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龍圖騰網恭喜浙江數新網絡有限公司申請的專利基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119576506B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510134903.7，技術領域涉及：G06F9/48；該發明授權基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法及系統是由劉國新;李冰;原攀峰;陳廷梁設計研發完成，并于2025-02-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法及系統，涉及大數據技術領域，包括構建目標系統的數字孿生環境，采集源系統任務運行狀態數據，利用深度神經網絡提取任務特征并進行聚類分組。將任務群組部署至數字孿生環境，基于圖神經網絡分析任務關聯關系和資源競爭關系，并結合任務運行指標生成任務穩定性評分。構建遷移風險預測模型對遷移風險進行量化評估，并據此確定遷移優先級和執行序列。針對每個任務群組制定相應的資源配置、數據同步和故障恢復預案，并在數字孿生環境中進行遷移演練，利用強化學習算法優化遷移方案。本發明能夠有效降低遷移風險，保障遷移過程的平滑性和穩定性，提高遷移效率。

本發明授權基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于大數據平臺調度任務與數據協同平滑遷移方法，其特征在于，包括：基于源系統的物理拓撲結構和資源配置參數構建目標系統的數字孿生環境，并在所述數字孿生環境中部署任務狀態采集探針；采集源系統中調度任務的運行狀態數據，所述運行狀態數據包含任務執行時長、資源占用率、數據流轉路徑、任務依賴關系以及故障發生頻率；利用深度神經網絡對所述運行狀態數據進行特征提取，構建任務特征向量矩陣；根據所述任務特征向量矩陣對調度任務進行聚類分組，生成帶有唯一標識符的任務群組列表；將所述任務群組列表中的調度任務部署至所述數字孿生環境，并通過所述任務狀態采集探針實時記錄任務運行指標；基于圖神經網絡構建任務關聯分析模型以識別任務間的數據流轉關系和資源競爭關系，同時將所述任務運行指標與源系統中的運行狀態數據進行對比分析，生成任務穩定性評分；根據所述任務穩定性評分和所述任務關聯分析模型的分析結果，構建遷移風險預測模型，并基于所述遷移風險預測模型對每個任務群組的遷移風險進行量化評估，生成遷移風險評估報告；基于所述遷移風險評估報告為每個任務群組計算遷移優先級得分，并根據所述遷移優先級得分對任務群組進行排序，生成遷移執行序列；針對所述遷移執行序列中的每個任務群組，結合其遷移風險評估結果制定相應的資源配置方案、數據同步策略和故障恢復預案；在所述數字孿生環境中執行遷移演練并記錄異常事件和處理措施，利用強化學習算法根據所述異常事件和處理措施持續優化所述遷移風險預測模型和遷移執行方案，最終形成經過驗證的最優遷移方案。

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