"英文标题：Global Distributed Software System Performance Testing Benchmark Database
数据集概述
聚焦大规模分布式软件系统性能测试领域的关键参数与基准验证数据，涵盖系统在不同负载、拓扑结构和部署环境下的性能表现指标及验证基准。
数据按系统拓扑、负载场景、部署环境等维度分层组织，覆盖分布式系统的核心性能测试场景，跨越多个系统架构周期。颗粒度精确至测试用例、时间切片、节点层级，支持跨场景、跨架构的性能对比与瓶颈分析。数据结构遵循软件性能工程领域标准的测试指标体系，字段定义严谨，可直接用于性能模型构建与工具验证。
该数据集是开展大规模分布式系统性能优化、测试工具研发和架构选型的基础资源。分布式系统性能直接影响服务可用性、用户体验和资源成本，掌握核心性能参数与基准对于开发团队定位性能瓶颈、测试机构验证工具精度、架构师选型技术栈均具有支撑作用。多场景的基准数据还可用于验证分布式系统的可扩展性规律、故障恢复性能及资源调度算法的有效性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
system_topology：系统拓扑结构，指分布式系统的节点数量、集群类型及网络拓扑，如微服务集群、Serverless架构workload_type：负载类型，单位为请求数/秒(RPS)，指测试期间的负载模式，如稳态负载、突发负载response_time_p95：95分位响应时间，单位为毫秒(ms)，指系统处理95%请求的最长响应时长throughput：系统吞吐量，单位为事务数/秒(TPS)，指系统单位时间内处理的有效事务数量resource_utilization_cpu：CPU资源利用率，单位为百分比(%)，指测试期间集群节点的平均CPU使用率benchmark_threshold：基准阈值，指对应场景下的性能合格标准值，如响应时间≤100ms
适用场景
- 软件研发团队定位大规模分布式系统的性能瓶颈，优化系统架构与资源配置
- 性能测试工具厂商验证工具在高负载场景下的测量精度与稳定性
- 系统架构师对比不同分布式技术栈的性能表现，支撑技术选型决策
- 云服务提供商构建分布式系统性能基准，优化云资源调度策略
- 学术机构开展分布式系统性能模型与算法的研究与验证"
