边缘计算设备性能评估数据集EdgeNext-Small256Dataset-atagiyuya
数据来源：互联网公开数据
标签：边缘计算，设备性能，数据集，机器学习，数据分析，物联网，计算机科学，性能优化
数据概述： 该数据集由EdgeNext项目提供，主要包含边缘计算设备的性能评估数据，适用于设备性能分析、优化和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年到2023年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的不同边缘计算设备环境，包括城市、乡村和工业区域。
数据维度：数据集包括设备的型号、处理能力、网络延迟、能耗、任务完成时间、错误率等性能指标。还包括设备运行的环境参数和任务类型。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于EdgeNext项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于边缘计算设备的性能评估、优化和预测，特别是在机器学习模型训练、性能优化和数据处理等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于边缘计算设备性能分析、优化算法研究和任务调度研究，如设备性能与任务负载的关系分析、能耗优化策略研究等。
行业应用：可以为物联网、智能制造、智能家居等行业提供数据支持，特别是在设备性能优化、任务调度和系统设计方面。
决策支持：支持边缘计算设备的性能优化和策略制定，帮助相关领域实现更高效的设备管理和任务执行。
教育和培训：作为计算机科学、数据科学及边缘计算课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解边缘计算设备的性能评估和优化技术。
此数据集特别适合用于探索边缘计算设备的性能规律与趋势，帮助用户实现设备性能优化、任务调度和能源管理，提高边缘计算系统的效率和可靠性。
