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本发明公开了一种数据集原生的磁光电融合分级迁移调度方法，属于数据存储技术领域。该方法包括：以数据集为最小调度单元，基于访问热度、算力状态、数据生命周期、数据价值密度及安全权重的多维度指数，识别数据集的热、温、冷或归档层级；依据层级识别结果及预迁移决策机制，在电存储、磁存储、光存储三类异构存储介质之间执行跨介质分层迁移，所述预迁移决策机制根据集群负载、存储容量及业务窗口联合确定迁移时机；在迁移过程中执行数据一致性校验、断点续传及故障回滚操作，并对下沉至光存储的归档数据集执行批量顺序刻录及物理封盘锁定操作，形成合规存证链。本发明能够实现数据集粒度的整体迁移调度，提高跨介质迁移的效率和可靠性。

一种智能时序数据回溯与重现方法、系统、设备、介质和装置，属于大数据分析技术领域，包括：获取时序数据并进行时空融合处理，得到标准化时序数据序列；通过事件识别模型得到事件识别结果；基于事件识别结果中识别出的多个事件，利用预先构建的因果推理网络生成事件因果链路，事件因果链路指示多个事件之间的因果关系及对应的条件概率；生成包含事件节点和因果关系的交互式时间轴，实现对时序数据的回溯与重现。本申请通过构建融合了变换器网络和长短期记忆网络的混合深度学习模型，对时空融合的标准化时序数据进行智能分析，能够高效、精准地识别定位关键事件，继而通过因果推理网络生成事件因果链路，实现对时序数据的回溯与重现。