| 大規模異構數據遷移的自適應清洗與智能轉換框架 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1930 K | |
| 標簽： 異構數據 數據遷移 智能轉換框架 | |
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| 文檔介紹：在數字化轉型背景下，傳統集中式數據庫向分布式架構遷移面臨異構數據模型語義沖突、業務連續性要求、人工轉換低效等核心挑戰。提出智能轉換框架AUTOMIG，其核心創新在于深度挖掘數據內在關聯的智能決策機制與適應大規模異構環境的高效執行引擎。AUTOMIG創新性地利用圖神經網絡自動發現隱含于數據庫模式中的復雜表間關聯，并結合多目標優化模型智能決策最優存儲方案，提升跨模型轉換的自動化程度。同時，框架設計獨特的雙模式日志捕獲與流批協同清洗管道，實現對海量歷史數據與高頻實時變更數據的低延遲、高可靠同步與清洗。該框架成功實現了在容器化平臺上的部署并以大規模教育培訓系統數據遷移為典型應用案例實踐驗證。結果表明其圖神經網絡驅動的關聯發現顯著提升了復雜查詢性能，而雙模式協同執行引擎則大幅縮短了遷移總耗時并優化了資源利用效率，為企業數字化轉型提供了可靠的技術支撐和實踐路徑。 | |
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