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摘 要：软件智能化开发是软件行业发展趋势,也是社会发展对软件开发人员提出了新要求。大数据技术在软件开发领域 中的应用,对软件开发提供了技术支持,软件智能化开发是满足客户需求,是社会发展对软件开发提出了新要求。本文主要从 大数据视角下软件系统架构、软件智能化开发方法与环境进行阐述基于大数据的软件智能化开发方法与环境,希望为研究软件 智能化方法的专家和学者提供理论参考依据。
关键词：大数据,软件,智能化,开发方法,环境
Software Intelligent Development Method and Environment Based on Big Data
YANG Wei
(Xiantao Vocational College, Xiantao Hubei 433000)
【Abstract】： Intelligent development of software is the development trend of software industry, and it is also the new requirement of social development for software developers. The application of big data technology in the field of software development provides technical support for software development. Intelligent software development is to meet the needs of customers, and social development puts forward new requirements for software development. This paper mainly expounds the software intelligent development method and environment based on big data from the perspective of software system architecture, software intelligent development method and environment, hoping to provide theoretical reference for experts and scholars who study software intelligent methods.
【Key words】： big data;software;intelligent;development method;environment
引言
软件作为互联网与计算机系统关联的重要载体,借 助软件系统的程序架构与外部互联网环境进行关联,全 面提升软件系统运行的多维型。软件智能化开发是利用 智能化处理程序,将软件的开发过程进行一体化处理, 自动、智能的处理软件开发中的程序点,并结合系统运 行中的知识获取机制,凸显开发环境的集成性。期间, 大数据环境的支撑下,智能化开发形式也得到技术化的 支撑,借助不同功能组成,查找大体量数据检索过程中 的问题,并按照前期预设程序,深度分析大数据层次下 的数据组成是否具备开发性,并通过系统内部自带的机 器学习方法,辅助分析不同开发场景下的程序介入模 式,以期为智能化软件的开发提供数据支撑,提升软件 的应用性能。
1 大数据视角下软件系统架构
从技术角度来讲,大数据与智能化之间具有密不可 分的关系,通过技术调整、数据对接、构建环境等,可 保证软件智能化开发过程中的知识内容、开发方法等是 符合大数据基础操作诉求的。为进一步实现软件开发的 智能性,需结合不同数据服务层规划系统检索过程中的 问题点并加以处理,做到层层递进式的数据处理 [1]。一 般情况下,软件智能化开发架构主要包含下列几个方面。
(1)服务环境结构。此类结构是面向开发服务平台 的,通过平台完成软件搜索、推荐、开发、推荐、部署 等工序,确保平台在使用过程中可满足企业运行需求。
(2) 工具平台结构。此类结构是以软件构造、测试 验证、群体写作、运维演化为主,确保不同层级中的数 据信息或程序驱动可形成闭环操作处理,并可为服务环境提供数据支撑点。
(3)软件大数据结构。此类结构主要是指自动采 集、融合分析两个数据处理阶段,并通过软件知识图 谱、规则分析、聚类分析等,创设多源异构的软件数据 环境,与上一阶段的开发服务环境形成反馈式调节。
(4) 数据生态结构。此类结构以软件大数据源为主, 创建不同维度的大数据载体,例如,软件应用、开源仓 库、软件服务等,确保软件系统及其服务对象,可通过 数据标定的形式进行拟合,增强数据信息的表述效果。
从软件功能化建设及其组成条件来讲,智能化处理 工序的实现,需在不同功能点中设定相对应的链接方 式,强化数据感知、采集、关联与软件验证、协作、运 维之间的对接性,全面提高数据信息的智能联动效果。
2 软件智能化开发方法与环境
2.1 智能化软件大数据场景的搭建
软件工程系统运行过程中,需结合特定的软件工程 程序,确保数据信息在采集、传输与转换过程的衔接 性,期间,软件系统中的大数据系统则是通过结构化、 非结构化数据进行表述处理,例如,代码、文档、数据 记录等,通过对大体量数据的分析与界定,深入分析不 同应用场景下的数据用途,然后结合软件工程的运营属 性,逐步确定智能调控方案,令系统运行过程中按照基 础分类,深化软件系统的应用性 [2]。
构建大数据环境期间,考虑到软件开发中对海量数 据信息呈现的需求,则应建设多场景的数据服务系统, 以期对软件工程运行中的数据源实现不同层次的处理。 例如,软件生态数据系统内,主要包含开发、交付数 据、应用数据几部分,且在数据处理过程中,需从不同 角度对内部数据代码、软件描述、软件标签、文档标签等进行处理,形成基于软件运行的闭环式驱动,增强数 据处理的逻辑性。
(1) 数据源处理。软件工程开发过程中, 需结合设 计点、发布点、应用点灯,深度分析不同类型或组成模 式下数据信息之间的关系值,然后按照系统内部结构 化、非结构化的呈现形式,界定不同组成状态下的数据 标定点,形成多源异构基础的数据体系,应对软件工程 开发过程中的增量、汇聚问题。
(2) 数据存储处理。软件工程运行期间, 将消耗大 体量的数据信息,为保证软件开发与应用中的链接性, 则需要对当前操作状态下的数据信息进行批量处理,高 承载的系统属性,可保证后期任务调控与界定,是符合 前期设计需求的。
(3) 数据计算处理。待完成数据存储以后,需对内 部数据信息按照不同功能点进行逐一运算,期间,计算 过程整体围绕前期设定的目标来开展,同时,任务界定 期间,可将处理后的任务作为软件知识库的承载体,为 后期详解知识内容提供数据点。考虑到软件工程中数据 信息之间的关联性,可为系统加设软件知识图谱,用于 数据解析、数据融合,且需按照不同任务点,分别设定 具有逻辑功能的资源分配机制,确保软件运行过程中, 各项资源消耗的均衡性 [3]。
(4) 数据实例处理。软件工程系统中, 数据信息的 处理工序需搭载不同接口,保证当前系统化服务是符合 不同数据类型运行需求的,增强软件接口与实际服务之 间的对接性。
2.2 智能化软件知识凝练
软件智能化开发中,主要是指通过多种手段为软件 本身赋予智能、自动的操控能力,且可为后期运行中的不规范现象提供数据支撑点。软件知识凝练则是以机器 学习为基础,在不同处理工序的辅助下,按照功能点规 划具体任务,例如,自主完成知识图谱、数据挖掘、数 据可视化处理等,均可通过相对应的智能调控技术进行 数据整合,并可通过相对应的推荐模式,将当前服务状 态与知识检索方法相对接(如图 1 所示,为机器学习支 撑下的知识整合结构)。
此类结构包含深度学习模式,且在智能调控过程 中,结合源代码、开发库、API 文档中的数据作为数据 标准模型。如此一来,后续功能调控期间,则可按照任 务的实际驱动功能进行匹配处理,例如,在模型训练期 间,由 Tree、biRNN、聚类等,可分析在机器学习模 式下与基准数据模型存在误差的地方,并结合内部推荐 机制,按照数据信息所处的状态,理清训练过程中的缺 陷问题并作出整改,提高系统运行的智能性。
2.3 智能化软件建设
搭建智能化软件的过程中,需综合分析不同应用场 景下编码、代码之间的契合形式,确保软件研发中可通 过面向编码、重构代码增强辅助能力,为程序启动及智 能化运行提供数据支撑点。
(1)代码辅助阶段。大部分技术人员开发软件时, 多以 API 进行操作,但是受限于种类的多元化问题,在 编码过程中如果存在不对接或功能不符合的现象,极易 造成代码在上文与下文中的脱节问题,增加前期的编写 难度。此时,代码辅助功能的设定,则是结合系统内部 自带的深度学习功能,自动检索技术人员在开发过程中 面临的漏洞问题,结合程序的逻辑特点,自动生成补全 方式 [4]。例如,代码库→语句模型训练源代码→代码树 抽取→训练模型构造→语句模型训练→语句模型→语句 预测→抽象处理→参数实例化→用户选择。任务下达及 落实过程中,可按照不同功能点测定当前数据运算方案 的对接形式,且整个处理过程执行的是自动程序,一旦 发现问题时,可及时对现有设计过程中的变量问题进行 定位处理,并成为后期流程处理的参数点 [5]。
(2)智能重构阶段。软件开发中的智能重构是指在 系统驱动过程中,按照不同功能点,解析软件系统运行 期间可能存在的问题点,并结合系统自驱动、机器学习 等功能,对软件内部运行结构或参数进行智能调整,确 保当前软件在操作过程中呈现的可读性是符合实际应用 诉求的。智能重构解读那中,数据信息的表述功能是按 照短期或长期的演化规律分析代码设计与代码映射过程 中的链接点,且处理过程较为平滑,确保软件更改的自 然性 [6]。
2.4 软件智能化开发环境
软件智能化开发环境的确定一般是以软件功能为切 入点,结合外部智能驱动环境创设分布式、智能式的 运行场景。期间,要想实现可拓展化的运行,还需将 不同任务节点作为系统功能呈现的一种指标,确保在集 成、可控、可拓展的环境中,利用项目软件及其驱动 形式进行处理,增强软件程序的可部署性 [7]。最后,结 合 Trustie 平台协同开发计算环境,增强系统运行的智 能性,如此一来,在集成场景下,可真正实现面向软件 内部程序与软件生态的多层次处理,增强软件运行的合 理性。此外,软件系统规划与创设过程中,需综合分析 不同应用场景下,智能开发技术与相关处理工序之间的 链接性,按照软件开源处理机制,将系统更新任务及其 驱动提供对接平台,令项目体系的规划与运营实现一体 化,增强数据资源的利用效果。
3 结语
大数据背景下,软件智能化开发模式的实现, 需结 合软件系统的应用属性,界定与大数据采集、挖掘、运 算于一体的智能处理工序,确保内部数据信息的界定及 其衡量是符合前期开发诉求的,有效降低资源耗损度。 对此,后续发展中,应结合软件工程的发展形式,最大 限度整合技术资源、设备资源,结合软件市场呈现的诉 求点,令其在处理过程中,可按照不同功能任务进行自 主调节处理,及时分析软件研发过程中的可支撑性,并 按照智能处理程序,逐步调节不同生产工艺下的数据链 接形式,进而推动我国软件市场的发展。
参考文献
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[2] 王峥,程平远.面向智能化软件开发的开源生态大数据探析 [J].无线互联科技,2021.18(24):39-40.
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[6] 刘越.高校实验室财务管理系统的设计与实现[J].中外企业 家,2020(9):56.
[7] 牟杨.关于生命科学应用于智能化软件开发的初步实践及思 考[J].网络安全技术与应用,2019(11):60-63.
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