数字化系统性能预测数据集

对数字化系统运行时的业务请求和服务器资源状况进行采集。记录不同业务操作（如实时数据查询、故障告警推送等对应不同请求），对应不同请求URL下的性能指标，以及服务器资源配置和使用情况，结合特定预测条件，为系统并发性能预测提供数据支撑。 用于预测数字化系统在不同业务负载和服务器资源配置下的并发处理能力。帮助运维人员提前规划资源，保障系统稳定运行，如根据预测结果提前调整服务器CPU、内存资源分配，确保调度指令及时准确下达。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于数字化系统的性能预测，通过采集业务请求和服务器资源使用情况（如CPU、内存指标），结合清洗和分析处理，提供多维度时序数据以支持并发处理能力预测。它覆盖CPU高负载、内存泄漏等故障场景，适用于工业制造、能源电力、智能交通等多个行业，帮助优化资源配置、提升系统稳定性，并为AI故障预测模型训练提供高质量数据支撑。数据集包含145600条记录，以XLSL格式提供，旨在通过预测性维护降低运维成本、增强风险防控能力。