自动驾驶计算资源请求数据集AutopilotPodMcpuRequestsUsCentral1Dataset-lakeshshrestha
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶，计算资源，数据集，云计算，机器学习，资源管理，性能优化，数据中心
数据概述： 该数据集记录了自动驾驶系统在数据中心环境中对计算资源的请求情况，主要用于分析和优化自动驾驶系统的计算资源分配。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：数据覆盖了美国中部地区（Us Central 1）的数据中心。
数据维度：数据集包括自动驾驶系统的任务类型，任务优先级，请求的CPU核心数（mcpu），请求时间，任务完成时间，资源使用率等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于自动驾驶系统的日志记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自动驾驶系统的资源管理，性能优化，云计算资源分配以及机器学习模型训练等领域的应用。
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：适用于自动驾驶系统的资源需求分析，任务调度优化，性能瓶颈识别等研究，如资源分配策略的优化，任务优先级的调整等。
行业应用：可以为自动驾驶行业提供数据支持，特别是在资源管理，任务调度和性能优化方面。
决策支持：支持自动驾驶系统的资源分配和任务调度，帮助优化计算资源的使用效率和任务完成时间。
教育和培训：作为自动驾驶，云计算和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解计算资源管理，任务调度和性能优化技术。
此数据集特别适合用于探索自动驾驶系统对计算资源的需求规律与趋势，帮助用户实现高效的资源分配和任务调度，提升自动驾驶系统的性能和效率。
