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定向数据软件工程方法及其智能步骤的探讨

时间:2020-10-02 08:33 | 栏目:软件工程 | 浏览:

硕士论文网第2020-10-02期,本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇软件工程文章《定向数据软件工程方法及其智能步骤的探讨》,供大家在写论文时进行参考。
 
  本篇论文是一篇软件工程硕士论文,数据是所有信息系统和应用软件的“血液”,数据的整个生命周期都影响着软件的结构、功能、应用范围,甚至影响着软件的生命周期(张海藩,2010)。特别是大数据时代,人们更加重视数据本身,重视数据的安全、数据的价值挖掘、数据的多方面应用。这些都给数据思维或者面向数据的思维的产生奠定了基础。围绕数据可能的用途和数据可能的流向做软件开发,将成为现阶段亟需研究的课题。此外,软件工程发展到现在,人们为了解决在软件开发过程当中软件工程方法的不足,不断地丰富着软件工程方法体系。当前软件工程所面临的开发成本、信息安全(冯登国,2001)、信息共享、软件质量(王青,2001)、软件复用(郭立峰,1999)等方面的问题,使得对软件工程新方法的研究有着重大的意义。

  第 1 章   绪   论

  1.1  引  言
  数据是所有信息系统和应用软件的“血液”,数据的整个生命周期都影响着软件的结构、功能、应用范围,甚至影响着软件的生命周期(张海藩,2010)。特别是大数据时代,人们更加重视数据本身,重视数据的安全、数据的价值挖掘、数据的多方面应用。这些都给数据思维或者面向数据的思维的产生奠定了基础。围绕数据可能的用途和数据可能的流向做软件开发,将成为现阶段亟需研究的课题。此外,软件工程发展到现在,人们为了解决在软件开发过程当中软件工程方法的不足,不断地丰富着软件工程方法体系。当前软件工程所面临的开发成本、信息安全(冯登国,2001)、信息共享、软件质量(王青,2001)、软件复用(郭立峰,1999)等方面的问题,使得对软件工程新方法的研究有着重大的意义。
  1.2  课题研究背景及意义
  目前,面向服务的体系结构(service-oriented  architecture,SOA)(叶钰,2005)仍然是软件行业进行软件项目开发的基本理论支撑和核心思维模式,人们在从实际需求中进行软件开发时,总是先将其中的业务模式抽离出来,再对某个业务的完成流程进行梳理,从而指导项目的具体开发,这就是 SOA 所涉及到的软件工程方法。SOA 的核心是服务,并且强调软件作为一种服务提供给用户,确实提高了互联网环境下软件的服务能力,解决了异构系统之间软件服务的调用问题,使得软件作为服务可以在网络中共享。但是,随着信息技术的发展,人们对软件的需求增大以及需求的频繁变化,使得传统的软件工程开发方法如面向过程方法(李东生,2009)、面向对象方法(况立群,2013)、敏捷开发方法(林海,2005)等都暴露出了自身的不足。传统的过程模型如瀑布模型(冯济舟,2014)、V 模型(周悦,2008)、增量模型(高禹,2008)、迭代模型(师迎海,2015)、螺旋模型(曹哲,2004)等在软件开发中都有各自的优劣。传统的软件开发方法和软件过程模型在现阶段软件开发中的不足使得新系统的开发和旧系统的扩展都变得越来越困难,异构系统间信息的共享更加难以实现,数据管理和信息安全也变成亟待解决的问题。随着云计算、大数据时代的到来,在基础设施增强,信息量庞大的前提条件下,人们的实际需求变化越来越快,使得软件的业务需求也不断地变化,甚至可能导致整个业务流程的改变,所以在软件行业存在的需求分析过程复杂、软件开发周期长、软件生命周期短、运行维护困难等一系列问题变得更为突出。再者,随着数据思维的蔓延,人们的数据所有权意识越来越强烈,导致信息安全成为了国家战略。由此,诞生了面向数据的体系结构(data-oriented  architecture,DOA)(苗放,2012),DOA 的核心是数据,它强调数据作为软件的生长土壤,在云环境下提供数据的管理和应用的管理,很好地解决了异构系统间数据共享和系统功能扩展等问题。在信息技术革命的当下,DOA 为国家战略层面的智慧城市建设和信息安全工作的展开提供了理论支持。所以,研究 DOA 下的软件工程方法并将其成熟应用有着十分重要的意义。 
  

  第 2 章  相关概念与技术路线

    2.1  面向数据的体系结构
    面向数据的体系结构(DOA)是一种建立在云计算环境下的用于处理复杂数据管理和复杂系统构建的有效解决方案。它采用“面向数据和以数据为核心”的思想,通过核心部件数据注册中心(DRC)统一对系统数据进行定义、标识和管理;通过数据权限中心(data authority center,DAC)对数据的所有权、使用权等权限进行统一的管理;通过数据异常控制中心(data  exception  control center,DEC)对数据资源池中的数据进行有效的自适应管理;通过数据应用单元(data application units,DAUs)提供各种基于数据大平台的碎片化应用功能(苗放,2012)。当问题的数据集庞大,系统的功能要求复杂时,DRC、DAC、DEC 等部件都能以分布式的方式构建,所以 DOA 也是一种分布式系统架构。面向数据的体系结构(DOA)的总体架构主要由五个部分组成,包括数据服务云、数据注册中心、数据权限中心、数据异常控制中心以及多终端通用浏览器。其中数据服务云由物理世界采集云、网络数据云和数据存储云组成,主要提供系统运转所需要的各类数据集。数据注册中心是 DOA 的核心,统一管理数据服务云中的所有数据,并向客户端提供数据的注册、搜索定位等服务。数据权限中心与数据注册中心协同,主要负责数据访问的权限控制,以及数据所有者的数据所有权保护。数据异常控制中心主要功能是数据的异常检测和恢复。多终端通用浏览器包括现阶段的固定和移动终端设备,用以对数据服务进行可视化,终端之间可以协同和数据共享,在客户端聚合服务模式下,通用终端具备存储能力、计算能力和图形处理能力。DOA 的总体架构如图 2-1 所示。
 DOA 总体架构
  2.2  面向数据的软件工程
  本文将以面向数据的体系结构(DOA)为基础指导所进行的一系列软件开发行为称作面向数据的软件工程(DOSE),它是在 DOA 理论经过多次项目实践后提出的,它采用“面向数据和以数据为核心”的思想进行软件的项目研发。DOSE 的特点是将传统开发方法中的业务逻辑转化为数据逻辑,由不同的数据逻辑流程组成业务逻辑流程,最后实现完整的功能应用。根据 DOA 理论的项目实践,在传统软件工程的七条基本原理的基础上,本文提出了三条 DOSE 基本原理,第一,以 DRC 为核心以数据资源池为基础;第二,业务逻辑转化为数据逻辑;第三,可持续的数据生态系统。DOSE 方法的基础是 DOA,所以用 DOSE 方法开发的软件系统也是 DOA架构的,而 DRC 是 DOA 的核心,所以 DRC 也是 DOSE 开发的系统的核心组成。在面向数据的思维中数据是最为重要的元素,DRC 对整个系统中的数据进行管理,所以 DRC 是必不可少的组件,只有以 DRC 为核心才能体现面向数据软件工程的优势。另外,首先构建逻辑和物理的数据资源池也是必要的。DRC用以管理逻辑数据资源池,物理数据资源池用以存储各种类型数据,在 DOSE方法的边调研边开发不断迭代的过程中,需要以数据作为开发和测试的条件,所以 DOSE 以数据资源池为基础。传统的软件开发是业务导向的,业务建模确定后直接指导开发,这导致业务变化对系统构建影响很大,而且在复杂系统中要梳理出所有完整的业务是很困难的。数据逻辑是从数据存储到数据应用的一个过程,从始至终关注数据,由于数据本身的系统无关性,很大程度上减少了业务导向所带来的限制。数据导向可以更加详细了解需求,数据逻辑可以细化系统开发,先梳理数据逻辑,再根据不同数据逻辑组成业务逻辑,可以更好地完成系统开发。可持续生态系统是 DOSE 理论的重要特点之一,其强调从所有数据到所有应用和应用工具都属于一个大的系统,在这个系统中,数据是有生命周期的,应用是有生命周期的,还有应用需求、应用工具等等都是有生命周期的,但是将所有数据比作“土壤”,应用比作“树木”或者“森林”,整个大的系统是永恒的,是生态的,是可持续的生态系统。这也正是 DOA 理论中,数据“土壤”生长应用“森林”的理念。
DOSE 数据逻辑与业务逻辑转换关系
 

  第 3 章  面向数据的软件工程

  3.1  面向数据的体系结构与面向服务的体系结构
  3.2  面向数据的软件工程与传统软件工程
  3.3  面向数据的软件工程与大数据软件工程
  3.4  面向数据的软件开发范型
  3.5  DOSE 方法的优越性
  3.6  本章小结

  第 4 章  基于 DOSE 方法的信息系统设计与实现

  4.1  系统的总体架构
  4.2  系统设计与实现
  4.3  本章小结

  第 5 章  系统集成及测试

  5.1  测试环境
  5.2  系统集成
  5.3  测试设计
  5.4  本章小结

  结论   

  1. 全文总结
  本文在目前国内外软件工程方面研究现状的背景下,对大数据、云计算时代的软件工程方法进行探讨。本研究是在面向数据的体系结构(DOA)的基础上对面向数据的软件工程(DOSE)进行的初步研究,DOA 采用“面向数据和以数据为核心”的思想,建立以数据注册中心(DRC)为核心的逻辑数据资源池是 DOSE 方法研究的基础。面向数据中的“数据”是指广义的数据,即物理世界到虚拟世界的映射,本文就是从数据的角度出发,对软件体系结构、软件工程方法以及传统软件工程所存在的问题予以思考和解决。本文涉及到的 DOA和 DOSE 是一个体系的两个方面,DOA 是体系结构,DOSE 是软件工程方法,二者的关系是 DOA 是 DOSE 的基础,DOSE 是 DOA 的实现方法,换句话说,DOA 的信息系统就必须要采用 DOSE 方法,用 DOSE 方法开发的应用软件必定是基于 DOA 的。DOA 架构由 DRC、DAC、DEC、DAUs 几个部分组成,从数据注册到数据统一管理,再到数据权限的管理和数据异常控制,最后由数据实现应用,这样的机制实现的是数据-应用的生态系统。随着大数据时代的到来,数据的爆发式增长使得海量、异构、复杂数据的处理和针对数据的应用开发都成为亟待解决的问题,传统的软件工程开发的软件存在着维护困难、扩展困难、开发周期长、软件生命周期短、信息共享困难等问题。本文主要针对以上问题做的软件工程方法的研究,根据 DOA 架构实现的新一代数据资源池技术很好地解决了海量复杂数据的管理问题和异构系统的信息共享问题,另外,DOA 所构建的数据生态系统以及本文提出的一种面向数据的软件工程方法实现数据“土壤”到应用“森林”的搭建,充分解决了需求变更频繁、开发周期长、软件生命周期短以及扩展和维护等问题。本文提出的 DOSE 方法是由数据逻辑映射到业务逻辑,再到应用构建的方法,是边调研边开发从数据到应用搭建的不断迭代的方法。
  2. 目前完成的工作
  本研究目前完成的工作主要是面向数据的软件工程方法的初步探讨和面向数据的软件工程方法在信息系统设计实现中的初步应用。在 DOA 架构的基础上,根据面向数据的思想,构建了一种面向数据的软件工程方法,并对该方法的原则、内容、过程进行了阐述。根据本文提出的面向数据的软件工程方法具体设计实现了一个信息系统,在应用实践中对方法进行进一步的探讨。 本文研究取得了如下主要成果: (1)对面向数据理论体系下面向数据的软件工程理论进行了有效探索。本文通过对面向数据的体系结构理论在实际软件项目开发中的运用,总结出了一种面向数据的软件工程方法,该方法推动了面向数据的软件工程的发展,为面向数据的软件工程方法体系的研究做了初步探讨,也为将来面向数据的软件工程标准化做了铺垫。(2)初步建立了一种较为完整的面向数据的软件开发方法。从软件工程方法学的角度,确立了面向数据的软件工程方法原则,对面向数据的软件工程方法进行了详细的描述,给出了一种面向数据的软件工程过程,并对该过程进行了详细的说明。(3)充分比较了 DOSE 方法与传统软件工程方法(尤其是面向业务软件工程方法)之间的差异。通过对比,阐述了运用传统软件工程方法开发的软件存在的不足,以及 DOSE 方法对当前软件开发更好的适应性。(4)初步建立了以数据注册中心为核心的逻辑数据资源池。通过数据注册中心的设计对注册数据进行统一定义和标识,并对数据的注册方式进行说明;通过元数据库设计,对数据注册中心元数据信息进行有效管理;通过数据库设计,对实际数据进行管理;通过这一系列机制,建立起了以数据注册中心为核心的逻辑数据资源池,对元数据、数据进行统一的管理。(5)设计并实现了基于面向数据的软件工程方法的毕业设计管理系统。应用本文提出的一种面向数据的软件工程方法对实际的信息系统进行构建,包括系统的总体架构设计、数据注册中心设计、数据库设计、系统模块设计以及系统测试,在实际的软件过程中,运用本文提出的需求过程伴随整个开发阶段的软件过程模型对系统进行边调研边开发,最后实现了对该毕业设计管理系统的构建。本文的主要创新点包括: (1)提出了面向数据的软件工程(DOSE)方法原则。根据面向数据所具有的特点,初步规定了面向数据体系结构下软件开发应该遵循的前提条件,主要包括三条原则:统一数据注册标准原则、数据定义服务,数据驱动应用原则、数据-应用生态系统原则。(2)提出了一种面向数据的软件工程(DOSE)方法,并给出了方法内容的具体描述。在面向数据的体系结构理论多次项目实践的基础上,对面向数据的软件工程进行研究,经过对工程方法的探讨提出了一种 DOSE 方法,并进行了该方法的项目实践。(3)提出了一种面向数据的软件工程(DOSE)的软件过程。在 DOSE 方法经过实践的情况下,根据 DOSE 方法的实际研发周期,总结出应用 DOSE 方法进行软件开发的软件过程,该过程以适应需求变更为迭代的主线,以 DOA架构的数据生态系统为基础。
  3.  研究展望 
一方面,本文以面向数据的体系结构为基础,构建了一种 DOSE 方法,该方法是面向数据思维下软件工程方法的初步探讨,所以更多的面向数据的软件工程方法的研究还有待进行,面向数据的软件工程方法体系需要不断地丰富,并最终形成面向数据的软件工程标准。另外,本文提到的 DOSE 方法在应用软件快速构建和已有信息系统整合等方面的优越性还需要进一步的研究和实践证明。另一方面,目前 DOSE 方法需要更多的应用实践和在行业中的推广。本文对 DOSE 方法所进行的探讨需要在实际的应用中更加深入,在实际的问题中不断改进,所以在不同类型、不同规模系统设计中的应用是 DOSE 方法下一步研究的重要工作;DOSE 方法需要在实践中得到企业的认可,并在行业中不断地推广,这是面向数据的软件工程标准化的重要前提,所以需要对 DOSE 方法的推广办法做研究,使 DOSE 方法能在实际生产中体现其优势。
 


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