Kubernetes异常检测数据集KubernetesAnomalyDetectionDataset-usmanjutt17
数据来源：互联网公开数据
标签：云原生，异常检测，Kubernetes，数据集，机器学习，容器技术，网络安全，系统监控
数据概述： 该数据集包含来自Kubernetes集群的运行时数据，记录了容器化应用的性能指标和系统日志，主要用于异常检测和系统监控。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个数据中心和云平台的Kubernetes集群，覆盖全球多个地区的部署环境。
数据维度：数据集包括CPU使用率，内存消耗，网络流量，磁盘I/O，错误日志，事件日志等指标。还包括容器状态，Pod调度信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kubernetes社区的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于云原生系统的异常检测，性能优化，网络安全等领域，特别是在机器学习模型训练，系统监控和故障预测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集群的性能分析，异常检测和故障预测等学术研究，如容器资源利用率优化，异常行为识别等。
行业应用：可以为云服务提供商，DevOps团队提供数据支持，特别是在容器编排系统的监控，自动化运维和故障排查方面。
决策支持：支持Kubernetes集群的运行状态监控和性能优化，帮助运维团队制定更好的资源分配和故障应对策略。
教育和培训：作为云计算，容器技术和系统监控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解Kubernetes生态系统及相关运维技术。
此数据集特别适合用于探索Kubernetes集群中的异常行为和性能瓶颈，帮助用户实现智能化的系统监控和异常检测，提升云原生应用的可靠性和稳定性。
