结构化Kubernetes数据集StructuredKubernetesDataset-usmanjutt17
数据来源：互联网公开数据
标签：Kubernetes，数据集，容器编排，云计算，自动化运维，DevOps，系统管理，云原生
数据概述： 该数据集包含来自 Kubernetes 平台的标准化结构化数据，记录了 Kubernetes 集群的核心运行状态，资源分配和操作日志等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的 Kubernetes 集群，包括不同规模的企业和组织的生产及测试环境。
数据维度：数据集包括 Kubernetes 集群的节点信息， Pod 运行状态，服务配置，资源使用率（CPU，内存），事件日志，网络流量等关键指标。
数据格式：数据提供为 CSV 和 JSON 格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的 Kubernetes 监控系统和日志记录工具，并已进行结构化处理和清洗。
该数据集适合用于云计算，自动化运维和系统管理等领域的研究和应用，特别是在 Kubernetes 集群性能优化，资源调度和故障诊断等技术任务中具有重要价值。
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 Kubernetes 技术研究，云原生应用性能分析和大规模容器化部署策略等学术研究，如集群资源利用率优化，服务网格性能评估等。
行业应用：可以为云计算服务提供商，DevOps 团队提供数据支持，特别是在 Kubernetes 集群的监控，自动化运维和性能调优方面。
决策支持：支持云基础设施的规划和管理决策，以及容器化应用的部署策略优化。
教育和培训：作为云计算，Kubernetes 和 DevOps 相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解容器编排和云原生技术。
此数据集特别适合用于探索 Kubernetes 集群的运行规律与性能特征，帮助用户实现资源优化配置，故障快速诊断和自动化运维流程改进，为云原生应用部署和管理提供数据支持。
