引用格式：許文靜，安寧，于重,等. 大規模異構數據遷移的自適應清洗與智能轉換框架［J］.網絡安全與數據治理，2025，44（9）：35-45.
引言
隨著數字化轉型進程的加速推進，企業信息系統正經歷從傳統集中式架構向分布式架構轉型，傳統集中式數據庫系統正逐漸被新型混合存儲架構所替代［1］。
新舊系統數據遷移工作面臨規模性、異構性、時效性三個方面技術挑戰［2］。規模性挑戰體現在海量歷史數據的遷移需求上。傳統遷移方法需要較長停機時間，導致無法滿足業務系統高可用性的要求。異構性挑戰體現在不同數據庫系統在數據模型和查詢語義等方面的差異。這種差異導致自動化遷移過程中出現各種兼容性問題，特別是在業務邏輯轉換方面。時效性挑戰體現在遷移過程中的數據一致性保障。由于缺乏有效的增量同步機制會導致業務狀態不一致，直接影響用戶體驗和系統可靠性。這些挑戰共同形成數據遷移工作的主要難點是在有限的時間資源下，難以同時保證遷移效率、數據一致性和業務連續性。此外，現有解決方案在異構模型轉換和智能化能力方面也存在明顯不足，導致成本居高不下。
基于規則的數據轉換方法、增量數據同步技術以及分布式事務管理方案為現有研究工作的主要技術方向。雖然這些方法在特定場景下取得了一定成效，但普遍存在明顯局限。基于規則的方法需要大量人工干預，難以應對復雜的模型轉換需求。基于語義映射的方法雖然提高了轉換精度，但面臨可擴展性問題。雖然機器學習方法為數據轉換提供新的思路，但在實際應用中仍存在訓練數據需求大、業務規則處理能力弱等缺陷［3］。
針對異構性、規模性和時效性三大核心挑戰，本文提出智能轉換框架 AUTOMIG。該框架的核心創新包括兩方面：一是基于圖神經網絡(Graph Neural Network, GNN)的深度關聯發現機制，可自動識別數據庫中未明確定義的復雜表間關聯，減少對人工規則的依賴，為跨模型映射提供支持；二是面向大規模異構遷移的雙模式協同執行引擎，結合全量數據分塊并行處理與增量日志流式捕獲，在保障一致性的同時提升吞吐量、降低遷移時間。AUTOMIG 通過元數據驅動的動態適配、自解釋模式轉換與分布式執行策略等技術實現上述機制。為驗證其有效性，本文選取具有海量歷史數據、高頻更新、復雜網狀關聯和強領域規則的大規模教育培訓系統進行遷移測試，該場景能夠充分體現框架的普適性與智能性。
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作者信息：
許文靜，安寧，于重，劉珠慧
(國務院國有資產監督管理委員會干部教育培訓中心，北京100053)
