软件行业云服务资源利用率评估数据

本数据集围绕云服务资源利用率评估构建，经清洗加工后整合CPU核数、内存容量、存储容量、带宽、实际CPU使用率、实际内存使用率、实际存储使用率、实际带宽使用率、运行实例数等核心指标，用于云服务资源配置优化与成本效益分析。该数据集可解决软件行业三大痛点：一是云资源利用率两极分化严重（闲置率高或负载过重），缺乏精细化评估手段；二是多维度资源指标（CPU/内存/存储/带宽）难以综合量化，无法精准识别资源瓶颈；三是资源配置缺乏数据驱动决策，导致成本浪费或性能不足。该数据集可复用于互联网、金融、医疗、政府等广泛使用云服务的行业，适用于GPT、BERT等大语言模型的监督微调训练以及XGBoost、LightGBM等机器学习模型的分类预测与回归分析，推动软件行业从经验配置向数据驱动的智能资源调度转型，从粗放运营向精细化成本管控发展。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集围绕云服务资源利用率评估构建，整合CPU核数、内存容量、存储容量、带宽及实际使用率等核心指标，旨在解决云资源利用率两极分化、多维度指标难以综合量化及资源配置缺乏数据驱动决策等痛点。适用于互联网、金融、医疗、政府等行业，并可用于GPT、BERT等大语言模型的监督微调及XGBoost、LightGBM等机器学习模型的分类预测与回归分析，推动智能资源调度与精细化成本管控。