大数据下软件工程技术的运用探讨

黄莹 从志伟 张雪帆

摘要：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。

关键词：大数据;软件工程技术;服务功能;安全防护

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。

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。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。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。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。

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。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。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。

根据对软件服务工程技术的研究，其通过软件服务器，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，这些数据都不能具體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。

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。

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。

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。

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.