云资源状态监控的马尔可夫链模型预测机制数据集

数据集概述

本数据集基于谷歌2011年5月发布的云资源监控数据，聚焦于非均质集群中C型平台机器的资源使用情况，包含CPU、内存等资源的使用百分比及分配请求数据，用于验证马尔可夫链模型的云资源状态预测机制。

文件详解

• 目录结构：数据集包含1个根目录，目录深度为1，所有文件直接存储于根目录下。
• 文件构成：共382个无扩展名文件（no_ext格式），文件命名无明显规律，示例文件包括4802086681、4802500501等。
• 字段映射：每个文件包含三列数据，第一列为时间戳，第二列为CPU使用率测量值，第三列为内存空间使用率测量值。

数据来源

Google

适用场景

• 云资源管理研究：分析云平台资源使用模式，优化资源分配策略。
• 预测模型验证：验证马尔可夫链模型在云资源状态预测中的有效性。
• 资源监控系统设计：为构建实时云资源监控系统提供数据支持。
• 性能优化分析：探究不同配置机器的资源使用差异，提升集群整体性能。