Kubernetes资源与性能指标分配数据集KubernetesResourceandPerformanceMetricsAllocationDataset-nickkinyae
数据来源：互联网公开数据
标签：Kubernetes，资源分配，性能指标，容器化，云原生，数据分析，机器学习，系统优化
数据概述： 该数据集包含来自Kubernetes环境中的资源分配和性能指标数据，记录了容器化应用在云原生环境下的资源使用情况和性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个Kubernetes集群，涉及不同规模和行业的应用场景。
数据维度：数据集包括节点资源分配，容器资源请求与限制，CPU和内存使用率，网络I/O，存储I/O等指标，以及相关的性能数据如响应时间，吞吐量等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kubernetes社区的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于云计算，系统优化，资源管理等领域的研究和应用，特别是在资源分配优化，性能调优及机器学习预测等方面具有重要价值。
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Kubernetes资源管理，性能优化及容器化应用性能研究，如资源分配策略的效果评估，性能瓶颈分析等。
行业应用：可以为云服务提供商，DevOps团队等提供数据支持，特别是在资源优化，自动化运维和性能监控方面。
决策支持：支持Kubernetes集群的资源分配决策和性能优化策略，帮助用户实现更高效的资源利用和性能提升。
教育和培训：作为云计算，系统管理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解Kubernetes资源管理，性能优化及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索Kubernetes环境下资源分配与性能表现的规律与趋势，帮助用户实现资源优化，性能预测和自动化调优目标，为云原生应用的管理和优化提供数据支持。
