大数据时代下软件工程技术的应用

大数据时代下软件工程技术的应用

Summary：在大数据时代下，软件工程技术的发展有了新的方向，软件工程技术的应用更加广泛，软件设计更加贴近用户需求，这是软件工程技术应用的主要目标。在软件设计前期，大数据能够为软件的设计提供多样化的元素，丰富软件设计的内容，使软件设计更具个性化.软件工程技术与大数据技术的融合，使得软件技术的应用形式更加多元化，由于软件设计本身具有规范性特征，在增加个性化设计的基础上，市场竞争力得到了增强，能够实现软件设计和优化效率的提升，这是大数据对软件工程技术的直观影响。Keys：大数据时代；软件工程；技术应用引言：在当今社会，智能手机已成为人们日常生活的重要工具，人们通过使用各类软件开展社交、购物、财务管理、信息浏览、工作，软件为人们工作生活提供便利的同时，也促进了软件工程的发展。软件工程是一项信息化水平非常高的工程类型，包含了软件设计、封装、测试等各个环节，过去，软件的开发和使用均面向特定用户，在大数据时代，软件的应用形式更加丰富，应用内容更加多元，软件的开发效率也得到了很大提升，应用软件的个性化更加突出，自定义软件成为软件工程的重要发展趋势。1.大数据对软件工程技术的影响1.1实现了软件工程技术的快速优化随着应用软件在各类场景中的普遍应用，软件工程技术本身的缺陷也会暴露出来，因此针对软件的优化成为软件工程的重要内容，软件工程技术的优化需要有足够的信息资源，才能确保优化的方向符合软件的应用需求。例如，当人们使用扫码方式使用共享单车的时候，“一键扫码”的安全性成为重要的漏洞，如果有人恶意破坏二维码，就会影响到人们的用车需求。在大数据技术的助力下，软件开发人员通过大数据分析，能够统计此类行为的比例，分析二维码破坏的各种场景，通过分析和统计，为优化“一键扫码”功能提供了支持。1.2提升了软件工程技术的适应能力当前，软件工程技术的应用范围涉及到工业、农业、金融、航空航天等各个领域，由于社会生产生活的领域较多，因此软件工程技术还有很多领域没有有效覆盖，这种背景下提升软件工程技术的适应能力，能够为软件工程技术的发展提供助力。大数据时代，人们的信息被分解的十分细致，各类软件能够根据兴趣、爱好、频率等方式推送符合用户群体的内容，在各类信息交汇贯通的时代，软件工程技术的发展也需要掌握市场规律，挖掘潜在的消费群体，为人们提供更加精确的服务，这些都离不开大数据的支持。1.3优化了软件工程技术的应用方向软件工程技术应用过程中，工程师往往面临软件应用方向的选择，不同的应用方向下，软件设计的方式和内容也有所不同，在需求多元化的当下，软件的开发不仅要体现高质量，也要突出可扩展性，高质量的软件体现在成本和进度两个方面，只有找准应用方向，才能降低开发的成本，提升开发的进度，满足用户的需求，因此高质量的软件产品必然是针对性较强的产品，需要在专业领域体现出产品的有效性和可靠性。在大数据时代，软件工程技术在可适应性、可追踪性、移植性、可互操作性、可修改性方面有了较为明显的变化，软件厂商可以根据用户的不同需求进行产品的开发，突出针对性的同时，满足用户的多元化需求。2.大数据时代下软件工程技术的应用2.1软件工程技术与大数据的融合在大数据时代，需求预测和内容分析更加便利，通过与大数据融合来实现工程技术的推广和应用，这是大数据时代下软件工程技术的应用要点。在软件工程中，测试、检测、修复是软件工程的主要结构，借助大数据技术的算法，可以实现软件工程结构的改良[1]。大数据算法能够有效的检测代码错误，帮助测试人员编译测试库，实现错误的快速修复，达到提升测试效率的目的，也有效的减少了错误的通过率。融合大数据还能够起到提升数据处理效率的作用，在软件设计过程中，程序员始终面数据处理效率和程序包大小之间的关系，解决这个问题是优化软件的关键，当应用程序较为复杂的情况下，其产生的数据集往往是非常大的，发生错误的概率也会增加。大数据技术的应用，能够在软件测试阶段便发现错误，避免后期软件出现过多的错误问题，造成数据处理失效。2.2丰富软件工程技术运用场景软件工程技术主要用于实践场景中，但由于软件产品开发有着较长的周期，降低软件开发周期的情况下很容易造成软件与应用场景不兼容的问题，因此需要丰富软件工程技术的运用场景，在开发环境中设定运用场景能够有效解决这一问题，对于提升软件的开发效率具有重要价值。但在实际设定场景中，往往会面临重要挑战，由于实践场景的数据源影响因子与开发环境中的数据源影响因子有着较大差异，因此应用场景的设定往往会脱离实践环境，不仅增加了场景设定的成本，同时也增加了软件错误的风险。在大数据的助力下，场景的设定能够更加贴近现实环境，在开发环境中，通过运用大数据技术收集软件运用时的影响因子，使得运用环境与开发环境保持数据类型的一致[2]。当应用程序在启动的时候，大数据技术通过监视运行性能与正常性能的差异，帮助开发人员减少工作量。例如一个程度如果提升性能的情况下，系统将为其提供支持性能提升的资源，但系统长期处于空闲的时候，会出现明显的资源占用，增加内存泄漏的风险，通过优化可以减少DDOS攻击的问题，使得软件应用安全得到了提升。2.3云计算的应用在软件生命周期内，用户的需求是促进软件升级和优化的关键，收集用户需求成为软件工程技术应用的重要基础。当前，云计算成为软件工程技术应用的主要方向，在云计算中，大数据技术有着广泛的体现，云计算所需要的分布式数据正是基于大数据基础上产生的，云计算的处理能力和存储能力的提升，也正是得益于大数据技术的发展。随着云计算的广泛应用，用户们能够不受空间限制的分享使用计算资源，在实现云计算的过程中，软件工程技术需要做好前端的开发和后端的服务，才能完善云计算的体系结构[3]。前端开发主要涉及用户设备、应用软件，例如用户使用浏览器访问后端资源，其中浏览器便是应用软件，后端服务主要有服务器、应用程序包、数据库以及管理服务器等。将云体系结构进行权限设定，能够实现层级式的管理。3.结束语随着软件技术、硬件技术、网络技术的不断发展，人们对软件的需求呈现个性化、多元化趋势，加快软件工程技术的应用，为人们提供更加精细化的服务，这是大数据时代软件工程技术发展的主要方向。当前，面向对象技术、软件复用技术、中间件和构件技术、敏捷软件工程、Web软件工程等软件工程技术有了广泛的应用，在大数据时代下，软件工程技术要与时俱进，突出用户需求，开拓应用渠道，为社会的发展提供良好的助力。Reference[1]黄一培.基于大数据时代下的软