小节点存储。云存储技术有非常完美的安防系统,不会威胁到业务逻辑运行,拓宽数据路径,就近存储服务需求满足的同时,安防应用平台的设置,实现了存储部署与安全防护部署的实时互动,及时消除云存储中的运行风险。

2.4密集型数据科研技术

密集型数据科研技术借助云存储技术为载体,对数据库进一步优化,并且凸显出软件工程技术在数据研究方面的技术价值。密集型数据科研技术,积极打造多维规范式数据处理体系,综合分析海量理论内容,同时对实践数据进行整理,缩短分析存储时间,增强数据信息计算与处理能力。通过对密集型数据科研技术的不断研究,将传统数据思维分析模式进行创新,加大对密集型数据科研技术的“第四范式”研究力度,制定数据整理分析变化周期。借助分析模型技术与信息处理流程技术,改善大数据背景下的数据分析滞后性问题。以信息通信公司为例,公司初始的所有数据信息,是密集型数据科研技术应用基础,大数据服务技术的加入,帮助公司对初始数据展开综合推演,信息技术服务模式下,对公司的服务模型进行重建。这期间“第四范式”及时将公司的数据服务运营能力进行强化,并且优化公司数据管理模式,帮助公司将客源管理损失降到最低。针对客源分析情况,为公司提供更精准的历史发展信息,帮助公司对自身的战略价值变化有所了解,对潜在发展价值及时挖掘。对企业未来发展来讲,密集型数据科研技术对发展战略规划有重要意义。细化到信息通信公司的日常管理环节,以计算机通信软件为载体,将密集型数据科研技术应用到终端,对用户信息进行监测,并且实时整理运行数据,方便信息通信公司计费。

2.5信息安全工程技术

信息安全工程技术的应用具有普遍性、适应性特点。尤其是大数据与信息化时代背景下,数据基数明显增加,数据之间的联系更密切。数据互通过程中必然会受到不同程度的干扰,数据信息安全被威胁。面对这种情况,必须从提高安全性角度出发,做好数据信息安全防范,将数据互通期间的干扰降到最低。互联网具有开放性特点,开放性虽然方便了信息的查询与获取,同时信息应用舒适感增加,但是安全方面却一直存在威胁。各种黑客、计算机病毒等,入侵网络平台,窃取或者泄露信息。信息安全工程技术从多方面对数据信息安全进行防护,尤其是存储与处理环节,提高大数据下网络信息的安全性,及时修补信息平台漏洞,真正做到数据信息的全方位管理。

3结论

综上所述,通过对大数据下软件工程技术的运用研究,认识到软件工程技术对现代社会发展的重要性。信息化时代的到来,数据信息以井喷式持续增长,数据信息的处理是生产生活的必要环节。为了减轻大数据下数据信息的整理分析压力,节约数据处理经济资源,科学运用软件工程技术,以更高效的数据处理模式,准确挖掘数据信息价值并且做好数据存储工作。以信息安全防护技术去保障大数据环境的安全。软件工程技术的研究创新,提高了服务性与安全性,完善了管理系统,为未来软件技术研究积累更多经验。

参考文献

[1]王祥顺.试析大数据时代下软件工程技术的应用[J].电脑编程技巧与维护,2019(8):3.

[2]韩振才.大数据时代下计算机软件技术的应用[J].电子技术与软件工程,2020(15):2.

[3]解祥.大数据时代下软件工程技术的应用探究[J].科学与信息化,2020(4):1.

[4]李林峰.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电子技术与软件工程,2020(16):2.

[5]李晓明,应毅,曾岳.基于Java的微服务技术在构建企业智能大数据平台下的应用与开发研究[J].现代电子技术,2019,42(15):5.

[6]林钰杰,吴丽贤.基于DEC的应用层与数据层数据同步问题的研究[J].微型电脑应用,2019.

作者:程帅棋 陈伟 单位:山西应用科技学院


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