摘要：近年来，经济的发展，促进我国科技水平的提升。伴随着我国科技水平的不断发展，现如今的我们已然身处于大数据时代之中，以此为时代背景，软件工程技术与大数据技术互相配合，成为了影响我国社会工作速率的重点内容。考虑到我国经济社会日趋增长的发展需求，亟需软件工程技术给予大力支持，因此，相关人员需紧跟时代的脚步，以软件工程技术的开发与利用作为切入点，以期全面提升数字信息的处理效率，推动我国实行全面进步。本文就以大数据时代为背景的软件工程的关键技术展开探讨。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术
引言
互联网的普及以及大数据技术应用，使人们的生活发生了翻天覆地的变化。当前，基于大数据背景软件工程技术的发展面临着新的机遇和挑战。所以，软件工程师需要紧跟时代潮流，强化对软件工程技术的优化，强化技术应用的信息数据处理能力，进而推进软件工程关键性技术的合理应用。
1软件工程在大数据时代下扮演的角色
大数据时代的来临，加强了我国软件工程的发展。近几年软件工程的相关产业与日俱增。而现在软件工程也相对变得灵活化。如服务建设基础的软件工程，可以根据现实生活中的，情况来进行变化。分布式的应用与互操性虚拟化管理成为软件工程服务的基本维护工作。通过这样的管理信息方式将网络中的虚拟化软件变为动态化情景下的操作系统，成功解决集成系统和工程软件无法协作的困难问题，使得软件工程的服务范围在大数据时代下占据一席之地，例如在云计算、移动互联网络、大数据应用等方面都得到了有效的发展。如今软件开发的开放化，透明化，正是因为大数据时代中提到的网络化，软件工程服务化构成的。在大数据背景下我们可以相对容易的采集用户评价信息，这正是采用了网络信息交流和信息共享的便利性。通过对用户评价信息的采集，可以更加清楚明白企业等研发公司向何处软件开发加大投入，正是明白了这种的优点我国各大软件工程强企纷纷采用软件开源的模式。我认为软件开源还会有更大的能力凸显出来，所以我们各大企业应该加强软件的合作，与技术的共享。在对我国传统的软件工程的研究方法进行深度研究发现传统方式的研究方法已经不适合当代，现在已经表现出没有太大突破，部分学者虽然运用社会网对数据进行的一定的分析，但是在一些规模较大的项目中，已经不是由核心研究者主控技术少数人进行研究，而是外围技术人员共同参与项目的研究，这一做法使软件工程的研究进行了传奇性的变化。开源软件工程建设除了以往传统软件的典型性之外，在现如今群体软件工程中更加注重的是在众包基础上的研发过程，众包基础指的是以一种分布的形式来解决研发问题和生产问题，这就让开源软件或是其他商业软件都可以通过网络公共平台进行研究共同研发，通过更多种的方式去共同解决研发中遇见的困难与难题。所以，在软件工程技术的研究上不再是秘密性研究，不管是研究到达哪个时期都可以进行众包形式来去解决研究中遇到的难题。
2基于大数据的软件工程关键技术
2.1软件服务工程技术
从本质上来说，软件服务工程技术就是一种软件开发技术，在实践环节以保服务、建功能为根本作业。
而且，软件服务工程的核心是服务能力的开发，开发人员要基于虚拟特征和分布样式，实现对用户具体应用情况的调试，进而保障应用软件工程系统的科学性、安全性和稳定性。软件服务工程技术除了维护软件运行稳定外，还具备整合处理数据信息资源、实现相互操作性管理的功能。在当前的大数据背景之下，软件服务工程技术的主要应用范围是局域网内部，也就是说，基于这种技术开发出的偏向服务型的软件，大多数情况下只被应用在内网当中，受到外界恶意攻击或木马病毒干扰的可能性极小。所以，大数据时代软件服务工程技术的应用，有助于保障软件工程的使用安全性。此外，基于客户多样化的应用需求，软件服务工程技术使用过程中也表现出了不同的成效。比如，依托于企业的其业务管理需求，技术人员应用软件服务工程技术为该企业提供了私人订制化的服务，使得软件服务工程的自定义应用效果被进一步增强，实现了软件系统和企业发展的深度贴合。不过，这种应用方法的成本过高，并不适用于中小型企业；但私人定制式的设计方案和技术应用要求，为实现软件功能优化和开发提供了新的思路。
2.2众包软件服务工程技术
现如今，在学术界之中，已然将众包软件列入为重点的研究方向。众包软件服务工程是指，借助对流式数据和密集型数据进行细致的分析与研究，以期最后可以建成便于管理层人员开展管理工作的平台，这也是目前针对软件工程的主要研究内容。换言之，众包软件服务工程的研发层次同企业的管理水平有着紧密联系，这主要是因为众包软件服务工程可以提供详尽的数据，在对信息进行处理与研究时，应当做到数据覆盖的全面性，用以不断提升企业的管理水平。从本质上来看，大数据时代之下的数据信息处理过程更具统一性，且可以促进软件工程的进一步发展。
2.3密集型数据科研技术
密集型数据科研技术在大数据时代同样具备较高价值，该技术在应用中提倡统一的理论方法，并关注大数据储存技术的应用。在具体的技术应用过程中，密集型数据科研技术开展的理论与数据分析可围绕传统软件工程中一、二、三范式展开，由此即可实现信息处理和数据存储能力的提升结合“第四范式”数据结构，技术不仅能够实现整合驱动大数据，还能够以此为基础，全面概述软件服务价值。深入分析可以发现，传统的信息流程、数据周期方法无法适用于密集型数据分析方式，存在模型效果滞后性不足，因此必须构建第四范式模型，该模型需以原本信息、数据、模型研究为基础，全面优化服务价值、服务能力，保证大数据时代下“第四范式”优势得以最大程度发挥，并不断推进该密集型数据科研技术的完善。在具体的完善探索中，“第四范式”密集型数据科研技术可设法提高密集数据生命周期，并针对性选择全新模型，以此提供技术保障。
结语
综上所述，大数据时代作为当前的发展背景，对我国的各行各业都造成了较大影响，通过软件工程技术和互联网技术的结合，为大数据的后续发展打下了坚实基础。所以，我们应积极借助现有技术，不断加以探究和创新，以此实现计算机行业的多元化发展。
参考文献
[1]孙泽富.大数据时代下软件工程关键技术探讨[J].计算机产品与流通,2019(10):32.
[2]居朝洋.大数据背景下的软件工程技术[J].中国新通信,2019,21(06):76.