机器学习在函数即服务上的性能数据集MLonFaaSDataset-ricktimmer

数据来源：互联网公开数据

标签：机器学习，函数即服务，数据集，性能分析，云计算，自动化部署，数据处理，技术优化

数据概述：该数据集专注于机器学习模型在函数即服务（Function as a Service, FaaS）环境下的性能表现，记录了不同ML任务在FaaS平台上的执行效率、资源消耗等数据。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。地理范围：数据涵盖了全球多个云服务提供商的FaaS平台，包括AWS Lambda、Google Cloud Functions等。数据维度：数据集包括ML模型的类型、输入数据规模、执行时间、内存使用、CPU消耗、冷启动时间、并发处理能力等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行性能分析和处理。来源信息：数据来源于公开的学术研究和云服务性能测试报告，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于云计算、机器学习及性能优化等领域的研究和应用，特别是在ML模型在FaaS上的部署和优化任务中具有重要价值。

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：适用于机器学习在云计算环境下的性能研究，如FaaS平台上的ML任务优化、冷启动问题分析等。行业应用：可以为云服务提供商、ML开发团队提供数据支持，特别是在ML模型部署、资源管理及性能优化方面。决策支持：支持ML模型在FaaS上的部署策略制定和性能优化，帮助用户选择合适的云服务和资源配置。教育和培训：作为云计算、机器学习和性能优化课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解ML在FaaS上的运行机制和优化方法。此数据集特别适合用于探索ML模型在FaaS上的性能规律与优化策略，帮助用户实现高效的ML任务部署和资源利用，提升FaaS平台的性能和成本效益。