数据集概述
本数据集是ICSA 2024会议收录论文的复制包，包含工业场景下5种能源效率策略（部署范式、粒度缩放、资源释放、服务复用、压缩）的实验数据与分析资料。内容覆盖原始数据、分析脚本、实验代码等，支持复现论文结果，为工业软件架构的能源优化研究提供支撑。
文件详解
- 压缩文件（共6个）
- 文件名称：A_T13-Deployment-Paradigm.zip、B_T15-Granular-Scaling.zip、C_T05-De-allocating-Resources.zip、D_T10-Reuse-Services.zip、E_T14-Compression.zip、theses.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：每个压缩包对应一种策略实验，包含Raw data（CPU、内存、响应时间、能耗等数据）、Data Analysis for Paper（分析脚本与结果）、Experiment execution（实验代码、自动化脚本、负载测试脚本）；theses.zip含3篇硕士论文（对应T10、T14、T13/T15/T05策略）
- 文档文件
- 文件名称：README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：数据集说明文档，涵盖复制包结构、文件内容概述等信息
数据来源
论文“Experimental Evaluation of Energy Efficiency Tactics in Industry: Results and Lessons Learned”（21st IEEE International Conference on Software Architecture, ICSA 2024）
适用场景
- 工业软件能源效率策略研究：分析不同策略（部署范式、粒度缩放等）对系统能耗、性能的影响
- 实验结果复现：复现ICSA 2024论文中的实验数据与分析结论
- 软件架构优化：为工业系统的能源优化提供实验数据支撑与策略参考
- 学术研究参考：硕士论文内容可为相关领域的研究设计提供借鉴
- 数据分析方法应用：学习工业实验数据的处理、分析脚本编写逻辑
