基于大數據背景下軟件工程項目開發方法研究

山東華宇工學院 孫德剛 李蒙蒙 張 璐

本文圍繞在大數據背景下，開發一個基于界面友好、導航式操作，具備“營養狀態監測”、“營養成分測試”等專業功能的膳食營養分析與智能配餐系統的軟件工程項目進行闡述，詳細分析在大數據背景下軟件工程項目開發建模，在大數據背景下具體研究軟件工程項目開發的方法，并結合具體案例進行研究，堅持實事求是基本原則，旨在為日后研究工作的順利進行奠定基礎。

軟件工程項目開發重要性較為顯著，是社會各領域關注的重點，借助大數據背景下開展軟件工程項目開發，注重對用戶的需求量進行分析，合理的構建數據模型，加強專業工具的布置，將需求開發活動、設計活動、編碼活動以及測試活動有效的結合在一起，使之適應大數據背景下軟件工程項目開發的實際需要。

1 軟件工程項目開發

本軟件工程項目要達到的目的是利用大數據分析技術，依據最新中國居民膳食營養素參考攝入量和常見食物的營養素含量等數據庫為參考模型，以德州本地農產品價格數據為擇優參考系數。通過建立數學模型，自動計算出一周時間內某特定人群各種營養原材料的需求總量，并根據所選擇食品原料品種，用餐人數、人員年齡等參數自動生成一周最優推薦菜譜。同時計算出所需原料、食材的采購品種、數量、建議采購地點等信息自動發送到采購人員或供應商通訊工具中。軟件工程項目開發需要借助操作系統來實現，以此保證項目開發的兼容性能。在軟件工程項目開發的過程中將大數據背景下的先進技術應用其中，結合整體軟件工程項目的實際情況，將其劃分為不同的子項目，為了保證項目開發的效果，需要整合劃分過后的子項目，分別進行測試與開發。注重構架軟件工程質量大數據控制平臺，逐步實現信息的輸入、檢測控制、質量預測以及系統管理。在此環節中將信息系統集成理論應用其中，其中信息系統集成是當前軟件工程項目開發的重點，借助編譯、發布以及自動化測試的方式對信息進行驗證，及時發現系統在運行環節中存在的問題，以此提升軟件工程項目開發質量。

2 大數據背景下軟件工程項目開發建模

2.1 模型構建

大數據背景下軟件工程項目開發建模是提升項目開發能力的關鍵，結合膳食營養分析與智能配餐系統開發組織項目為例進行分析，在模型準備的過程中要了解項目開發能力的定義、計量標準以及能力類型。在模型構建時，繪制出縱軸以及橫軸，前者主要表示的是任務量，后者則表示資源量軸，將其分別設定為P、Q，此時曲線中的需求量表示的任務量的函數，設定為D，構成冪函數曲線Q=Pμ，還函數為增函數，函數的延伸方向主要與任務量以及資源量有關，結合生產實踐的實際情況可以發現逐漸呈現出平滑的趨勢，對本系統的業務關聯方式、人機交互模式以及交易負載路由方式進行分析，在產品開發的過程中使得產品呈現出網狀關聯，結合需求量曲線的實際情況可以將技術以及成本等系數添加其中，將回歸分析法應用其中，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系，發現產品開發中的依賴關系相對復雜，可以根據當前的業務情況進行回歸分析，并對下一步的趨勢做出預測并適當的進行調整。

2.2 需求量特征

在對需求量特征進行分析的過程中組織的需求量主要與任務量有關，生產周期內所安排的任務量與安排人員之間呈現出正相關，此時生產開發效率將逐漸呈現下降的趨勢，膳食營養分析與智能配餐系統項目在開發的過程中主要按照時間成功交付的概率角度進行分析，在實際安排任務的過程中需要結合在一定時間內的組織級生產率來完成，并通過回歸分析得出直線的斜率，以此了解任務量以及需求量之間的關系。其中影響需求量的因素具有多樣性，分析本系統組織需求量類型，主要以任務驅動型為主，實際的任務量將會受到業務部門以及內部開發等需求的影響，并對工程技術以及工程管理帶來影響。

3 大數據背景下軟件工程項目開發方法

3.1 專業工具的部署

在專業工具部署的過程中主要涉及需求開發活動、設計活動、編碼活動以及測試活動等幾個方面。在大數據背景下主要實現從需求到設計，建立健完善的全周期維度管理模式，基礎信息化管理發展的實際需要，結合軟件工程項目開發的實際情況對其進行實時的跟蹤管理，收集不同階段的需求信息。活動設計主要以線上設計為主，首先需要構建需求框架，整合軟件工程項目開發所涉及的要素，并輸出數據信息，以此保證文檔設計結果的準確性。在編碼的過程中，則需要借助SVN服務器來完成，注重加強開發庫以及產品庫之間的聯系。測試活動的開展需要對系統進行測試，借助自動化測試工具實現，并負責收集軟件工程項目開發質量信息。

3.2 信息質量監控機制

信息質量監控機制是軟件工程項目開發中的重點，實現信息的輸入，并對輸入的信息進行分析，以此與產品質量信息進行比較，了解企業的實際工作效率，將上述信息進行整合，并集中對軟件工程開發項目進行綜合的評估，以此作為參數指標。注重加強與項目管理者進行連接，將輸入的信息借助該系統進行綜合的分析，為后續決策的順利進行奠定基礎。構建軟件工程質量大數據控制平臺，實時對項目的生命周期進行監控，整合軟件工程項目開發的全過程，將不同階段的質量進行在該平臺上進行展示，實現軟件工程項目質量的自動化的控制，根據質量平臺數據分布的實際情況對存在的風險進行預測。

3.3 信息共享與評估系統

大數據背景軟件工程項目開發的重點是要實現數據信息之間的共享，注重加強專業化工具的部署工作，實現不同平臺之間信息的溝通與交流。在此環節中構建軟件工程項目開發大數據分析系統，并加強軟件工程質量控制系統以及軟件工程質量大數據平臺之間的聯系，其中軟件工程質量控制系統主要負責信息輸入、檢測控制、質量預測以及系統管理；軟件工程質量大數據平臺主要負責相關的數據分析工作，并對分析到的數據進行集中顯示。構建信息共享以及評估系統在大數據背景下實現信息的自動化收集與分析、評估，在識別信息要素的過程中主要通過構建評估模型來實現，保證信息流向的均衡性（如圖1所示）。

圖1 軟件工程項目開發大數據分析系統

3.4 信息集成系統

信息集成系統在軟件工程項目開發中的應用效果較為顯著，其中主要涉及提交、測試、構建、代碼測試部署、回滾。在提交的過程中主要是與代碼庫進行連接，并開展代碼的測試；整合開發出來的代碼信息，并收集到系統中，隨即開展第二輪的測試，以此保證交付過程的順利進行。將腳本等相關的資源進行整合，保證測試結果符合標準后方可進行下一步的操作，并在實際測試的過程中以自動化測試為主；在部署的環節中，加強不同服務器之間的聯系，并對文件進行打包處理；回滾主要是針對在軟件工程項目開發過程中存在問題時，要返回到上一階段。

4 大數據背景軟件工程項目開發案例分析

以本膳食營養分析與智能配餐系統軟件工程項目平臺構建為例，實現了統一數據接入、存儲計算、開放共享。其中統一數據接口可以實現對數據的統一管理；統一數據計算與存儲實現不同結構化的數據處理以及儲存的要求；統一數據開放共享主要對外開放共享服務。在平臺部署的環節中，對數據進行集約式的管理，注重創新系統構架。在此環節中借助X86以及開源軟件的優勢來提升計算能力，構建基礎平臺管控系統，實現應用的開發、測試以及維護工作。在大數據處理平臺上對數據進行加工處理，并對結果數據進行展示，在該平臺上可以提供不同形式的數據信息，并在大數據平臺管理系統中提供全生命周期的數據管理，并設置對HDFS、M/R、HBase、Hive等服務的訪問，通過圖形化的應用程序進行提交與部署，以此為大數據中心的正常運行奠定基礎。

結論：大數據背景軟件工程項目開發的方法較為復雜，詳細分析軟件工程質量控制系統的運行原理，注重建立健全完善的信息共享以及評估機制，充分結合軟件工程項目開發的實際特點構建軟件工程大數據控制平臺，以此提升軟件工程項目開發水平。