aiops-ecs-monitor

# aiops-ecs-monitor

## 数据集卡片

### 数据集概述

本数据集包含云服务器ECS（Elastic Compute Service）的监控数据，用于系统运行状态分析、异常检测和预测性维护等AI运维场景。

### 任务类型
- 时序数据分析
- 异常检测
- 系统监控
- 预测性维护

### 数据集信息
- 许可证：Apache License 2.0
- 语言：不适用（数值型监控数据）
- 时间范围：[具体时间范围]
- 数据格式：JSONL, Parquet
- 数据集大小：[具体大小]

### 数据样例
```python
# JSONL格式示例
{
"timestamp": "2023-01-01T00:00:00Z",
"instance_id": "i-xxx",
"cpu_usage": 45.2,
"memory_usage": 78.5,
"disk_io": 120.3
// ...其他指标
}
```

### 数据集结构
```
aiops-ecs-monitor/
├── ecs_monitor_dataset.jsonl # 原始监控数据记录
├── ecs_monitor_grouped.parquet # 经过处理的分组数据
└── README.md # 数据集说明文档
```

### 快速开始

#### 环境要求
- Python 3.8+
- pandas
- pyarrow

#### 安装依赖
```bash
pip install pandas pyarrow
```

#### 数据加载示例
```python
import pandas as pd

# 读取 Parquet 格式数据
df = pd.read_parquet("ecs_monitor_grouped.parquet")
print(df.head())

# 读取 JSONL 格式数据
records = []
with open("ecs_monitor_dataset.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
records.append(pd.json.loads(line))
df_jsonl = pd.DataFrame(records)
print(df_jsonl.info())
```

### 数据集下载

#### 使用ModelScope SDK
```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
ds = MsDataset.load('your-namespace/aiops-ecs-monitor')
```

#### 使用Git命令
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/your-namespace/aiops-ecs-monitor.git
```

### 引用
如果您在研究中使用了本数据集，请按如下格式引用：
```
@misc{aiops-ecs-monitor,
title={ECS监控数据集},
author={[作者]},
year={2025},
publisher={ModelScope}
}
```

### 数据集贡献者
- [巴林]

### 免责声明
本数据集仅用于学术研究目的，不得用于商业用途。使用者需遵守相关法律法规和开源协议。

### 更新日志
- 2025-08-20: 首次发布

# aiops-ecs-monitor

## 数据集卡片

### 数据集概述
本数据集收录云服务器ECS（Elastic Compute Service）的监控指标数据，可支撑系统运行状态分析、异常检测与预测性维护等AI运维场景的研究与应用。

### 任务类型
- 时序数据分析
- 异常检测
- 系统监控
- 预测性维护

### 数据集信息
- 许可证：Apache许可证2.0（Apache License 2.0）
- 数据语言：不适用（为数值型监控指标数据）
- 时间范围：[具体时间范围]
- 数据格式：JSONL, Parquet
- 数据集大小：[具体大小]

### 数据样例
python
# JSONL格式示例
{
"timestamp": "2023-01-01T00:00:00Z",
"instance_id": "i-xxx",
"cpu_usage": 45.2,
"memory_usage": 78.5,
"disk_io": 120.3
// ...其他指标
}

### 数据集结构

aiops-ecs-monitor/
├── ecs_monitor_dataset.jsonl # 原始监控数据记录
├── ecs_monitor_grouped.parquet # 经过处理的分组数据
└── README.md # 数据集说明文档

### 快速开始

#### 环境要求
- Python 3.8及以上版本
- pandas
- pyarrow

#### 安装依赖
bash
pip install pandas pyarrow

#### 数据加载示例
python
import pandas as pd

# 读取 Parquet 格式数据
df = pd.read_parquet("ecs_monitor_grouped.parquet")
print(df.head())

# 读取 JSONL 格式数据
records = []
with open("ecs_monitor_dataset.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
records.append(pd.json.loads(line))
df_jsonl = pd.DataFrame(records)
print(df_jsonl.info())

### 数据集下载

#### 使用ModelScope SDK
python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
ds = MsDataset.load('your-namespace/aiops-ecs-monitor')

#### 使用Git命令
bash
git clone https://www.modelscope.cn/your-namespace/aiops-ecs-monitor.git

### 引用
如果您在研究中使用了本数据集，请按如下格式引用：

@misc{aiops-ecs-monitor,
title={ECS监控数据集},
author={[作者]},
year={2025},
publisher={ModelScope}
}

### 数据集贡献者
- [巴林]

### 免责声明
本数据集仅面向学术研究用途，严禁用于商业场景，使用者需严格遵守相关法律法规与开源协议条款。

### 更新日志
- 2025-08-20：首次正式发布

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供ECS云服务器的监控数据，适用于AI运维场景中的时间序列分析、异常检测和预测性维护。数据以JSONL和Parquet格式存储，遵循Apache License 2.0许可证。