基于Azure 2021负载轨迹的跨平台无服务器函数执行与性能时序数据集

为测试服务器无感计算架构下的冷启动优化、弹性扩缩容策略以及多模态复杂任务调度性能，在Azure2021官方公布的函数计算工作负载轨迹基础上，生成了本数据集。首先提取Azure2021函数计算开源数据集中的并发度轨迹，将其转化为长度为2000的高频并发量数组，以5秒为一个时间片动态控制发压线程数，以复现公有云的流量潮汐。针对不同业务场景，Python脚本在目标URL集合（如/read100或/d1）中随机路由，发起带有超时控制的HTTP请求，并将每次往返时间推入本地线程安全的响应时间队列。后台采集线程每隔固定周期（update_every），同步计算本地队列中的P99/P95延迟，并通过HTTPAPI实时向集群内的Prometheus（如port:31119）执行PromQL查询，拉取最新的CPU、内存与可用性宏观指标。数据集包含6个核心实验场景文件（涵盖YCSB、TPCH、混合负载与Fission、OpenWhisk的组合），每个文件包含2000个连续时间片的观测状态，共计1.4万+条多维性能记录。数据集为CSV时间序列格式，每行数据对应一个状态向量（StateVector）。采集时间为2024年12月21日。