基于大数据系统的软件工程管理模式及方法

2020-07-27成安霞

软件工程 2020年7期

摘要：随着5G时代的到来、移动互联网的不断深入发展和人类信息化意识的不断强化，社会信息化程度的不断深入，软件行业面临大数据时代所带来的数据体量激增、开发量级不断迭代增长的新局面。如何通过创新大数据系统中软件工程管理模式及方法，提升软件工程的管理水平，有针对性的优化短板問题，提升行业竞争力，成为软件开发企业的当务之急。在这样的时代背景下，本文在分析大数据系统中软件工程技术的现状及相关应用后，针对大数据系统中软件工程朝着服务化、开源化和群体性的发展趋势，从大数据系统的项目规划、成本控制、过程管理以及工程集成等方面对大数据系统中软件工程管理模式进行探究，并从工程管理和项目控制两个项目管理领域的主要方面提出分布式软件开发、一体化过程管理的模式，以及人员培训、进度管理和成本控制等管理控制方法，以供参考。

关键词：大数据系统;软件工程;管理模式

中图分类号：TP311 文献标识码：A

Abstract： With the advent of the 5G era， the further development of the mobile Internet， and the ever-increasing human awareness of informationization， the software industry is facing a surge of data volume and an iterative incremental development brought by the big data era. Thus， it is a top priority for software development enterprises to enhance the competitive edge by innovating the software engineering management mode and methods and improving the management level. In such a context， through analyzing the current situation and the application of the software engineering in a big data system， and considering the development trend of service， open source and group development， this research explores the software engineering management mode and method based on big data system， which includes project planning， cost control， and process control， and engineering integration. Distributed software development and integrated process management are proposed for the two main aspects of project management and project control. Personnel training， schedule management and cost control are also discussed.

Keywords： big data system; software engineering; management mode

1 引言（Introduction）

数字化的广泛应用，为大数据时代的到来奠定了坚实的基础，而今随着数字化设备的广泛应用、移动互联网的大力发展和5G等通讯技术的普及，数据正在逐渐成为各行各业的核心资源，依此构建的各类大数据系统也应用而生。软件工程在各类大数据系统中的使用既遇到了一些难题也带来一定的机遇。生产软件的传统模式从正向工程开始，随后维护软件、开展逆向工程和再工程，而大数据系统的生产软件模式将从逆向工程开始。因为随着大数据时代的到来，软件行业经过几十年的发展，积累了大量资源，加上不断开发和应用大型软件的关键技术的突破，挖掘数据软件和集约化生产软件将越来越重要。各大软件生产企业为了保证应用新型软件的效果和安全性，应该加强对软件工程的管理，尤其应该将大数据技术应用于软件产生的管理环节，对行业之中具有价值的信息进行深度挖掘，判断行业中虚假，以及与时代发展不符的信息，企业应该对自身和其他公司存在的差异加以分析，尤其可以有针对性的优化短板问题，进而提升行业竞争力。

2 大数据时代软件技术发展概述（An overview of software technology development in the era of big data）

2.1 大数据时代

目前我国科学技术不断发展，使得人们生产生活中出现了大量数字化的信息，这给人们的生活及社会发展带来极大便利。大数据时代的到来、网络技术的应用对人们生产生活有严重影响，使社会更快速的向科学顶端发展。除此之外，目前广泛应用网络技术，通常会使很多学科间的界限逐渐相似。在现代社会发展中大部分信息及类型不同的数据成为主要基础，推动各个行业的管理模式以及生产流程产生极大变化。但在使用信息技术时总会出现各种各样的问题，这将带给企业一定的挑战，同时带来一些发展机遇，尤其是在应用大数据的基础上，人们能够更加便捷的获取各类需要的信息及资源。在企业发展、提升市场中企业的竞争力、推动企业实现信息化以及智能化等方面计算机系统也发挥的作用非常重要[1]。

2.2 我国软件技术发展现状

在信息技术的广泛应用、互联网的高速发展下，数字经济发展迅速，实体企业经济受到一定冲击，发展变得缓慢，传统行业应用信息技术能够进行深刻的变革。目前我国各个行业都认识到了计算机的优势和特点，从而推广应用计算机软件技术，并对其进行创新。企业有效应用软件技术，能够实现经济利润最大化，使人们生活更便捷。目前软件技术朝着大数据及物联网的方向发展。通常这些大数据来自人们日常生活，使用数据处理软件分析并优化用户产生的数据，以此来研究用户实际需求，并且可将企业的洞察力提高。

2.3 软件中的大数据

目前我国各个领域开始研究和应用互联网技术，不同行业都具备自己的数据资源信息库，使得互联网服务过程中产生大量数据和信息。比如软件工程行业能够产生密集式数据和中流式数据，能够在挖掘特征、分析数据、监测状态等服务项目得到良好应用。因为传统软件的设计师及用户对于使用功能方面有着共同的要求，因此在软件开发过程中更关注编程准确率以及使用功能的效率性和便捷程度，没有考虑到用户规模以及需求量不断扩大时，访问数据也会变多的情况，如果数据预估值超出测试最大值或最小值，那么就难以保障软件运转情况，使用软件程序周期也会降低[2]。在开发软件工程的过程中应用大数据处理技术后，管理者更加重视使用大数据处理技术产生的效果，目的是通过大数据系统中密集式数据和中流式数据，按照相关标准分类整理产生的海量行业数据，并将线上项目的服务效率和水平提高，从而来满足用户使用要求和消费要求，其更重视用户应用体验，结合用户体验后的回馈信息具有针对性的优化和完善软件实用技能，调整用户运用难度和处理数据难度。目前软件工程行业开展的重点工作是怎样打造大数据网络平台，使其变为服务性质较强的运营平台，数据服务平台中将有效分析数据作为一个主要板块，另一个主要板块为实时的、真实的数据信息及价值，软件在开发后应该在短时间满足行业内有效储存、分析、管理和处理大量信息的服务功能要求。

2.4 软件工程的应用

（1）生活中的应用

软件工程这一学科兼具专业性及创新性，能够代表社会发展中的某个领域，达到这样的高度主要是因为计算机技术有机结合了管理理论。软件工程在实际应用中不是非常难以了解和掌握，所以在生活中也较为常见，尤其现阶段信息技术和网络技术不断发展，人们通过手机就可以不受时间、空间限制进行购物，在人们购物过程中使用手机扫描条形码和二维码来付款和转账，这样的形式能够避免零钱丢失等问题，并减少旅游中需要携带的物品数量。

（2）课程设计中的应用

在课程设计方面，教师应基于软件工程角度，有效引导学生，学生可更加系统、全面的掌握理论知识和实际问题。教师在对题目进行选择时，应该遵循课程设计方面的原则，并在这一过程中应该重视以下问题：应该站在专业角度，学习更加专业的内容，在这样的形式下能够使课程设计具备相应含金量，推动学生全方位发展.除此之外，应该保证选择课题具备独立性和完整性，教师可在课余时间引导学生积极进行社会调查，使用所学知识处理生活中的问题。教师应该规范和指导整个设计过程，确保设计程序更加详细，在这样的方式下确保软件工程达到预期效果。

3 大数据系统中软件工程技术及应用（Software engineering technology and application in big data system）

3.1 大数据系统中软件工程技术

（1）软件服务工程

在研究软件工程范围中，出现了越来越多的软件服务工程。软件工程朝着服务化方向发展，将其服务作用充分发挥出来，并作为开发软件的基本原则，根据服务项目内容向用户提供服务[3]。因为软件工程有不同的主题，从而应该在不同程度上调整其服务内容，投入更多的技术来维护软件工程。在开展服务工作时，开发软件人员应用分布式应用程序，使用虚拟操作开展管理工作，以此来服务于用户。应用软件工程技术时，根据大数据技术的使用，可编程网络数据，确保软件的互操作性，根据动态场景变化情况主动协调数据，以此提升软件系统集成度。

（2）软件开源

软件开源对于用户对于软件技术的体验较为重视。研究软件开源的过程中，使用基本方式方法，尽管会获得一定成果，但不会有很高的应用价值。部分研究人员进行软件工程技术研究时，也会将软件开源作为工作重点，划分开发项目为多个模块，并安排研究人员来研究每一模块。

（3）群体软件工程

这一软件工程是利用网络发布形式来开发软件，具体实际应用中使用工程“众包”模式，以充分发挥软件开发技术的作用。群体软件工程属于分布式开发软件模型，运行这一工程项目时，通过网络能够实现，合理分配各项任务，开展创造性查询，利用“众包”应对开发区案件遇到的困难及问题[4]。此外，开发软件过程中，任何阶段都可以通过“众包”开发软件工程。

3.2 软件工程技术的具体应用

（1）应用软件服务工程技术

在社会发展过程中计算机软件能够发挥的作用越来越重要，尤其是在大数据时代，利用开发阶段、系统编程语言及数据系统等工具对软件项目进行开发，保证其具备维护性以及实用性，实际开发时，服务是软件核心，应用期间不断调整使用软件时出现不稳定性及安全性问题，保证软件开发和应用的效率及质量，在实际中应用虚拟化集成技术，实现软件功能和分布式使用程序，确保准确传输各类数据，在生产生活中实现软件的管理过程[5]。基于大部分企业的发展现状而言，为在管理方面实现整体业务的标准化，很多企业根据自身发展开发相应的软件应用程序，而且为有效处理堆積数据造成的集群现象，工程师在处理数据时需要优化处理数据的整个体系，软件技术能够支持大数据的发展，并不断提升工程师对整个数据处理体系的优化水平，同时，大数据也将促使软件工程技术的和管理模式的不断迭代发展。

（2）应用信息安全技术

大数据时代，本地网络是落实软件项目的一个重要条件，一般情况下本地网络不会受到恶意病毒攻击，企业在应用时可防止受到网络影响出现计算机中毒情况。而且用户应用软件能够产生各种各样的数据，这些数据并不是独立存在的，数据单元之间有着非常紧密的联系。互联网平台的包容性和开放性较强，病毒和木马在开源时就可入侵计算机，这将威胁着数据信息的安全。大数据使人们生产生活更便捷，但在人们防御信息安全方面也带了一定挑战。随着物联网、5G技术不断发展，人们需要重视和思考怎样使软件避免病毒的攻击。人们应用网络平台会面临信息安全问题，尽管目前各类防护软件能够缓解木马和病毒入侵的问题，但因为计算机具备的特征，其自身还有很多漏洞存在着，所以黑客很容易入侵。针对这样的情况，软件技术向人们提供服务时，也要重视信息的加密传输，确保黑客不能轻松获取信息。

（3）应用虚拟化技术

虚拟化技术是指企业将真实资源虚拟化为数字资源服务于用户，使用虚拟技术进行生产经营时，将有效实现合理分配数据资源。虚拟化技术通过软件技术的支撑可更好的服务与用户[6]。大范围应用虚拟化技术，能够将传输信息的速率提高，更便于用户维护数据，因此虚拟技术得到了广泛而深入的应用。例如，VR技术，使用这一技术可以呈现物体的立体图像，帮助人们还原丢失的文化，在人们日常生活中也可以发现虚拟技术带来的优势，将虚拟技术深度融合到大数据环境中，加强企业发展推动力，使虚拟技术更具科学性。其中最为重要的是虚拟技术在大数据的支持下，可使软件自身具备的功能更加丰富。

4 大数据时代软件工程的管理模式及方法（Management mode and method of software engineering in the era of big data）

4.1 大数据时代软件工程的管理模式

在大数据系统中，软件工程由原有C/S模式发展为B/S

模式，目前软件工程发展更注重服务性质，即为软件服务工程。这一设计模式将服务作为基础，可以迅速建立使用及共享服务，并且按照需求来分配，以符合分布式程序进行开发。这一模式的特征是使应用服务化和资源虚拟化，提供给外界统一的服务接口，以此来处理大数据条件下分布变化及动态的情况，解决异构系统数据和整合系统存在的问题。在大数据和移动互联网领域，用于服务的软件设计模式得到了较为广泛的应用[7]。

项目管理受到费用、进度和质量的制约，为了满足客户及其他利益相关者要求与目标，需要规划、指导并监督很多活动。项目管理研究有两个重要方面：一个是系统工程，另一个是项目控制，图1为大数据软件工程管理控制要素。从图1可看出，这两方面存在重叠部分，系统工程能够向重叠部分输入技术，项目控制输入规划、进度和费用等内容。利用文档来体现出工程管理工作，其中包括系统文档树和工程管理计划，“文档树”指的是用树形结构来描述项目需求，一系列面向系统工程的文档，系统工程文件在自定结构化形式中存在联系。系统工程师作出提案环节以工作说明书及合同数据清单为基础准备文档树，有利于后期确定成本和进度需要的文本化任务。项目经理批准文档树后，应该在生命周期内进行及时更新维护。工程管理计划指的是项目工程中的任务及进度要求，以及如何管理及实现工程任务的文档。系统工程师在提案过程中以工作说明书和合同数据清单为基础，描述工程过程和计划、集成、组织、控制、检测系统工程需求为管理项目计划。项目经理在批准工程管理计划后应在项目生命周期内及时更新和维护。

4.2 大数据系统软件工程管理方法

在大数据时代，服务软件工程主要基础是及时、高质量、高效率的服务，以在较短时间内搭建共享网络数据信息的途径，例如线上服务共享资源平台可以使用分布式软件。一体化的管理模式能够有机整合移动通信服务口和传感器服务接口，其中包括虚拟化资源，这样的管理模式在互联网行业、个人生活，以及安全领域有着广泛的应用，管理人员需结合用户具体要求指导、监督和控制软件体验活动，避免出现资源信息泄露情况。此外，管理人员也要将录入项目进度、成本及策划性能等管理控制内容作为工作重点，同时也要重视录入技术人员信息。

（1）培养技术人才

技术创新与人才建设不可分割，利用电子及IT产业培养人才的模式，对电子信息专业的人才进行培养，构建素质高、能力强的技术团队，不断完善团队，促进企业创新，保证人才竞争公平公正公开，此外，应该构建培养人才机制以及考核评价机制，提升人才的竞争意识，更符合市场激烈竞争的环境。除此之外，不断优化培训模式，提高电子信息技术的条件及形态特征，使教学模式更符合社会发展需要，促进电子信息工程发展。

（2）优化市场竞争标准

根据目前规范使用有关法律法规来打击伪造以及盗窃等问题，规范市场行为，共享信息技术以及通信技术，对知识产权加以保护，保护国家知识产权可以在技术方面支持企业和个人发展，有利于提高现代化工程的凝聚力，优化市场竞争标准，促进市场可持续发展。

（3）严控软件技术质量

近几年互联网信息技术迅速发展，能够突出大数据时代具备的特征，传统制造业使用新型技术手段进行升级和转型，人们有着越来越多样和个性的需求，因此在人们生产生活中广泛应用功能不同和类型不同的各種软件。基于这一条件，应该不断优化和升级各种软件系统，满足现阶段市场不断增长的要求。除此之外，因为应用软件引发的运行质量和系统安全等问题，是很多用户重点关注的问题。为保证应用软件的水平，防止损害系统，工作人员在设计软件最后环节加强对于质量的监管，并开展严格、仔细的软件测试工作。

5 大数据软件工程技术发展方向（Development direction of big data software engineering technology）

5.1 开放式发展

大量数据流是大数据技术发展前提，从而应不断创新升级技术，找到最佳的开发途径。网络技术的发展表明在开放的环境中计算机可以相互通信、实现数据资源共享、有效应用软件功能等。网络运行能够提升利润，满足用户各类需求，将资源利用效率提高。

5.2 在其他领域中融合

目前很多领域应用软件工程技术，因为这一技术会推动各个领域的发展和进步，软件工程技术在生产生活中都能发挥巨大作用。运行应用程序，可通过数据平台收集并分析信息。

6 结论（Conclusion）

大数据时代，我国互联网技术不断发展，因此提升了研发和使用各类软件的速度及范围，在系统中应用软件的效果会对系统运行水平有直接影响，针对这样的情况应该保障软件质量，将测试软件工作做好，结合软件用户要求和软件实际情况合理选择管理方式，保证科学、准确管理软件工程，发挥出软件的功能。

参考文献（References）

[1] 汪鸿彬.大数据系统中的软件工程管理方法[J].信息记录材料，2019（6）：81-82.

[2] 冯骥，冉瑞生，张扬.大数据背景下软件工程专业教学改革探析[J].软件导刊：教育技术，2019（3）：19-21.

[3] 居朝洋.大数据背景下的软件工程技术[J].中国新通信，2019（6）：76.

[4] 李佳.基于大数据分析的高校软件工程专业教学模式研究[J].环渤海经济瞭望，2019（3）：176.