大數據系統軟件工程管理方法分析

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摘要：在大數據時代的社會背景下，應用軟件在開發的過程中遇到了多重困難，為了更好的應對軟件開發過程中面對的資源共享、生命周期、維修維護等問題，針對大數據系統中的軟件工程管理問題逐漸受到了相關專家的重視。基于此，首先對大數據系統中的軟件工程管理進行了概述，多角度闡述了軟件服務與大數據之間的關系。分析與整理了大數據系統中軟件工程管理模式架構，并從構建管理規章體制、強化關鍵點的把控以及注重質量監管關鍵點三個方面提出了大數據系統中軟件工程管理的有效方法。通過軟件工程管理，使得龐大的數據庫更加安全穩定，同時實現高效管理。

關鍵詞：大數據系統；軟件工程；模式架構；管理方法

引言

隨著社會的進步，互聯網技術得到了快速的發展，大規模的網絡數據逐漸在各領域都有著重要的應用，農業商業以及金融醫療方面均受到大量數據的影響，對此，為了更好的推動各領域的發展和建設，在互聯網海量數據中找到有價值的信息資源，成為了近些年來各行企業研究的重點。傳統的軟件工程在處理海量數據方面還存在著一定的欠缺，所以在大數據時代的背景下提升軟件工程管理成為重中之重。介紹了一些軟件工程管理的方法，并結合軟件生產模式的變化分析未來大數據時代軟件工程的發展趨勢。根據軟件工程管理的相關特征，提供一些工業實踐經驗。隨著軟件資源的大量積累，其在各個領域均有著有效利用。提高軟件生產的質量與提升軟件生產的效率成為發展過程中重要的部分，從軟件生產的集約化與自動化方面入手，全面提升大數據系統中的軟件工程管理水平。

1大數據系統中的軟件工程管理概述

正向工程、逆向工程、再工工程以及后期的軟件維護構成了傳統的軟件生產模式。這種生產模式順序固定，整個過程遵循一定的規律。而大數據時代背景下的軟件生產，將逆向工程作為生產的開始。近些年，大規模的軟件重用技術被應用在各個領域，產生了大量的軟件資源，并得到了很好的發展。傳統的軟件生產模式會對軟件的挖掘效率產生一定的影響，為了解決這一問題，可采取集約化生產方式來提高軟件生產質量。對比2010年全球產生的互聯網數據和2015年全球產生的互聯網數據，1ZB與91B之間的差距是以指數級速度增長，移動終端和電腦終端成為互聯網數據的主要來源，這些數據被廣泛的應用在基因研究、醫療保健、資源開發等方面，為搜索、金融、人類學研究等領域的發展提供了巨大幫助[1]。實時業務決策中存在的部分相關問題，均能應用大數據方案解決，但仍有一些問題是大數據無法轉變的，這些問題逐漸在市場競爭中處于劣勢或被淘汰。新一代的技術和架構，隨著大數據技術的發展也在逐漸的更新，這些技術的應用在進行科學分析組織時，可提供大量有技術價值的數據，用來幫助發現潛在的故障組織。大數據的架構對大型服務器的處理能力有著很高的要求。大數據的重點在于數據儲存和數據進一步可視化，因此架構大數據的大型服務器需要在數據儲存和數據分析方面有較高的水平。其中大數據分析主要包括挖掘潛在信息以及對數據的隱秘關系進行分析，對于信息公司來說，想在競爭中提升競爭力就需要對信息有豐富獨到的見解，對于信息的理解也要更深刻，這就要逐步挖掘潛在的信息，進而擁有更絕對的競爭優勢，同時這也充分體現了大數據的價值。

2軟件服務與大數據之間的關系

流式密集數據和歷史密集數據是互聯網應用產生的主要數據，這些海量的數據在各行各業都得到廣泛的推廣與應用。如中國移動通信公司，利用海量的數據和軟件的應用，已逐漸實現辦公自動化和企業標準化。阿里巴巴數據中心發展迅速，建立了超過100PB的數據，提升了行業的競爭力。傳統的軟件工程，在程序設計方面著重考慮的是程序的正確性和程序的效率，進而對于程序中產生的數據和數據的結構存在一定的忽略，這種程序設計對程序的生命周期大大的縮短。許多學者在軟件基礎理論的革新過程中，將完備的文檔作為軟件的核心部分，通過建立規范程序和詳細文檔來規范軟件設計，并在軟件設計過程中，逐漸提升文檔質量和軟件開發模式的標準化。當前，用戶體驗已成為許多大型互聯網企業獲取數據的主要來源，這些數據覆蓋范圍廣、分類復雜，對此，就要求大數據系統中的軟件能夠處理龐大的數據。尤其是流式數據和密集型數據，在業務的擴展中，對用戶體驗有著較大影響。在網絡時代背景下，各行各業對大數據技術的應用越來越廣泛，因而對數據處理的要求也越來越高，這為軟件工程管理工作帶來了巨大挑戰性，大數據平臺服務以及大數據分析等都是現階段軟件工程管理面臨的現實難題[2]。軟件的開發維護和管理，在軟件發展創新模式中有著至關重要的作用，這需要海量數據的支持。其中數據和操作數據以及系統日志數據等流式數據和密集型數據，主要來自于消費者、開發設計者和pass平臺，這兩類數據將直接影響著軟件的服務周期。從本質上來說，這些數據僅僅是在量上和規模上進行衡量，在海量數據處理的研究標識和語義化處理方面還存在著很大程度上的欠缺。因此為解決相關的問題，需要在數據組織和處理的過程中不斷創新研究方式。大數據是現代軟件工程的發展中心，將知識和數據構建成一系列數據服務平臺，實現智能知識主體。

3大數據系統中軟件工程管理模式架構

軟件工程的經典CS模式，能夠做到數據的整理和分析，但在大數據時代的背景下，需要逐漸做新的嘗試并更新，進而發展為BS模式。而隨著應用軟件工程的領域越來越多，為更好的適應各行業對于軟件工程的要求，軟件服務工程逐漸誕生。這種模式更好的體現了共享服務，簡稱為軟件服務工程。大數據環境下，數據的動態變化以及系統的整合均存在一定的問題，而軟件服務工程將資源虛擬化，能夠充分的解決異構系統數據問題，能夠更好的適應新興領域的需求。為滿足客戶的個性化需求，在保證品質和不超出預算的前提下，在軟件開發的過程中，應加強設計監督工作，對系統工程與項目嚴格管控，這種行為就是所謂的項目管理。而系統工程則主要為軟件管理提供前衛技術，對品質進行監督。前期規劃的成本支出以及生產進度等工作都要通過項目控制來完成。系統工程與項目控制是項目管理的兩個重要研究領域，通過建立系統文檔和制定系統工程管理方案來實現工程管理。其中，系統文檔的構建一般由系統工程師負責，并需得到項目經理的批注。項目經理的任務主要是分析系統工程文件間存在的關系，通過全方位的分析探索與描述出項目的具體需求、所需成本和時效等。同時為了更好的完成系統工程方面的任務，滿足客戶的需求和保證進度，制定項目管理方案，也是必不可少的。系統工程師需要結合需求清單，對項目細則進行全方位的分析，明確系統工程的需求，然后在此基礎上制定出詳盡的計劃。而項目經理則應在審批通過項目管理計劃后，定期對其進行優化與完善，保證對系統工程各個環節的嚴格管理。系統工程管理主要包括開發項目規劃與控制、系統工程各環節以及工程專業集成，這幾個要素缺一不可，將直接影響工程項目質量。具體來說，開發項目規劃與控制，主要是對系統工程進度進行預估，并負責風險管理和程序設計，對系統工程進行總體的規劃。軟件系統工程各個環節，主要是對系統工程的運行和功能進行分析，重點工作是系統測試和后續的評估。最后則是軟件工程專業集成，一般負責維護性、生產性等工程[3]。

4大數據系統中軟件工程管理的有效方法

4.1構建完善的軟件工程管理規章體制

科學嚴謹的規章制度是有序開展各項工作的基本保障，大數據系統中軟件工程管理也是如此。因而需要全面了解當前軟件工程管理的真實情況，構建完善的軟件工程管理規章細則。首先，全面掌握現階段軟件工程研發工作的實況，探究軟件工程管理的具體流程與各個環節，針對流程與每個環節構建相對應的規則要求，盡量覆蓋軟件工程研發的每個細節，以此讓軟件工程管理可以嚴格依據規章制度進行。其次，應注重項目的人力資源管理，針對人才規劃和薪酬制度等建立完整的考核體系。在考核的過程中，應將個人承擔的相應責任，合理的分開，并根據個人的實際工作情況以及難度制定不同的考核標準。以保證不同項目的工作崗位考核細致全面。在崗位明確到個人的基礎上，還要構建切實有效的獎懲機制，不僅要有物質層面的獎勵上，同時也應注重提升員工的個人榮譽感，適當的增加精神層面的獎勵，使得員工在工作時更有積極性，從而在充分體現軟件工程項目管理有序的同時，進一步提升工作人員的主觀能動性。

4.2強化軟件工程管理進度關鍵點把控

首先，協同需方以及設計方健全項目進度方案，軟件工程管理和把控計劃都是工程項目開發的關鍵部分，既影響著工程管理的效果，同時也決定著工程項目進度、資源運用能效等方面。因此，需要積極協調需方與設計方，引領他們協同參加到工程項目規劃中來，并在此基礎上，根據項目方案加以細化，包含短期性與個人項目計劃，便于研究項目施工的時間、施工的資源訴求以及任務內容等，充分確保軟件工程項目進度規劃的合理性與規范性。其次，監督并催促設計方進一步提高進度預估的精確度，軟件工程項目開展的精準率一直是工程管理的關鍵內容，對軟件工程項目開展的進度有著重要影響。對此，需要通過以下兩方面舉措，及時催促和監督設計方提高進度制定的精確度。一方面，構建科學的量化標準，在加快進度把控的過程中，全面落實相應的信息數據統計研究工作，依托大數據技術的高效運用，確保軟件工程項目總體精確度。而另一方面，則要加強工程項目進度監管，在軟件工程管理中，進一步加大建設進度的監督與管理力度，對于嚴重拖延、求成心切等不良現象應進行重點處理和解決，以此來確保軟件工程管理工作的順利開展。

4.3注重軟件工程質量監管關鍵點把控

首先，加強軟件工程質量審核工作。作為質量把控中至關重要的構成部分，軟件工程質量審查要嚴格按照工程項目的具體要求，合理明確審查期限，構建軟件工程管理質量審核計劃，嚴格依據計劃來有序開展各項審查工作。與此同時，為了確保軟件工程質量審查的效果，還需充分結合隨機質量審查計劃，對于影響較大且相對關鍵的項目，實施隨機質量審查。詳細來說，首先，應全面深入每個軟件工程的各個有關環節，保證數據搜集的準確度，實施總體質量質量狀況及其下屬板塊質量的探究工作。針對軟件工程質量審查結構以及工程制定的目標加以比較，如果出現質量審查方面的問題，那么就應嚴格貫徹和落實質量把控與全程跟蹤監管工作，并且兩項工作要合理有序的同步開展，針對大數據系統中軟件工程研發進度中涌現的各種風險進行精細化排查。其次，催促軟件工程文檔監管工作。文檔是真實詳盡記錄總體文檔發展進程的關鍵性資料，它對于大數據系統開發有著至關重要的影響。需要催促與監督軟件工程相關參與主體，提高對軟件工程文檔質量管理工作的重視程度，明確要求相關參與主體依據規定進行管理文檔。主要包含文檔管理計劃、擬定規范、構建統一的軟件工程文檔管理規定細則，以便切實提高軟件工程文檔質量管理的總體質量，真正確保軟件工程的成果。

4.4加大軟件工程管理團隊的培訓力度

軟件工程管理對于專業性以及全面性有著較高要求，因此需要一支綜合能力強、專業素養高的管理團隊作為支撐。而想要切實強化軟件工程管理，就應高度重視工程管理團隊的培訓與教育工作，具體可從以下幾方面入手：其一，確立相關工作者自身的職責，明確責任，確保軟件工程管理工作的可追溯性。其二，全面了解和考察軟件工程管理團隊的現實情況，實施針對性特色化的培訓教育工作，合理運用在崗培訓、委托第三方單位培訓以及專家主題講座等多種可行性途徑，以此來提高工程管理團隊的專業素養和能力。其三，注重并加強復合型人才的引進，盡可能引入擅長工程項目管理和懂得軟件研發的復合型優質人才，最大限度的發揮這些人才的引領作用，推動軟件工程管理團隊綜合實力的進一步提升。

5結語

網絡的飛快發展讓軟件更新換代越來越頻繁，大數據系統對軟件的穩定性以及安全性更加重視。在大數據系統中建立一個安全、穩定且效率較高的軟件，不僅需要先進技術的支撐，同時還需要一套全面的工程基礎理論、技術指標、軟件監管方法的深度融合。隨著軟件資源的不斷積累和廣泛運用運用，軟件數據信息挖掘及其集約化生產在大數據系統中顯得愈發重要，以往軟件早已無法滿足當下大數據系統發展的需求，因此，應進一步探索大數據系統中軟件工程管理的有效方法，這對于大數據系統的優化建設及發展至關重要。

參考文獻：

[1]汪鴻彬.大數據系統中的軟件工程管理方法[J].信息記錄材料,2019,20(06):81-82.

[2]劉曉霞,賈冀哲,徐嘉拓.關于大數據系統中的軟件工程管理方法探討[J].網絡安全技術與應用,2018，(05):40+42.

[3]張宇航.大數據系統中的軟件工程管理方法探究[J].中國高新技術企業,2016，(34):93-94.

[4]劉翔.淺析軟件工程管理的有效方法及實踐[J].科技資訊,2014,12(30):116.

作者：顧東虎 單位：云南工商學院