多云环境中基于贪心算法的微服务部署选择数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：微服务,多云部署,贪心算法,资源利用率,部署成本,延迟,成功率,数据传输,环境优化
数据概述：
本数据集包含400,000条记录和11个字段，涵盖了部署微服务应用程序时所需的各种关键参数。数据集旨在模拟并分析在多云环境中使用贪心算法选择云服务提供商时的部署决策及其结果。数据集中的字段包括应用程序ID、微服务名称、选定的云服务提供商、地理区域、资源利用率、延迟、成本、部署时间、成功率、数据传输量和部署环境等。
数据用途概述：
该数据集适用于研究和分析贪心算法在多云环境中的性能和成本效益。研究人员和从业人员可以利用此数据集：
评估云服务提供商选择对资源利用率和部署成本的影响。
分析不同地理区域和云服务提供商之间的延迟差异。
评估部署成功率及其与选定云服务提供商和部署环境的相关性。
为多云环境中微服务应用程序的部署策略建模和优化。
数据特征：
数据范围根据多云部署中的实际场景进行模拟，确保云服务提供商的性能和部署结果具有可变性。通过使用均匀分布生成成本和部署时间，使用正态分布生成延迟，以及使用类别选择生成云服务提供商和部署环境，提供了一个多样化且受控的数据集，适用于全面分析。
潜在应用场景：
该数据集对致力于优化云资源利用率、最小化部署成本并通过有效云服务提供商选择策略提升应用程序性能的研究人员、数据科学家和云架构师具有重要价值。该数据集还可以作为基准，用于比较多云部署和管理领域的不同算法和方法。
