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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利基于分布式存储系统的数据管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120255824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510741289.0，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权基于分布式存储系统的数据管理方法是由刘小康;李思源;章文腾;鄂驰;于仕;张尚军;邓燕楠;张新宇;肖子洋;王建旭设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式存储系统的数据管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分布式存储系统的数据管理方法，涉及数据管理技术领域，用于解决存储管理行为策略失配的问题；本发明基于分布式存储系统中数据访问行为的动态感知，构建融合访问突变率、周期性与访问跨度的行为特征向量，完成行为模式识别与策略结构体生成，通过节点资源状态感知，构建代价函数实现副本的最优部署与分层存储，执行压缩与一致性配置，策略落地后，分析行为路径的压缩性与偏移趋势，提取调度管理信息，生成稳定执行或策略调整信号，减少了分布式存储系统中因行为感知缺失导致的策略执行不匹配问题，实现了行为驱动下的策略闭环控制与资源调度优化，从而提升了分布式存储系统的数据管理效率与策略适配能力。

本发明授权基于分布式存储系统的数据管理方法在权利要求书中公布了：1.基于分布式存储系统的数据管理方法，其特征在于：包括如下步骤： 采集并标准化分布式存储系统中的数据访问日志，构建按时间排序的访问行为序列，提取访问突变率、访问周期性和访问跨度指标生成融合型行为特征向量； 基于融合型行为特征向量进行行为模式聚类与标签划分，构建出对应行为类别与策略意图的映射关系，并生成策略结构体，进行资源配置控制； 根据策略结构体对节点资源状态进行调度计算，构建代价函数进行最优节点选择，完成副本创建、压缩配置与分层部署，并建立一致性通路并记录调度结果，生成副本运行状态信息进行策略演化； 分析策略部署后的行为路径响应过程，获取行为路径压缩与执行位移趋势中的管理调度信息并进行分析，根据分析结果生成的不同信号进行调度管理； 基于融合型行为特征向量进行行为模式聚类与标签划分，构建出对应行为类别与策略意图的映射关系，并生成策略结构体，进行资源配置控制，具体步骤包括： 使用对数函数对不同特征维度进行数值规整，使用基于密度梯度优化的聚类方法对特征空间进行划分； 定义行为类别，对应不同的访问模式与业务语义，行为类别具体包括：周期访问型、突发热点型、长期冷存型、协同共享型、非稳定型； 每个数据对象赋予唯一行为标签； 将行为标签映射为一组策略参数，策略结构体包括字段：副本数量、存储热度层次标识、是否启用压缩、副本部署区域、一致性等级要求； 根据行为标签的不同，进行不同规则映射； 对于周期访问型，设置定期压缩、延迟副本刷新策略； 对于突发热点型，设置主副本驻留，并启用缓存层级快照； 对于长期冷存型，进行压缩、副本冗余以及归档存储处理； 对于协同共享型，设置副本分布，并开启请求调度； 对于非稳定型，触发周期行为识别； 根据策略结构体对节点资源状态进行调度计算，构建代价函数进行最优节点选择，完成副本创建、压缩配置与分层部署，并建立一致性通路并记录调度结果，生成副本运行状态信息进行策略演化，包括以下步骤： 对每个存储节点构建一组动态状态参数，形成资源状态向量，资源状态向量包括CPU占用率、磁盘空间使用率、网络带宽占用比、实时丢包率、节点错误历史； 在满足策略约束的基础上，进行副本部署，构建出代价函数，代价函数衡量每个存储节点作为候选副本部署点的代价，并基于代价函数进行存储节点选择； 基于代价函数结果对候选存储节点进行排序，并从中选出总代价最小的节点组合用于副本部署； 根据代价函数构建升序排序候选集合，根据升序排序候选集合进行节点选择并组成目标部署集； 向目标部署集中的每个节点发出部署指令，执行部署操作： 部署操作是指数据副本物理写入初始化，若压缩策略为1，则启用压缩器，对数据副本执行结构压缩，并根据存储热度层级标识，将副本存入对应层级存储介质，再按照一致性等级要求，建立主从副本之间的数据同步通路及确认机制； 部署完成后生成调度任务执行日志，绑定任务编号与行为标签； 分析策略部署后的行为路径响应过程，获取行为路径压缩与执行位移趋势中的管理调度信息并进行分析，包括以下步骤： 获取行为路径压缩与执行位移趋势分析过程中产生的管理调度信息，管理调度信息包括行为路径压缩指数与策略引导偏移位移指数； 行为路径压缩指数表示数据对象在策略部署后的实际访问路径是否趋于稳定与收敛的程度情况； 策略引导偏移位移指数表示策略结构体所设定的目标部署区域与实际副本调度与访问行为之间在拓扑结构上的偏移程度情况； 将获取到的行为路径压缩指数、策略引导偏移位移指数进行联立生成数据管理系数； 行为路径压缩指数与数据管理系数成正相关，策略引导偏移位移指数与数据管理系数成负相关； 根据分析结果生成的不同信号进行调度管理，包括以下步骤： 将生成的数据管理系数与设置的数据管理阈值进行对比； 若数据管理系数大于或等于数据管理阈值，则生成稳定执行信号，并维持当前策略结构体及对应调度路径，继续执行原调度计划； 若数据管理系数小于数据管理阈值，则生成演化调整信号，并停止调度计划，触发行为重识别机制，重分配行为标签并映射新的策略结构体。

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