rtos

该数据集包含在Dell R660XS服务器上进行的实时性能可行性评估的实验运行数据。包括Caterpillar、cyclictest和48小时基准测试三种类型的测试，以及相关的测试运行和详细的描述信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 用途: 评估戴尔R660XS(SN-CB5GXC4)服务器实时能力的实验运行数据

实验配置概览

配置名称	文件夹名称	测试类型	描述说明
test1	05-19-35	caterpillar	BIOS修正前测试
test2	06-38-03	cyclictest	BIOS修正后测试
test3	15-12-05	48-hour	存在msr错误的48小时基准测试
test4	10-49-18	48-hour	无msr错误的48小时基准测试
test5	11-04-24	48-hour	使用rdtset的48小时基准测试

测试类型详解

Caterpillar实时基准测试

• 目的: 评估CPU核心在不同系统条件下的实时响应能力
• 功能: 测量定时抖动，识别硬件或内核级的时序不稳定因素

监控文件结构

文件名称	描述内容
output.csv	主要时序数据集（样本和会话抖动指标）
cpu_monitor.csv	每核心CPU温度、频率和利用率
cpustat_monitor.csv	详细CPU统计信息
irq_monitor.csv	每CPU核心的IRQ活动计数
softirq_monitor.csv	每CPU核心的内核级软中断计数
meminfo_monitor.csv	内存压力和分配统计
sysinfo.json	系统配置和元数据

output.csv结构

列名	描述	单位
timestamp	测量时间戳	ISO 8601日期时间
SampleMin	当前采样窗口内的最小延迟	微秒(µs)
SampleMax	当前采样窗口内的最大延迟	微秒(µs)
SmplJitter	SampleMax与SampleMin的差值	微秒(µs)
SessionMin	会话开始以来的最小延迟	微秒(µs)
SessionMax	会话开始以来的最大延迟	微秒(µs)
SessionJitter	SessionMax - SessionMin	微秒(µs)
Sample	顺序样本索引	整数

Cyclictest基准测试

• 目的: 精确测量线程计划唤醒时间与实际唤醒时间之间的差距
• 功能: 识别硬件、固件和操作系统中的实时延迟源

监控文件结构

文件名称	描述内容
output.csv	包含测试结果的CSV文件
cpu_monitor.csv	每核心CPU温度、频率和利用率
cpustat_monitor.csv	详细CPU统计信息
irq_monitor.csv	每CPU核心的IRQ活动计数
softirq_monitor.csv	每CPU核心的内核级软中断计数
meminfo_monitor.csv	内存压力和分配统计
sysinfo.json	系统配置和元数据

output.csv结构

列名	描述
timestamp	测量时间戳
T	线程：线程索引和线程ID
P	优先级：RT线程优先级
I	间隔：延迟测量线程的预期唤醒周期
C	计数：测量延迟的次数
Min	最小值：测量的最小延迟
Act	实际值：最近完成迭代期间测量的延迟
Avg	平均值：测量的平均延迟
Max	最大值：测量的最大延迟

相关信息

分析工具仓库：https://github.com/zededa/rt-tools

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在实时操作系统性能评估领域，rtos数据集通过系统化实验设计构建而成。研究团队采用Dell R660XS服务器平台，分别执行caterpillar基准测试、cyclictest工具以及48小时持续基准测试三类实验方案。数据采集涵盖BIOS修正前后对比、MSR错误状态差异及rdtset工具使用等多种配置场景，通过时间同步机制记录内核调度、中断响应与硬件监控等多维度指标，形成结构化实验数据档案。

特点

该数据集显著特征在于其多维度的实时性能观测体系。除核心的时序延迟指标外，同步采集的CPU温度频率、中断统计、内存压力等子系统数据构成完整的系统状态画像。实验设计特别注重控制变量，通过对比BIOS修正、MSR错误处理等不同配置下的性能表现，为分析硬件-软件交互影响提供实证基础。数据集采用标准化CSV与JSON格式，确保数据可追溯性与机器可读性。

使用方法

研究人员可通过分层解析方式使用该数据集。基础层面可直接分析output.csv中的时序延迟统计，结合样本级与会话级抖动指标评估系统实时性。进阶研究可关联分析各监测文件，例如将CPU温度曲线与中断频率数据进行时空对齐，探究热效应对实时性能的影响机制。数据集配套的元数据文件为复现实验环境提供完整系统配置信息，支持跨平台性能对比研究。

背景与挑战

背景概述

实时操作系统性能评估领域长期面临系统响应时间精确量化的技术瓶颈，rtos数据集由Zededa团队基于Dell R660XS服务器平台构建，聚焦于实时计算场景下硬件与内核交互的时序特性研究。该数据集通过集成毛虫基准测试与循环测试等多维度评估方法，系统性地记录了BIOS修正前后及持续运行状态下的延迟数据，为工业控制与边缘计算场景的实时性保障提供了关键实验依据。

当前挑战

在解决实时系统延迟精确测量这一核心问题时，数据集需应对硬件中断随机性、温度漂移效应与内核调度不确定性的三重挑战。构建过程中面临时序数据同步精度控制难题，特别是在48小时持续测试中需维持毫秒级时间戳一致性，同时需克服MSR寄存器误报与多核CPU频率动态调节对测量稳定性的干扰。

常用场景

经典使用场景

在实时操作系统性能评估领域，该数据集通过毛毛虫基准测试和循环测试等工具，系统性地测量服务器硬件在实时任务调度中的延迟特性。研究人员能够利用时序抖动数据和中断监控记录，深入分析CPU核心对时间敏感型任务的响应能力，为优化实时系统内核配置提供关键实验依据。

实际应用

工业自动化与电信基础设施领域借助该数据集验证服务器硬件的实时性能边界，特别是在5G网络切片和工业控制系统中，确保关键任务能在严格时限内完成。数据中心运营商通过48小时基准测试数据评估服务器长期运行的稳定性，为高可靠性应用场景的设备选型提供决策支持。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究成果已应用于Linux基金会实时内核优化项目，其中循环测试方法论被整合进zededa/rt-tools工具链。相关数据格式成为后续实时性能基准测试的标准范本，催生了包括时间敏感网络（TSN）设备验证和边缘计算节点评估在内的系列创新工作。