基于大数据平台调度任务与数据协同平滑迁移方法及系统

本发明提供基于大数据平台调度任务与数据协同平滑迁移方法及系统，涉及大数据技术领域，包括构建目标系统的数字孪生环境，采集源系统任务运行状态数据，利用深度神经网络提取任务特征并进行聚类分组。将任务群组部署至数字孪生环境，基于图神经网络分析任务关联关系和资源竞争关系，并结合任务运行指标生成任务稳定性评分。构建迁移风险预测模型对迁移风险进行量化评估，并据此确定迁移优先级和执行序列。针对每个任务群组制定相应的资源配置、数据同步和故障恢复预案，并在数字孪生环境中进行迁移演练，利用强化学习算法优化迁移方案。本发明能够有效降低迁移风险，保障迁移过程的平滑性和稳定性，提高迁移效率。