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软件工程与项目管理
Software Engineering & Project Management

来越多企业开始加深计算机软件技术的融合运用的同时，也发现目前仍然存在一
些明显问题，亟须解决。这就需要企业基于自身行业发展特点及内在需求，加强
计算机软件技术的应用策略研究，以促进企业持续平稳发展。
（一）大数据背景下计算机软件技术的主要应用类型
1. 云计算的广泛应用

大数据技术的运行依托于海量数据信息的应用，因此运行环境对于数据的
分析处理能力要求较高，云计算的出现很好地提升了数据分析拆解速度，将海量
数据进行分段拆解便于计算机进行高速运算，然后上传至不同分段处理计算机系

统，每台计算机通过派发任务进行逐一信息拆分计算，实现了大数据的拆分处理、
高速计算和存储，为大数据技术的应用推广奠定了基础。云计算的特点在于将海
量数据进行拆分处理，同时被拆分后的数据保持一定的逻辑顺序，通过多台计算
机先后按照逻辑关系进行组合计算，最终保持计算结果的准确性。同时，云计算
技术也可以进行信息整合处理，同时进行有效的结果验证。

2. 云存储服务的应用
通过云存储服务可以将信息数据进行高效的存储、拆分而后应用，可以极
大提高存储量并同时实现信息的分类存储，突破了传统存储方式空间有限的束缚，

通过网络终端与个人应用的互联，可以实现用户端实时的查看和监测。目前云存
储技术广泛应用于医疗医学及电子行业，通过在智能电子产品中融入云存储技术，
可以实现微信数据的同时传输和更新，为人们的日常生活和健康监测提供了便利。
同时对相关信息的收集和分析，及时上传到电子设备并同步到用户微信端，通过
建立实时预警和监护系统，为用户提供实时的动态健康监测。再如我们现在比较

常见的智能家居防盗监控设备、智能门禁等都是应用了大数据的云存储服务，极
大地方便了人们生活，更好地满足其设备需求。云存储是大量存储单元的有机结
合体，在各单元相互协同促进下实现信息的网络数据库。

3. 虚拟化技术的应用
通过虚拟化技术的应用可以优化海量数据的资源构成，提供不同解决方案，
有效降低数据资源的管理成本，同时实现数据资源利用率最大化，具有较好的扩
展性及实践性。目前虚拟化技术已成为多数企业的重点研究方向，将有助于降低
财力、物力成本，推动社会和经济可持续发展。在大数据时代的背景下，企业应

该结合自身的技术开发情况及内在需求，借助数据技术优势，创新和推动虚拟化

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