容器化应用性能监控数据集ContainerizedApplicationPerformanceMonitoringDataset-jnhernandz
数据来源：互联网公开数据
标签：容器监控, 应用性能, Kubernetes, 微服务, 时序数据, 性能分析, 系统监控, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自Kubernetes（K8s）容器化环境的性能监控数据，记录了微服务应用在运行过程中的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年4月27日开始。
地理范围：数据来源于Kubernetes集群，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，分别记录了不同维度的性能指标，包括：
pod_traffic.csv：Pod级别的流量数据，包含时间戳、Pod名称、流量值。
application_traffic.csv：应用级别的流量数据，包含时间戳、HTTP状态码、流量值。
application_latency_df.csv：应用级别的延迟数据，包含时间戳、延迟值。
node_saturation.csv：节点资源饱和度数据，包含时间戳、节点名称、CPU、内存等资源使用率。
pod_saturation_memory.csv：Pod级别的内存饱和度数据，包含时间戳、Pod名称、内存使用率。
pod_saturation_cpu.csv：Pod级别的CPU饱和度数据，包含时间戳、Pod名称、CPU使用率。
node_traffic.csv：节点级别的流量数据，包含时间戳、节点名称、流量值。
application_error.csv：应用级别的错误数据，包含时间戳、错误代码、错误计数。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kubernetes环境的性能监控，已进行标准化处理。
该数据集适合用于容器化应用性能监控、故障诊断、容量规划和性能优化等研究。
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：适用于微服务架构性能分析、容器资源利用率研究、Kubernetes集群性能优化等学术研究。
行业应用：可以为云原生应用开发和运维团队提供数据支持，特别是在应用性能管理（APM）、服务水平协议（SLA）监控方面。
决策支持：支持容器化应用性能的监控和诊断，为资源分配、扩缩容决策提供数据依据。
教育和培训：作为云原生、DevOps等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解容器化应用的性能特征。
此数据集特别适合用于探索容器化应用性能指标之间的关联性，帮助用户实现性能瓶颈的识别、预测和优化。
