GoogleBorg集群任务资源使用追踪数据集GoogleBorgClusterTaskResourceUsageTraces-babaruzair
数据来源：互联网公开数据
标签：集群管理, 资源调度, 任务追踪, 性能分析, 云计算, 大数据, 机器学习, Borg
数据概述：
该数据集包含来自Google Borg集群的任务资源使用追踪数据，记录了集群中任务的运行情况、资源消耗和调度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但通常用于研究集群运行的动态特性。
地理范围：数据来源于Google内部的Borg集群，反映了大规模分布式系统的真实运行场景。
数据维度：数据集包含多个字段，包括任务的创建时间、事件类型、集合ID、调度类别、任务优先级、实例索引、机器ID、资源请求、约束条件、用户、开始时间、结束时间、平均资源使用率、最大资源使用率、CPU使用分布、内存使用情况等。
数据格式：CSV格式，文件名为borg_traces_datacsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Google内部的系统运行日志，经过匿名化处理后公开，用于学术研究和技术交流。
该数据集适合用于集群管理、资源调度优化、性能分析和机器学习等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于云计算、分布式系统、操作系统等领域的学术研究，如资源调度算法的优化、任务生命周期分析、集群性能瓶颈分析等。
行业应用：可以为云计算服务提供商、大数据平台开发商等提供数据支持，尤其是在提升资源利用率、优化任务调度策略、改进系统性能等方面。
决策支持：支持集群管理人员进行资源规划、容量管理和故障诊断，提高集群的稳定性和效率。
教育和培训：作为云计算、大数据等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入了解大规模分布式系统的运行机制。
此数据集特别适合用于探索集群资源利用的规律、优化任务调度策略，以及评估不同调度算法的性能，帮助用户提升集群的整体效率和性能。
