云计算资源利用率监控数据集CloudComputingResourceUtilizationMonitoring-dobariyatejas
数据来源：互联网公开数据
标签：云计算, 资源监控, 虚拟化, 性能分析, 服务器, 数据指标, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自云计算环境的资源利用率监控数据，记录了虚拟机（VM）在特定时间段内的资源使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但从“TimeStamep”字段推测为时间序列数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟或分析任何云计算环境的资源利用情况。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：TimeStamep（时间戳），Hostid（宿主机ID），vmid（虚拟机ID），mipsAllocated（分配的MIPS），mipsRequested（请求的MIPS），mipsTotal（总MIPS），Utilization（CPU利用率），totalPe（总物理核数），mipsTotalPe（总物理核的MIPS）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_CSV_r2.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于云计算环境的监控系统，经过了标准化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于云计算性能分析、资源优化、容量规划和预测建模。
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：适用于云计算资源管理、性能评估、负载预测等领域的学术研究，如资源调度算法优化、虚拟机迁移策略研究等。
行业应用：可以为云计算服务提供商提供数据支持，特别是在资源分配、性能监控、容量规划等方面。
决策支持：支持云计算环境中的资源优化决策，帮助管理者提升资源利用效率、降低运营成本。
教育和培训：作为云计算、虚拟化、性能分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解云计算环境中的资源管理。
此数据集特别适合用于探索虚拟机资源利用率的时序变化规律，帮助用户实现资源利用率的优化、负载预测以及性能瓶颈分析。
