阿里巴巴集群行为轨迹数据集AlibabaClusterTraceDataset-tirkeydivyanshu
数据来源：互联网公开数据
标签：集群计算，云计算，数据集，资源管理，工作负载，性能分析，机器学习，系统优化
数据概述： 该数据集包含来自阿里巴巴的集群计算任务的详细行为轨迹数据，记录了大规模云计算环境中任务的资源使用情况和运行状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据主要来源于阿里巴巴的云计算平台。
数据维度：数据集包括任务的提交时间、开始时间、结束时间、资源请求（CPU、内存、磁盘IO等）、任务类型、调度信息、依赖关系等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV、文本文件等，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于阿里巴巴公开的集群行为轨迹数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于集群计算、云计算、资源管理、工作负载分析、性能优化等领域的研究和应用，特别是在任务调度、资源分配、系统优化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：适用于集群计算、云计算、资源管理、工作负载分析等学术研究，如任务调度算法优化、资源利用率提升等。
行业应用：可以为云计算平台、数据中心等行业提供数据支持，特别是在资源管理、性能优化、成本控制等方面。
决策支持：支持云计算平台的资源规划、性能评估和优化策略制定。
教育和培训：作为计算机科学、云计算、大数据等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解集群计算、资源管理等技术。
此数据集特别适合用于探索大规模集群环境下任务的行为模式、资源利用规律，帮助用户实现任务调度优化、资源利用率提升等目标，为云计算平台的设计和优化提供数据支持。
