数据副本管理智能体的训练、自动化编排及数据处理方法与流程

本发明涉及数据副本，具体为数据副本管理智能体的训练、自动化编排及数据处理方法。

背景技术：

1、当前，企业处于数字化转型的深化阶段，各业务平台持续迭代升级。生产经营、办公协同、业务交易等全链路业务活动产生了海量的结构化、半结构化及非结构化业务数据。数据副本作为支撑企业容灾备份、业务仿真测试、大数据分析、ai模型训练及业务故障回溯等核心场景的基础资源，其全生命周期管理质量直接决定了企业的数据安全等级与业务运营连续性。

2、目前，企业数据副本管理主要依赖运维人员线下手动操作，管理模式呈现碎片化、人工化、经验化特征，缺乏标准化、智能化、一体化的全流程管控体系。尽管企业普遍已制定专属的业务平台运行规范、数据安全分级防护规范及敏感信息识别管控细则，并已完成业务数据的基础分类建档，但现有的副本数据管理工作并未有效依托这些标准化规范，导致市面通用数据管理模型无法适配企业私有化业务管控场景，存在智能体训练适配性差、决策精准度低、合规性不足的核心技术缺陷。

3、究其底层技术根源，核心痛点在于企业私有业务规范与通用预训练模型知识体系之间存在天然的语义鸿沟，具体体现在三大技术层面的不匹配问题：其一为领域分布差异（domain gap），通用模型的训练数据多为公开通用场景数据，未涵盖企业专属的业务流程、数据管控规则、行业合规细则等私有化领域数据，数据分布与企业真实业务场景偏差极大，模型无法习得企业私有化副本管理的业务逻辑；其二为标注体系不一致，通用模型依托通用化、普适性的数据标注标准构建训练样本，而企业内部的数据安全分级、敏感信息判定、副本运维管控、权限边界界定等标注规则均为高度私有化定制标准，二者标注维度、判定阈值、分类逻辑完全不兼容，通用标注体系无法适配企业个性化合规管控需求；其三为特征空间不匹配，企业业务规范中包含大量专属业务术语、场景化敏感特征、定制化合规约束特征，形成了独有的私有特征空间，而通用预训练模型仅学习了通用数据特征，未内化企业私有化的专属语义特征与管控逻辑，无法精准识别企业业务数据的隐藏敏感属性与合规边界。

4、现有技术中，多数企业直接复用通用的数据管理模型及其训练样本，未针对自身私有规范体系、业务数据特征、合规管控要求构建专属训练数据集与训练体系，进一步放大了上述技术缺陷。训练后的智能体与企业实际副本管理业务严重脱节，无法精准适配企业私有化合规管控场景。例如，某金融企业的核心信贷业务数据包含客户征信等敏感信息，因未按金融行业专属数据安全规范构建私有化标注体系、消除模型语义鸿沟，直接采用通用样本训练后的智能体无法识别特定业务场景下的衍生敏感信息，导致后续在存储、迁移、销毁等管理操作中频繁出现敏感数据违规留存问题，无法满足金融行业强合规管控要求，难以实现企业副本数据全生命周期的智能化、合规化精准管控。

技术实现思路

1、为解决上述智能体训练无企业自有标准化标注基础，导致模型训练适配性差、精准度低的技术问题，本发明提供了如下技术方案：

2、数据副本管理智能体的训练方法，其包括：包括以下步骤：

3、a1，业务规范数据归集：采集企业自有业务管理规范与全量业务数据，进行规范条款与数据属性的归属映射，构建记录至规范层级的关联关系，输出规范、数据关联映射数据集；

4、a2，业务应用数据标注：基于a1输出的规范、数据关联映射数据集，划定适配训练需求的多维标注维度标准，对数据进行批量分级标注与合规校验，输出合规终版标注训练数据集；

5、a3，智能体迭代训练优化：基于a2输出的合规终版标注训练数据集，基于规范约束的对比学习或合规性奖励的强化学习，对初始化的智能体基础模型进行多轮监督训练与迭代调优，输出成型可用数据副本管理智能体。

6、作为本发明所述的数据副本管理智能体的训练方法的一种优选方案，其中：所述a1的具体步骤如下：

7、a11，规范体系全面采集：全面采集企业内部现行生效的各类管理规范文件，同时，从文件中梳理并提取出结构化规范数据，形成企业副本管理专属规范原始数据集，输出企业副本管理规范原始集；

8、a12，业务数据全面采集：基于a11输出的企业副本管理规范原始集所确定的数据采集边界，全面采集企业日常经营产生的生产业务数据、历史副本运维数据及各类备份、测试、训练数据，同时，对采集到的数据进行初步清洗，输出企业全量合规业务数据集；

9、a13，数据规范关联映射：基于a12输出的企业全量合规业务数据集，利用规则匹配引擎，将数据集内数据的元数据属性，自动与企业副本管理规范原始集中对应的管控等级、合规使用要求及敏感信息类别进行归属与标记，建立数据记录至规范类别层级的映射关系，输出规范、数据关联映射数据集。

10、作为本发明所述的数据副本管理智能体的训练方法的一种优选方案，其中：所述a2的具体步骤如下：

11、a21，标注维度精准划定：基于a1输出的规范、数据关联映射数据集，确定对副本数据进行标注的维度，并针对所确定的维度，明确相应的标注判定阈值与执行标准，输出智能体数据标注维度标准；

12、a22，批量数据分级标注：基于a21输出的智能体数据标注维度标准，调用自动化标注工具对规范、数据关联映射数据集内的全量业务数据进行批量分级、分类、分场景的专项标注，输出初版标注业务训练数据集；

13、a23，标注数据合规校验：基于a22输出的初版标注业务训练数据集，对照企业数据安全规范与业务平台运营规范，启动合规校验，输出合规终版标注训练数据集。

14、作为本发明所述的数据副本管理智能体的训练方法的一种优选方案，其中：所述a3的具体步骤如下：

15、a31，智能体模型初始化：搭建transformer-图注意力网络混合架构的复合型深度学习模型框架，作为数据副本管理专属智能体的基础模型，同时，配置模型的数据输入接口、多模态特征提取模块、基于跨模态注意力机制的决策推理模块及多任务策略输出反馈模块，完成模型基础参数初始化，输出初始化副本管理智能体基础模型；

16、a32，标注数据模型训练：基于a31输出的初始化副本管理智能体基础模型，将a2输出的合规终版标注训练数据集按照8:2的比例划分为训练集和验证集，全量输入模型，基于规范约束的对比学习或合规性奖励的强化学习，对初始化副本管理智能体基础模型进行训练，输出初训后副本管理智能体；

17、a33，智能体迭代调优验证：基于a32输出的初训后副本管理智能体，采用未参与训练的样本外测试数据集，开展模拟副本管理运维测试，构建多维度评估指标体系量化模型性能，同时，根据测试集的决策结果与实际业务管理需求之间的偏差值，反向迭代优化模型超参数及网络权重，最终输出成型可用数据副本管理智能体。

18、数据副本管理智能体的自动化编排方法，应用于上述方法训练成型的数据副本管理智能体，包括以下步骤：

19、b1，运维管理需求采集：汇总日常与专项场景的副本运维需求，并采集存储、算力及带宽资源的实时负载状态，输出副本运维资源实时状态表；

20、b2，副本运维策略生成：

21、b21，运维窗口期智能匹配：将b1输出的副本运维资源实时状态表，输入至数据副本管理智能体，以使数据副本管理智能体调用内置的规则引擎，基于副本运维资源实时状态表动态识别的业务峰值时段，结合资源空闲预测，为各项运维工作智能匹配专属的错峰执行窗口期，输出副本运维专属时间窗口期方案；

22、b22，周期计划智能定制：基于b21输出的副本运维专属时间窗口期方案，数据副本管理智能体根据不同副本数据的安全等级、业务使用频次及合规留存要求，差异化地定制副本策略的时间执行计划、数据存储留存周期及定期验证与检修计划，输出副本运维全维度初始策略集；

23、b23，策略合规优化校准：基于b22输出的副本运维全维度初始策略集，数据副本管理智能体再次对照企业业务平台规范与数据安全规范，对所有已生成的运维策略进行一轮次的合规性与适配性优化校准，输出合规优化后副本运维编排策略；

24、b3，编排策略落地执行：基于b2输出的合规优化后副本运维编排策略，将其拆解为执行指令并下发至终端自动执行，依据执行日志数据生成优化建议。

25、作为本发明所述的数据副本管理智能体的自动化编排方法的一种优选方案，其中：所述b1的具体步骤如下：

26、b11，日常运维需求汇总：全量汇总并整理副本数据的日常基础运维工作需求，并统计各项任务的执行频次与基础管控要求，输出副本日常运维需求清单；

27、b12，业务场景需求采集：基于b11输出的副本日常运维需求清单，额外采集专项副本数据服务场景的个性化运维需求，输出全场景副本运维需求合集；

28、b13，运维资源状态统计：基于b12输出的全场景副本运维需求合集，采用多时间尺度分层采集与动态融合机制，分别获取企业数据存储资源、算力调度资源及业务运行带宽资源的实时负载状态与历史运行规律，构建融合静态约束与动态特征的多维资源画像，输出副本运维资源实时状态表。

29、作为本发明所述的数据副本管理智能体的自动化编排方法的一种优选方案，其中：所述b3的具体步骤如下：

30、b31，编排策略拆解下发：基于b2输出的合规优化后副本运维编排策略，数据副本管理智能体将按多维度，拆解为可被执行终端识别的单条运维操作指令，输出副本运维分项执行指令集；

31、b32，策略自动化落地执行：基于b31输出的副本运维分项执行指令集，各运维终端按照指令中规定的时间计划与操作标准，自动完成全流程运维操作，输出副本运维执行过程日志数据；

32、b33，编排执行效果复盘优化：基于b32输出的副本运维执行过程日志数据，数据副本管理智能体定期对编排策略的关键绩效指标进行定量复盘，输出副本编排迭代优化调整方案。

33、数据副本管理智能体的数据处理方法，应用于上述方法训练成型的数据副本管理智能体，包括以下步骤：

34、c1，副本服务需求解析：通过数据副本管理智能体判定副本请求的应用场景，调取对应的专属处理规范，并依据规范精准调取场景适配的原始副本数据，输出场景适配原始副本数据；

35、c2，副本数据合规处理：

36、c21，敏感信息脱敏处理：基于c1输出的场景适配原始副本数据，按照敏感信息管控要求，执行分级脱敏处理，输出脱敏加密后副本中间数据；

37、c22，数据合规清洗规整：基于c21输出的脱敏加密后副本中间数据，启动数据质量清洗程序，输出清洗规整后合规副本数据；

38、c23，副本数据质量校验：基于c22输出的清洗规整后合规副本数据，对照场景专属数据处理标准规范，自动化执行数据完整性、准确性、合规性与可用性四重质量校验，输出校验合格可用副本数据；

39、c3，副本资源时效评估：基于c2输出的校验合格可用副本数据，测算所需的各类资源与耗时，并整合为包含资源配置与时间计划的一体化服务执行方案。

40、作为本发明所述的数据副本管理智能体的数据处理方法的一种优选方案，其中：所述c1的具体步骤如下：

41、c11，副本应用场景判定：当接收到业务的副本数据服务申请时，由数据副本管理智能体对申请意图和上下文进行分析，精准判定请求对应的具体应用场景，输出副本数据应用场景判定结果；

42、c12，场景处理标准调取：基于c11输出的副本数据应用场景判定结果，数据副本管理智能体从预置的业务规范数据库中，调取与场景唯一对应的副本数据处理专属流程标准、数据合规要求、质量校验规范及业务适配规则，输出场景专属数据处理标准规范；

43、c13，副本原始数据调取：基于c12输出的场景专属数据处理标准规范，数据副本管理智能体生成精确的数据查询指令，从企业数据存储集群中精准定位并调取对应业务类型与时间周期的原始副本基础数据，输出场景适配原始副本数据。

44、作为本发明所述的数据副本管理智能体的数据处理方法的一种优选方案，其中：所述c3的具体步骤如下：

45、c31，调度资源需求测算：基于c2输出的校验合格可用副本数据，数据副本管理智能体调用资源测算模型，预测完成本次副本数据服务全过程所需的各类资源的理论需求量级，输出副本服务资源需求测算结果；

46、c32，服务耗时与可行性评估：基于c31输出的副本服务资源需求测算结果，并结合企业运维资源实时状态表中的当前负载情况，数据副本管理智能体评估出从数据调度、传输、业务适配到场景应用的整个服务流程中的关键时间节点与总交付周期，输出副本服务时间周期评估报告；

47、c33，数据服务流程输出与动态调整：基于c31输出的副本服务资源需求测算结果与c32输出的副本服务时间周期评估报告，数据副本管理智能体整合生成一份综合的标准化执行流程，同时，在方案执行过程中，若监测到资源状态表发生冲突性变化，则动态调整执行方案或发出预警，输出副本数据一体化服务执行方案。

48、与现有技术相比：

49、1.通过全量采集企业内部现行生效的业务平台运行规范、数据安全分级防护规范及敏感信息管控细则，构建企业专属的副本管理规范原始集，并以此为基础建立业务数据至规范类别层级的精准映射关系，进而划定适配智能体训练需求的多维标注维度标准，对全量业务数据进行规范化标注与合规校验，最终用于智能体的迭代训练，使成型后的数据副本管理智能体深度内化了企业特有的业务数据分类特征、安全管控等级要求及合规使用边界，具有实现对不同业务场景下副本数据的敏感等级、操作权限及生命周期策略进行高度精准的自主判定与决策，从根本上消除通用模型与企业实际业务管理需求之间的适配鸿沟，显著提升智能体在企业私有化部署场景下的决策准确率与合规达标率的有益效果。

50、2.通过将资源实时状态与全场景运维需求输入所述智能体，基于动态识别的业务峰值时段实现错峰窗口期的智能匹配与差异化策略定制，具有消除人工编排的随意性与标准不一问题，实现全场景副本运维策略的统一、自动化生成与动态优化，显著提升运维效率与资源利用率的有益效果。

51、3.通过由所述智能体在副本数据使用前执行分级脱敏、质量校验等合规处理，并前置完成资源需求测算与服务耗时评估，具有从源头杜绝敏感信息泄露风险，以及提前识别并规避资源调度冲突与项目交付延期，保障副本数据服务合规、有序、高效落地的有益效果。