工业数据服务质量中间件组合测试数据集

本数据集以数据完整性、数据一致性、数据准确性、数据实时性、数据安全性、CPU使用率、内存使用率等七大指标为核心，对工业物联网场景下的多类主流中间件进行系统性压测。数据集生产过程中，我们构建了统一的工业设备接入与物联感知测试场景，模拟了虚拟设备以固定频率发送数据请求的典型业务负载。每类中间件的压测过程均经过预热阶段、稳态压测阶段和压力释放阶段，确保测试结果的稳定性和可复现性。数据集共包含多个独立的数据文件，分别对应Flink、Hive、InfluxDB、MySQL、MongoDB、Neo4j、PostgreSQL、RabbitMQ、Redis、SQL Server等主流中间件。每类中间件均包含结构化测试记录，完整记录了数据完整性、数据一致性、数据准确性、数据实时性、数据安全性、CPU使用率、内存使用率等核心指标在稳态压测阶段的实测值。具体而言，数据完整性通过发送端与接收端的数据包数量对比计算完整率；数据一致性通过多副本写入后立即读取并对比结果来衡量；数据准确性通过预置校验值与实际值的偏差百分比评估；数据实时性通过记录时间戳差值的统计分析测量；数据安全性通过渗透测试工具检测加密协议强度和认证机制有效性；CPU使用率和内存使用率通过Prometheus节点监控组件持续采集。数据集格式为标准xlsx文件，便于用户使用常见数据处理工具进行读取与分析。