数字时代软件工程技术优势与应用方法探讨

  随着数字经济建设工作的持续开展取得了显著成效，将我国带入了数字时代。从内涵看，数字时代主要是指以数字技术为运作规则的时代，它的特点十分鲜明，集中表现为永久性、可复制性、高效性、即时性、动态性，以及倾向秩序性方面。由于数字时代的改革改变了人们的生活方式与工业生产方式，在各行业、诸领域扩大了数字技术要素配置比例。近几年，在数字时代精神与数字时代潮流推动下，围绕数据这个核心进一步推动了信息技术与通信技术的深度融合，为软件工程的高质量发展提供了前所未有的新机遇。因而，在数字时代有必要加强对软件工程技术优势及其应用方法的探究。

1、数字时代软件工程技术优势

1.1增强适应性

进入数字时代后，农业、工业、服务业中的信息化管理需求明显扩大。具体而言，自我国在2018年全面实施“互联网+”改革以来，各行业、领域已初步实现了信息化改革目标，但是在应用的信息管理系统中，受到数字技术综合化应用影响，软件工程技术运用适应性发生了显著差异。例如，在不同信息管理系统应用期间，数据标准不同、数据类型存在差异，此时各系统之间的数据传输、数据共享会出现困难，此时需要利用软件工程技术辅助其开发相对统一的系统，使信息技术、网络技术及在其基础上建立的信息管理系统之间实现更为高效的交互。再如，不同实践主体应用的软件工程技术以海量数据为支撑，要求数据为软件运行、性能优势、系统完善等提供支撑，但是传统时其的软件工程技术数据管理相对滞后，并不能实现上述综合目标，使数据价值获得最大化开发与应用。在数字时代可以通过大数据技术、数据挖掘技术、人工智能技术与软件工程开发技术的融合，使软件工程更加适应新时代的应用要求。

1.2提升服务性

软件工程作为一种软件产品，主要是为不同用户提供服务。然而，软件工程技术应用期间，受到开发设计人员对程序语言设计理解的差异，往往会为软件工程打上个性化烙印，此时会影响软件技术的应用形式。事实上，程序语言设计规范性与设计者为其提供的个性化特征之间的融合度较高，能够在已有功能基础上保障应用形式的有效性，并利用设计语言层面的适应性调整增强其应用效果。但是，用户操作期间受到用户需求、用户行为的影响，主观性体验不同，即使在相同的设计内容下，也会产生千差万别的用户体验。以共享单车为例，不同企业为了增强市场竞争力普遍设置有“一键扫码”功能。从表面上看，规避了下载软件程序给用户使用造成的消极体验，而且为其赋予了适配性较高的软件工程技术实用形式。实际上，由于对二维码位置的设置与扫码机制的安全有效的认知不全面，容易发生二维码的损毁情况，此时会弱化用户体验与服务品质。数字时代软件工程技术应用时，可以利用大数据技术对二维码损毁形式进行统计分析，辅助此类产品改进功能，并更为精准的定位恶意损毁单车的投机者，进而通过失信机制的设置降低其损毁率，提升服务质量等。

2、数字时代软件工程应用方法分析

2.1数据管理方法

目前，软件工程一般按照项目立项、开发决策、软件设计、系统应用、运维管理、持续优化等环节，在设计应用一体化实践模式下进行实施。进入数字时代后，突出了数据核心，并且形成了以数据为准，主要通数据采集、存储、提取、分析、生成报表及应用为主的运行流程。从当前的应用现状看，随着数据类型增多、数据存储量增长、数据价值开发需求的出来，对数据管理提出了新要求。此时，软件工程中可以借助数据管理方法完成上述应用。

以数据采集为例，数字时代的社会生产与生活模式中通常将“现场场景”与“虚拟场景”进行关联，通过线上加线下的混合管理方式应用软件工程。例如，在制造业企业中，工业设备的应用较多，为满足数字时代的智慧制造目标，配置了大量传感器、监测装置、工业摄相头等，此时要对文字、图片、音频、视频等多元异构数据进行同步采集。传统时期的采集方法效率低、采集速度慢、数据清洗较难实现，应用数据管理方法后，则可以配置大数据清洗技术，针对各类物联设备采集到的结构数据、半结构数据、非结构数据，进行清洗、归一化处理，为后续分类存储提供必要条件。

以数据存储为例，数字时代各行业、领域对软件工程的应用数量与质量要求较高，多软件系统的独立应用、联合应用已十分普遍。但是，在这种应用方式下每日的数据增长速度较快，积累了海量数据，如果采用常规的存储器不仅会拖慢系统运行速度，还会导致存储不足条件下的数据混乱、冗余数据堆积等，阻碍软件工程对筛选出高质量数据并对其做进一步分析。在数字时代可以协同应用数据存储引擎技术与软件工程技术，使不同类型的数据完成分类存储，有效解决上述问题。

以数据安全保护为例，数字时代软件工程应用范围扩大后会同步引发网络安全、信息安全问题。尤其在量子计算机未获得应用之前，这种安全风险将一直存在并表现为木马程序入侵、病毒传播、非授权登录等。此时，实践主体能够发挥大数据技术提供的数据管理优势，实时返回数据处理结果，辅助软件系统完成自检与漏洞排查。尤其在安全防护技术脱离本地设备的条件下，利用云端数据防控技术可以更为精准的实施在线化、云端化的数据安全防护，提高其安全防护等级，使本地安全防护软件系统与云端安全防护系统之间形成双线程安全防护体系，进而其安全运行保驾护航。

2.2众包软件服务

众包服务软件工程服务对象较多，重点集中在运营管理平台和其他管理平台上。在数字时代可以根据众包服务软件工程中的多个服务对象，为其提供针对性服务。例如，数字时代各类企业业务经营期间应用众包服务软件工程后会产生海量数据，在数据存储、数据处理、数据分析方面的困难有所增加。通过工作指令录入方法，业务运营主体之间能够利用数据共享简化其工作步骤。尤其在此类工程中配套应用数据挖掘技术后，能够按照软件工程编码、业务数据、数据准备、数据挖掘、数据分析与同化处理等，确保此类工程中的数据价值开发，为企业提供更为优质的质量数据，增强其软件工程中的数据处理精准性。

2.3群体软件组-虚拟机

  数字时代以数字运用规则为本质，受到数字技术虚拟化特征限定，为软件工程提供了群体软件组-虚拟机技术优势，应用时可以使各类软件在虚拟服务器中完成切换、减少对硬件资源的占用等。具体而言，传统时期的软件工程用户处理复杂事务时，通常采用多款软件联合应用方案，此时要进行软件切换操作与数据关联分析，操作流程比较繁，整体应用效果并不理想。进入数字时代后随着人们对数字技术认识的逐渐深入，在软件工程中提出了适配性更高的群体软件组概念。从应用层面看，将用户使用的各类软件进行集成化处理，开发出软件组，再利用软件组减少桌面切换操作。具体如下：（1）在应用主体原有物理服务器基础上，根据多款软件应用需求配置相应的虚拟服务器，然后利用虚拟机系统完成硬件系统功能与运行状况的模拟。（2）在虚拟的模拟系统中运行多款软件，减少实体计算机操作，保障不同软件之间的后台切换与数据关联分析。从以往的经验看，配置虚拟机时需要创建与实际使用资源匹配的CMOS，并通过其独立的运行为群体软件组的高效运行提供技术支撑。需要注意的是，群体软件组-虚拟机方法主要围绕数据进行应用，除常规的数据采集、存储、关联分析之外，十分看重其中的数据价值开发。在这种需求导向下，实践主体应结合代码检索、程序规约、软件版本控制信息、软件系统漏洞检测等实际情况配套应用数据挖掘技术。具体操作时，可以按照问题分析→数据挖掘库建设→搭建模型→可视化模拟→数据挖掘→生成报表→应用报表等标准流程进行实施。

2.4软件服务平台

  软件工程服务形式主要由软件服务平台技术决定。从既往的软件服务平台技术应用情况看，旨在为用户提供资料下载资源，但是当用户下载时往往要通过繁琐的操作步骤实现，而且下载的资源会占用大量的计算机内存。在数字时代可以利用虚拟软件向用户提供相应的服务，用户仅需要在虚拟环境中完成相关资源的查询、订阅、下载、使用等。具体应用时，实践主体需要在搭建好的虚拟环境中开发分布式应用程序，为用户提供虚拟化、占用资源少的高质量软件服务形式。例如，在企业应用软件工程技术时，可以根据实际的资源配置情况选择“私有云+边缘计算”方案，提高业务数据、物联设备采集数据的关联分析并将生成的报表存储到云端，为应用主体提供虚拟化平台上的资源显示、查询、下载等服务。

3、数字时代软件工程方法的应用实践

  数字时代软件工程方法相对较多，有利于扩大其实际应用范围。当前阶段正值此类工程高质量开发与高水准运营阶段，在技术赋能路径下持续扩大对其方法的应用比例，有利于推动整个软件产业升级优化。为了论述了清晰性，下面仅以MIS软件、CAI软件开发为例展开分析。

3.1以MIS软件开发为例

  数字时代软件工程应用方法比较多元，在实际应用时不仅提高了软件开发效率、改善了软件产品体验效果，还在减轻硬件与网络压力的基础上促进了软件工程的智能化开发与推广应用。例如，大型机构应用管理信息系统时，随着业务变化、管理要素更新、技术配置率提升等，在一定的时期需要对管理信息系统的数据进行整理与收集，并通过调整系统运行效率，使整个系统能够更好的适用其应用需求。事实上，这种系统内部组成日益趋向复杂化，涉及若干分支网点，给其开发造成了一定的难度。在数字时代MIS软件开发中，可以采用面向对象的设计方法，基于数据和操作的对象运动规律和内部特征之间的互动开发相应的软件。例如，当前开发中可以选择方法相对较多，开发者可以选择Booch、UML、OMT三种方法，通过概念创新、可视化建模、密集型数据分析的综合优势，按照确认面向对象→分析面向对象→面向对象设计流程进行开发。具体设计时，则可以采用专项设计方法完成系统设计、对象设计、消息设计、优化设计、面对对象编程五个方面的设计，保障开发软件应用的效果。

3.2以CAI软件的开发为例

  进入中国式现代化改革时期后，我国教育行业实施了信息化改革，对辅助教学软件的应用需求相对增加，但是在实际应用时大多选择语言、工具等，配套结构化方法开发CAI软件。虽然能够通过这种设计实现多任务开发及利用目标，但是在数字时代用户需求正在发生变化，对虚拟平台中的在线实验、模型推演等需求相对增加。比较而言，原来的开发方法开发效率低、应用范围限制性较大，此时需要结合数字时代软件工程应用方法的发展，选择合适的开发方法进行系统应用程序的设计。例如，应用大数据技术开发CAI软件时，可以根据实际需求选择软件服务平台、众包软件服务、密集型数据处理方法等，并在基于B/S架构的软件工程管理模式下，借助“一个接口，多种服务”的路径开发相应的软件。再如，数字时代的人工智能技术发展速度较快，GTP的出现不仅将其提升到了新的应用水平，还开启了人工智能技术在软件工程开中的应用先河。在这种现状下，建议针对CAI软件中应用数据分析模型时面临的数据整合难题与软件安全防护要求，选择自主学习技术为此类开发软件提供安全服务。具体而言，开发配套的安全程序时，一方面可以按照未接触过的恶意攻击→安全防护软件→内部监控控制→备份保护安全进行设计，另一方面则根据未接触过的恶意攻击→安全防护软件→攻击数据信息记录→自主学习→未接触过的恶意攻击转变为已接触过的恶意攻击，进而为其提高质量的安全防护机制等。

结束语

  总之，数字时代内涵丰富、特点鲜明，对生产与生活产生了了深远影响，需要持续扩大软件工程的应用为其实践赋能。结合上述分析可以看出，数字时代软件工程技术优势集中表现在增强应用适应性、服务性方面，应用时以工程化方法为主体，能够在人机交互功能基础、操作系统优化导向及安全重点防护三个方向上，更好的促进数字技术与软件工程技术的融合，一方面扩大其应用的适用范围，另一方面提高其应用效果，最终辅助各行业、诸领域提高全要素生产率并产出综合效益。

文章来源：  《上海轻工业》    https://www.zzqklm.com/w/kj/30978.html