基于动态权重与负载预测的自适应数据迁移负载均衡方法

本申请提出了一种基于动态权重与负载预测的自适应数据迁移负载均衡方法，其中，方法包括：接收数据迁移任务并进行任务拆分与打标签；根据权重系数与任务类型的映射规则计算当前负载；通过负载预测引擎模型预测数据迁移任务中的各性能指标变化趋势，并根据任务类型选择相应的权重系数计算预测负载；将当前负载与预测负载合并，得到最终负载评分，并根据得分对节点进行排序，选择最优节点进行任务分配。本申请能够实现任务类型的智能识别与负载动态调整，避免了传统方法在动态负载下的资源浪费与不均衡问题，显著提高了数据迁移过程中的任务分配效率和系统整体性能。