随着大数据时代的到来，计算机软件技术不断发展，但也面临着一系列的挑战。首先，数据规模的不断扩大对软件的性能提出了更高的要求，需要采用先进的算法和优化技术来提高处理效率。其次，随着云计算和边缘计算的普及，软件需要具备更好的可移植性和适应性，以应对不同环境下的运行需求。此外，数据安全性和隐私保护问题也日益凸显，需要引入更加严格的安全机制和隐私保护策略。为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列的发展趋势和应对措施。在性能方面，未来软件将更加注重并行计算和分布式处理，以应对海量数据的处理需求。在可移植性方面，容器化技术将成为主流，实现软件的跨平台运行。在安全性方面，区块链等新兴技术将被应用于数据安全和隐私保护。这些趋势和措施为计算机软件技术在大数据时代的持续发展提供了有力支持。