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    基于大數據的軟件工程關鍵技術及其企業應用

    來源:原創論文網 添加時間:2020-04-03

      摘    要: 在大數據背景下,人們處理信息的能力和水平都得到了提升,電子信息技術的發展速度不斷加快。本文立足于大數據時代背景,對這一背景之下的軟件工程關鍵技術種類以及其內涵進行了分析,并且對軟件工程關鍵性技術的實際應用情況進行了闡述,以期為開展實踐提供借鑒。

      關鍵詞: 大數據; 軟件工程; 關鍵技術;

      互聯網的普及以及大數據技術應用,使人們的生活發生了翻天覆地的變化。當前,基于大數據背景軟件工程技術的發展面臨著新的機遇和挑戰。所以,軟件工程師需要緊跟時代潮流,強化對軟件工程技術的優化,強化技術應用的信息數據處理能力,進而推進軟件工程關鍵性技術的合理應用。

      1 、基于大數據的軟件工程關鍵技術

      1.1、 軟件服務工程技術

      軟件服務工程技術就是采用工程化方式,以工具開發出符合大數據時代要求的、兼具服務與實用價值軟件工程的技術。在此過程當中,工作人員應用的軟件開發工具往往是系統程序的設計語言、開發步驟和數據系統。而隨著當前社會在軟件服務工程方面需求的增多,軟件工程服務技術也在不斷被優化。從本質上來說,軟件服務工程技術就是一種軟件開發技術,在實踐環節以保服務、建功能為根本作業。而且,軟件服務工程的核心是服務能力的開發,開發人員要基于虛擬特征和分布樣式,實現對用戶具體應用情況的調試,進而保障應用軟件工程系統的科學性、安全性和穩定性。

      軟件服務工程技術除了維護軟件運行穩定外,還具備整合處理數據信息資源、實現相互操作性管理的功能。在當前的大數據背景之下,軟件服務工程技術的主要應用范圍是局域網內部,也就是說,基于這種技術開發出的偏向服務型的軟件,大多數情況下只被應用在內網當中,受到外界惡意攻擊或木馬病毒干擾的可能性極小[1]。所以,大數據時代軟件服務工程技術的應用,有助于保障軟件工程的使用安全性。此外,基于客戶多樣化的應用需求,軟件服務工程技術使用過程中也表現出了不同的成效。比如,依托于企業的其業務管理需求,技術人員應用軟件服務工程技術為該企業提供了私人訂制化的服務,使得軟件服務工程的自定義應用效果被進一步增強,實現了軟件系統和企業發展的深度貼合。不過,這種應用方法的成本過高,并不適用于中小型企業;但私人定制式的設計方案和技術應用要求,為實現軟件功能優化和開發提供了新的思路。

      1.2 、眾包軟件服務工程技術

      軟件工程技術普遍具備集中處理信息數據的功能,在生成大量數據信息的同時呈現出集中化的特征。作為大數據時代下的軟件工程關鍵技術,眾包軟件服務工程技術也不例外。目前,這一技術已經被廣泛應用于世界各國,還一直被學術界當作是重點的詳查對象。眾包軟件服務工程技術在應用環節,會借助于流式數據和密集型數據研究,實現系統化服務平臺的構建。從技術應用價值的角度來看,眾包軟件服務工程技術擁有強大的應用服務能力,可以通過群體信息服務的方式,實現自身應用價值的優化。目前,該軟件服務工程技術的研究核心是如何將密集型數據的分析、價值、平臺和基礎設施當成服務。

      雖然,眾包軟件服務工程技術與軟件工程技術都具有以服務型開發為主的特點,但是眾包軟件服務工程的服務對象是群體,其內部包含了多層面的管理平臺和運營管理層。從該軟件服務工程來看,技術應用環節無論是服務的消費方還是眾包服務的開發方,抑或是平臺的管理運營方,都擁有大量的離線密集型數據,當然他們也有許多的在線流式密集型數據。而決定軟件服務壽命的關鍵性因素就是這些數據的傳輸質量;不僅如此,密集型數據傳輸還能對眾包軟件開發協作以及運行管理的水平產生影響。當前,眾包軟件服務工程最為顯要的優勢就是其集中性特點,而這一特點又會對數據的真實性有所展現,而且不會明顯地表現出單位性量化特點[2]。因此,在分析、處理和研究數據時,相關工作人員需要依照全面性、針對性處理原則作業。研究人員必須明確的是,密集型數據只是對內容數量的描述,缺少語義化單位矢量,所以要同時開展原生數據分析和數據所屬領域分析,才能真正達到研究目的。
     

    基于大數據的軟件工程關鍵技術及其企業應用
     

      1.3 、密集型數據科研第四范式

      科學研究中被公認的模型和模式被稱之為范式,可以被理解為常規科學的理論基礎和實踐規范。關系型數據庫鼻祖吉姆·格雷認為科學研究分為四個范式:第一范式為實驗歸納;第二范式為歸納總結;第三范式為計算機仿真;第四范式為數據密集型科學發現。所以,不斷有學者提出以第四范式的想法開展密集型數據研究分析。密集型數據科研第四范式的技術理論強調大數據儲存技術的應用價值性,其數據研究的主要支撐是統一的理論方法。在此類型軟件工程關鍵技術的應用環節,以對傳統軟件工程中的其他范式進行理論和數據分析,可以實現數據儲存和信息處理能力的短時提升。但是,在開展分析研究的過程中,傳統范式分析的主題與數據探究方式之間存在嚴重的脫離性特征,其應用的有效性難以被保證[3]。大部分研究人員在使用軟件處理信息時,都無法完成基礎平臺數據內容的大量處理,所以也不能實現企業的管理目標。而且科研人員所開展的大數據分析管理多數停留在第三范式上,第四范式的研究還不完善。為此,相關工作人員應該推進第三范式向第四范式的轉變。比如,針對其原本的數據、信息和模型研究基礎,實現數據以及信息服務方面的推演,進而以構建出的第四范式模型,實現該技術應用服務能力和服務價值方面的優化。

      2、 軟件工程關鍵技術在企業中的應用

      現階段,基于大數據的軟件工程關鍵技術在企業中的應用主要表現在信息通信方面和信息問題解決方面。

      2.1、 信息通信

      基于大數據的軟件工程關鍵性技術在企業信息通信方面的應用,主要表現在對企業信息通信能力的優化上。借助于軟件工程技術的有效應用,企業可以最大限度地留存客戶,將客源損失度降到最低。同時,企業還可以利用分析軟件,對其所在行業的發展規律、發展潛能和發展價值進行評估,實現對行業商業潛力的有效挖掘。對于企業而言,這一功能的實現在推進企業長遠發展問題上至關重要。基于軟件工程技術的分析功能,企業能更精準地找到自身定位,解決其發展過程中的潛在問題,實現經濟效益的提升。比如,通訊運營商在企業發展過程中就需要應用軟件工程技術,借助于可實現用戶具體信息學和實時消費記錄監測的計算機軟件,整合相關信息對企業的發展情況和前景進行客觀評估,為制定更加合理的策略奠定基礎。在一定程度上,軟件工程技術在信息通信方面的應用,可以幫助企業擴大發展規模,還能幫助其創造更高的經濟效益和社會效益。

      2.2、 信息問題解決

      在大數據時代,企業信息的準確性將會對其發展產生深刻影響。而合理應用軟件工程技術,有助于企業提高信息數據的管理應用質量,進而為企業發展帶來助力。大數據背景之下,要實現企業數據開發必須歷經五個環節,分別是:產品抽樣、樣本開發、信息優化修改、數據模型構建和生產效果評定。其中,最為重要的就是開發和修改兩個環節。開發環節的主要作業內容是通過導入、選擇以及合并的方式,對數據進行優化處理;而修改環節則是基于數據信息的優化選擇創建后開展的,在實踐環節還可能會涉及產品編碼和變量的轉換問題。在企業使用軟件工程技術解決信息問題時,這五個環節的設施就能完成對企業整體數據的分析和整合,為信息的準確性和全面性提供保障,使得相關問題能被快速地解決。

      3、 結論

      總而言之,在大數據時代軟件工程技術開發工作必須基于時代要求和技術應用需求而展開。對于軟件服務工程技術、眾包軟件服務工程技術、密集型數據科研第四范式等軟件工程關鍵技術,相關工作人員需要更為徹底地掌握技術原理和應用要求,在實踐中推進技術發展和應用的優化。

      參考文獻

      [1]王祥順.試析大數據時代下軟件工程技術的應用[J].電腦編程技巧與維護,2019(08):35-37.
      [2]傅列昆.基于大數據時代下軟件工程關鍵技術的分析[J].中國戰略新興產業,2018(44):117.
      [3]陳國南.大數據時代下軟件工程關鍵技術分析[J].信息與電腦(理論版),2018(13):40-41.

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