云计算任务调度性能数据集CloudComputingTaskSchedulingPerformanceDataset-codecomputing
数据来源：互联网公开数据
标签：云计算, 任务调度, 性能评估, 任务长度, 优先级, 数据分析, 资源管理, 算法优化
数据概述：
该数据集包含来自云计算环境的模拟任务数据，记录了不同任务的特性，用于评估和优化任务调度算法。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态任务数据集。
地理范围：数据模拟云计算环境，不限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括“Task ID”（任务唯一标识）、“Task Length (Million Instructions)”（任务执行所需的指令数量，单位为百万）和“Priority”（任务优先级）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cloud_task_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于云计算模拟环境，已进行结构化整理。
该数据集适合用于云计算任务调度算法的性能分析和优化研究。
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：适用于云计算任务调度算法的学术研究，如不同调度策略对任务完成时间、资源利用率的影响分析。
行业应用：可以为云计算服务提供商提供数据支持，用于优化资源调度、提高服务质量。
决策支持：支持云计算环境下的资源管理和调度决策，优化资源分配策略。
教育和培训：作为云计算、操作系统等相关课程的实训材料，帮助学生理解任务调度原理。
此数据集特别适合用于探索任务长度和优先级对调度性能的影响，帮助用户优化任务调度算法，提高云计算系统的整体效率。
