【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机数据，具体涉及一种基于大模型的数据备份的方法及装置。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，各类业务系统对数据的依赖程度日益加深且数据量呈爆炸式增长，数据备份成为保障数据安全和业务连续性的关键环节，然而，现有的数据备份方法往往难以应对大规模数据的备份需求，存在备份时间长、数据易丢失、恢复效率低、资源分配不合理等问题。特别是在处理复杂的数据模型时，传统备份方法往往难以准确捕捉数据的内在关联和动态变化，导致备份数据的不完整或不一致，从而无法有效支持业务恢复，影响后续的数据恢复和业务连续性。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于大模型的数据备份的方法及装置，本专利技术提出了一种基于大模型的数据备份方法及装置，通过引入大模型的智能分析和处理能力，旨在解决以下关键问题：
2、提高数据准确性：利用大模型对数据的智能分析能力，准确捕捉数据的内在关联和动态变化，确保备份数据的完整性和一致性；
3、提升备份效率：通过大模型的预测和优化能力，动态调整备份策略，提高备份效率。
4、合理分配资源：基于大模型的分析结果，动态调整资源分配，确保备份过程的顺利进行。
5、加快恢复速度：利用大模型对备份数据的智能分析和处理能力，加速数据恢复过程。
6、具体地，本专利技术提供一种基于大模型的数据备份的方法，包括：
7、s1、数据模型构建，进行数据理解与分析和模型训练与优化；
8、s2、备份策略制定：利用训练
9、s3、数据备份执行，按照s2制定的备份策略，执行数据备份操作；
10、s4、备份管理与优化，定期对备份数据进行管理和优化。
11、进一步地，所述s1中，所述数据理解与分析，是指收集并分析待备份数据的特点，包括并不限于数据类型、结构、规模以及变化频率，然后根据待备份数据的特性并结合业务需求，利用transformer大模型架构和算法进行模型训练。
12、进一步地，所述s1中，所述模型训练与优化，是指利用历史数据或样本数据，使用大量标注或未标注的数据对大模型进行训练，以提升模型对数据的识别、分类和压缩能力，具体地，根据给定样本，已知的训练数据集，样本特征，预测值，自变量，模型的参数，计算出每个特征在每个类别中出现的概率，通过不断调整模型参数、优化算法以及增加正则化项等手段，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，确保备份数据能够准确反映原始数据的真实状态，识别数据的内在关联和动态变化；所述自变量为原始特征或变换后的特征。
13、进一步地，所述计算出每个特征在每个类别中出现的概率p(t)，具体计算公式如下：根据给定样本x，已知的训练数据集t＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)}，其中是第i个样本的第j个特征，定义通过统计训练数据集来计算得到训练概率为p(x)，y＝θ0+θ1z+θ2z2+θ3z3+…+θnzn，其中，y是预测值，z是自变量，θ0、θ1、θ2、θ3、θn是模型的参数，定义通过预测计算得到预测概率为p(y|z)，最终计算出每个特征在每个类别中出现的概率p(t)，公式如下所示：其中p(c)是用于归一化的证据因子。
14、进一步地，所述s2中，所述增量备份是对于频繁变化的数据部分采用；增量备份首先读取上次备份的信息，获取上次备份的时间和设备信息，然后扫描所有数据文件，统计文件的大小和修改时间，从而比较当前文件修改时间和上次备份文件修改时间，找出发生变化的文件，将发生变化的文件复制到备份设备上，最后更新备份的时间和设备信息。
15、进一步地，所述增量备份具体计算公式为：
16、i＝{f{i1}，f{i2}，f{i3}，...，f{ij}}，其中，i表示增量集合，表示第j个发生变化的文件。
17、进一步地，所述s2中，所述全量备份对于相对稳定的数据部分则采用；全量备份首先扫描所有数据文件，统计文件的大小和修改时间，选择一个合适的备份设备，将所有数据文件复制到备份设备上，最后记录备份的时间和设备信息。
18、进一步地，所述全量备份具体计算公式为：t＝{f1，f2，f3，...，fi}，其中，t表示备份集合，fi表示第i个文件。
19、进一步地，所述s3中，所述数据备份执行操作，是在备份过程中，利用大模型的预测能力，提前预判可能的数据变化或风险，确保备份数据的时效性和准确性；完成备份后，对大模型生成的备份数据进行验证，确保数据的完整性和一致性；验证通过后，将备份数据存储在安全可靠的介质中。
20、进一步地，所述s4中，所述定期对备份数据进行管理和优化，包括删除过期或重复的备份文件、更新备份策略，同时，利用大模型的反馈机制，不断优化备份过程，提高备份效率和恢复速度。
21、另一方面，本专利技术提供一种基于大模型的数据备份装置，包括：
22、数据模型构建模块，用于进行数据理解与分析和模型训练与优化；
23、备份策略制定模块：利用训练好的大模型对当前待备份的数据集进行智能分析；根据大模型的分析结果，动态调整和优化数据备份策略，分别采用增量备份或全量备份或差异备份，同时根据数据的重要性和恢复需求，合理分配备份资源和优先级；
24、数据备份执行模块，按照备份策略制定模块制定的备份策略，执行数据备份操作；
25、备份管理与优化模块，用于定期对备份数据进行管理和优化。
26、另一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被计算机运行时，所述计算机执行任一上述的数据备份的方法的步骤。
27、第四方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器。所述存储器用于存储可被处理器执行的计算机程序指令，所述处理器执行计算机程序时实现本专利技术实施例提供的数据备份的方法。
28、本专利技术实施例的有益效果如下：
29、本专利技术通过引入大模型的智能分析和处理能力，有效解决了传统备份方法中存在的数据准确性、备份效率、资源分配和恢复速度等问题，为数据存储与备份领域提供了一种更加高效、可靠和智能的解决方案，达到的技术效果包括如下方面：
30、1、提高备份数据的准确性和完整性：通过大模型的智能分析和预测能力，确保备份数据能够准确反映原始数据的真实状态，识别数据的内在关联和动态变化，确保备份数据的完整性和一致性。
31、2、提升备份和恢复效率，合理分配资源：动态调整资源分配、备份策略和优化备份过程，分析数据的变化规律和趋势，预测未来的备份需求，从而合理分配备份资源和优先级，减少不必要的资源消耗和时间浪费。
32、3、支持大规模数据处理：应对大规模、复杂结本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的数据备份的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S1中，所述数据理解与分析，是指收集并分析待备份数据的特点，包括并不限于数据类型、结构、规模以及变化频率，然后根据待备份数据的特性并结合业务需求，利用Transformer大模型架构和算法进行模型训练。
3.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S1中，所述模型训练与优化，是指利用历史数据或样本数据，使用大量标注或未标注的数据对大模型进行训练，以提升模型对数据的识别、分类和压缩能力，具体地，根据给定样本，已知的训练数据集，样本特征，预测值，自变量，模型的参数，计算出每个特征在每个类别中出现的概率，通过不断调整模型参数、优化算法以及增加正则化项等手段，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，确保备份数据能够准确反映原始数据的真实状态，识别数据的内在关联和动态变化；所述自变量为原始特征或变换后的特征。
4.根据权利要求3所述的数据备份的方法，其特征在于，所述计算出每个特征在每个类别中出现的概率P(t)，具体计算公式如下：根据给定
5.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S2中，所述增量备份是对于频繁变化的数据部分采用；增量备份首先读取上次备份的信息，获取上次备份的时间和设备信息，然后扫描所有数据文件，统计文件的大小和修改时间，从而比较当前文件修改时间和上次备份文件修改时间，找出发生变化的文件，将发生变化的文件复制到备份设备上，最后更新备份的时间和设备信息。
6.根据权利要求5所述的数据备份的方法，其特征在于，所述增量备份具体计算公式为：I＝{f{i1}，f{i2}，f{i3}，...，f{ij}}，其中，I表示增量集合，f{ij}表示第j个发生变化的文件。
7.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S2中，所述全量备份对于相对稳定的数据部分则采用；全量备份首先扫描所有数据文件，统计文件的大小和修改时间，选择一个合适的备份设备，将所有数据文件复制到备份设备上，最后记录备份的时间和设备信息。
8.根据权利要求7所述的数据备份的方法，其特征在于，所述全量备份具体计算公式为：T＝{f1，f2，f3，...fi}，其中，T表示备份集合，fi表示第i个文件。
9.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S3中，所述数据备份执行操作，是在备份过程中，利用大模型的预测能力，提前预判可能的数据变化或风险，确保备份数据的时效性和准确性；完成备份后，对大模型生成的备份数据进行验证，确保数据的完整性和一致性；验证通过后，将备份数据存储在安全可靠的介质中。
10.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述S4中，所述定期对备份数据进行管理和优化，包括删除过期或重复的备份文件、更新备份策略，同时，利用大模型的反馈机制，不断优化备份过程，提高备份效率和恢复速度。
11.一种基于大模型的数据备份装置，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被计算机运行时，所述计算机执行如权利要求1-10任一所述的数据备份的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的数据备份的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述s1中，所述数据理解与分析，是指收集并分析待备份数据的特点，包括并不限于数据类型、结构、规模以及变化频率，然后根据待备份数据的特性并结合业务需求，利用transformer大模型架构和算法进行模型训练。
3.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述s1中，所述模型训练与优化，是指利用历史数据或样本数据，使用大量标注或未标注的数据对大模型进行训练，以提升模型对数据的识别、分类和压缩能力，具体地，根据给定样本，已知的训练数据集，样本特征，预测值，自变量，模型的参数，计算出每个特征在每个类别中出现的概率，通过不断调整模型参数、优化算法以及增加正则化项等手段，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，确保备份数据能够准确反映原始数据的真实状态，识别数据的内在关联和动态变化；所述自变量为原始特征或变换后的特征。
4.根据权利要求3所述的数据备份的方法，其特征在于，所述计算出每个特征在每个类别中出现的概率p(t)，具体计算公式如下：根据给定样本x，已知的训练数据集t＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)}，其中是第i个样本的第j个特征，定义通过统计训练数据集来计算得到训练概率为p(x)，y＝θ0+θ1z+θ2z2+θ3z3+…+θnzn，其中，y是预测值，z是自变量，θ0、θ1、θ2、θ3、θn是模型的参数，定义通过预测计算得到预测概率为p(y|z)，最终计算出每个特征在每个类别中出现的概率p(t)，公式如下所示：其中p(c)是用于归一化的证据因子。
5.根据权利要求1所述的数据备份的方法，其特征在于，所述s2中，所述增量备份是对于频繁变化的数据部分采用；增量备份首先读取上次备份的信息，获取上次备份的时间和设备信息，然后扫...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈青民，孙鸿斌，王少南，
申请(专利权)人：北京安信天行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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