服务稳定性风险数据

本数据对外部企业具有多重应用价值：云服务商可将风险指数纳入SLA监控体系，当指数超过阈值时自动触发告警并执行热迁移，避免服务质量下降影响客户体验；企业运维团队可依据风险等级制定分级响应策略，高风险任务优先处理，中风险任务纳入巡检计划，低风险任务保持常规监控；算力租赁平台可将风险指数作为节点健康度的量化指标，在资源调度时优先将任务分配给低风险节点，降低故障概率；金融、医疗等对服务稳定性要求高的行业客户，可通过风险指数评估所租用算力资源的可靠性，作为供应商选择的重要依据；数据中心管理者可统计不同机房或机柜的风险分布，识别散热或供电存在隐患的区域，提前安排维护。一、加工前的数据说明 原始数据为分布式TPU集群在深度学习推理服务场景下产生的运营监测数据，包含请求排队长度、每token延迟与TPU温度，三者分别反映系统拥塞程度、处理效率与硬件状态。数据为非同一采集源、非时间序列的结构化监测记录，完整记录了服务负载与硬件热状态。 二、处理规则 数据清洗：对原始数据进行去重、剔除超出物理阈值的异常值（如排队长度为负、延迟为负或温度超过硬件上限），并对缺失值采用剔除方式处理，确保数据完整性与有效性。 评分算法：风险指数=(请求排队长度×每token延迟/500)×0.6+(TPU温度/85)×0.4。设定阈值≥0.7为高风险、≥0.4且＜0.7为中风险，＜0.4为低风险。 等级划分：高风险、中风险、低风险三级。 三、数据内容描述 清洗后的数据集共1001条记录，新增“风险指数”（K列）与“风险等级”（L列）两列。该数据综合了服务负载与硬件状态，可量化评估推理服务在运行过程中的稳定性风险。通过风险分析，可为自动化运维、任务调度策略提供量化依据，适用于云计算平台服务质量保障与硬件健康监测场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于分布式TPU集群的运营监测数据，通过请求排队长度、每token延迟和TPU温度计算风险指数，并划分为高、中、低三个风险等级，共包含1001条记录。数据可量化评估推理服务的稳定性风险，适用于云服务商的SLA监控、运维团队的分级响应策略制定以及算力平台的节点健康度评估等场景，为自动化运维与任务调度提供量化依据。