【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及基于多重数据的备份与恢复管理方法。
技术介绍
1、随着分布式系统与多源异构数据架构在云计算、物联网及智能制造等场景中的广泛部署，数据备份与恢复已成为保障系统可靠性与业务连续性的核心手段，现有备份技术多以固定周期触发、单点快照或简单文件级复制为主，缺乏对数据流动状态与结构依赖关系的感知，难以适应高频更新、强耦合与多链并行的数据场景。
2、一方面，当前系统通常无法识别数据的活跃程度差异，导致高频关键数据与低频边缘数据采用同一备份策略，造成资源浪费或备份延迟。另一方面，面对跨服务调用、嵌套依赖或事件链耦合的数据链结构，传统备份机制无法识别依赖拓扑，容易导致恢复过程中的状态错位、数据丢失或环状依赖阻塞。
3、此外，恢复过程多数采用线性扫描或按时间戳逆序还原的方法，未充分考虑数据之间的依赖优先级，也缺乏高效并发调度与异常处理机制。特别是在发生系统级故障或链路中断时，传统方法在重建复杂业务数据链时效率低、风险高，易造成业务服务长时间中断。
技术实现思路>
1、本专利技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述S1包括更新频率的量化，具体包括为每个数据流创建滑动时间窗口，统计滑动时间窗口内数据更新次数并叠加时间衰减因子，生成更新频率值。
3.根据权利要求2所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述S1还包括关联依赖关系的解析，具体包括提取数据流中嵌入的调用链标识符，构建跨数据流的依赖关系图谱，并计算依赖关系图谱中各节点的介数中心性作为初始影响因子。
4.根据权利要求3所述的基于多重数据的...
【技术特征摘要】
1.基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述s1包括更新频率的量化，具体包括为每个数据流创建滑动时间窗口，统计滑动时间窗口内数据更新次数并叠加时间衰减因子，生成更新频率值。
3.根据权利要求2所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述s1还包括关联依赖关系的解析，具体包括提取数据流中嵌入的调用链标识符，构建跨数据流的依赖关系图谱，并计算依赖关系图谱中各节点的介数中心性作为初始影响因子。
4.根据权利要求3所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述更新频率值归一化后生成时间敏感度权重，同时基于依赖关系图谱中的介数中心性及依赖深度迭代修正跨数据链影响因子，最终生成活性图谱。
5.根据权利要求4所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述跨数据链影响因子的修正表示为：其中，βv为修正后的跨数据链影响因子，cb(v)为节点v在依赖关系图谱中的介数中心性值，表示依赖深度惩罚因子项，dv表示依赖深度，即节点到源节点的最短路径长度，γ表示依赖深度惩罚因子。
6.根据权利要求5所述的基于多重数据的备份与恢复管理方法，其特征在于，所述生成活性图谱具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾梦，方磊，
申请(专利权)人：武汉星火众达信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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