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龍圖騰網恭喜北京科杰科技有限公司申請的專利基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119537484B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510110298.X，技術領域涉及：G06F16/27；該發明授權基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法及系統是由高經郡;高海玲;陶澤躍設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法及系統，涉及數據庫管理技術領域，包括：通過分布式故障監控模塊采集系統運行數據，建立異常檢測基線模型，基于系統健康評估分布矩陣進行故障診斷，生成故障特征圖譜，根據風險等級評估結果觸發切換，利用深度策略學習算法選擇最優備用節點進行順序切換，能夠實現快速準確的故障檢測、診斷和智能切換，提高系統可靠性和性能。

本發明授權基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于故障感知的HBase客戶端主備切換方法，其特征在于，包括：通過客戶端中的分布式故障監控模塊采集系統運行數據并通過部署在不同網絡區域的監控探針形成多維系統指標數據集，通過自適應聚類算法對所述多維系統指標數據集進行數據分布學習并建立異常檢測基線模型，基于所述異常檢測基線模型和指數移動平均算法，結合低通濾波器對所述多維系統指標數據集執行滑動時間窗口運算得到預處理后的標準指標數據，通過基于小波包分解的多尺度分析方法對所述標準指標數據進行時頻域特征提取，結合主成分分析算法進行降維得到多維度特征向量，基于預先設置的深度神經網絡模型和所述異常檢測基線模型生成系統健康評估分布矩陣；基于所述系統健康評估分布矩陣確定異常指標并與通過密度聚類算法計算得到的自適應閾值比較，若大于所述自適應閾值，則觸發故障診斷模型，通過改進的分布式追蹤系統定向采集故障相關數據，基于時序圖計算算法結合門控圖注意力機制將所述故障相關數據構建為服務調用依賴圖，結合所述多維度特征向量通過基于概率網絡的因果推理模型分析異常傳播路徑，生成故障傳播鏈，獲取系統日志，基于深度語義分析模型和圖結構網絡對所述系統日志和所述故障傳播鏈進行關聯分析，提取上下文特征并結合知識遷移技術生成故障特征圖譜，基于集成決策樹框架對所述故障特征圖譜進行多層分類運算，融合所述異常傳播路徑的特征，結合分層泛化策略輸出故障根因分析報告和風險等級評估結果，結合動態規劃算法生成切換策略參數集；基于所述風險等級評估結果判斷是否觸發切換，若觸發則啟動智能切換執行模塊，通過一致性散列算法結合虛擬節點機制并根據所述切換策略參數集從全局備用節點池中篩選候選節點，基于深度策略學習算法將所述故障根因分析報告中的特征指標構建備用節點評分體系，通過搜索樹優化決策過程并進行動態評分，將具有最高評分值的候選節點作為切換目標節點并基于所述故障傳播鏈初始化雙緩沖零拷貝機制，結合多級反饋隊列算法對數據庫操作請求進行優先級劃分，基于優先級劃分結果進行順序切換，結合時序預測算法將切換過程中的性能指標與所述系統健康評估分布矩陣進行對比建模，優化所述切換策略參數集直至切換完成。

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