应用程序故障预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：应用程序,系统稳定性,故障预测,性能指标,时间序列分析,容量规划,异常检测
数据概述：
本数据集旨在预测应用程序在未来三个月内是否可能发生故障。数据集包含多个关键性能指标，用于评估应用程序的健康状况和稳定性。具体字段包括：
- 应用程序名称（app_name）：标识具体的应用程序。
- 响应时间（response_time）：衡量应用程序对请求或事件的响应速度。
- 错误率（error_rate）：反映应用程序中错误或问题的发生频率。
- CPU使用率（cpu_usage）：表示应用程序占用的CPU资源百分比，反映计算负载。
- 内存使用率（memory_usage）：衡量应用程序消耗的内存资源量。
- 磁盘空间（disk_space）：表示应用程序使用的存储空间。
- 活跃用户数（active_users）：反映当前与应用程序交互的用户数量。
- 故障状态（downtime）：目标变量，二元分类，表示应用程序是否发生故障（1表示故障，0表示正常）。
- 时间戳（timestamp）：提供数据的时间维度。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括应用程序故障预测、系统性能优化、容量规划和异常检测等。研究人员和工程师可利用此数据集训练机器学习模型，预测应用程序的健康状况，从而提前采取措施预防故障。数据集还支持对性能指标的分析，帮助优化资源配置和提升用户体验。此外，数据集可用于评估现有运维策略的有效性，为改进系统稳定性和可靠性提供数据支持。
