综合健康评估数据

本数据对外部企业具有多重应用价值：云服务商可将综合健康评分作为运维大盘的核心指标，快速定位亚健康或风险节点，自动触发告警或任务迁移，保障SLA；企业IT运维团队可依据健康等级制定巡检策略，风险节点优先处理，健康节点保持常规监控，提升运维效率；算力租赁平台可向客户展示所租用实例的健康评分，增强服务透明度和客户信任；金融、医疗等对可靠性要求高的行业客户，可将健康评分作为供应商选型的重要依据；数据中心管理者可统计不同机房或机柜的健康分布，识别散热或供电存在隐患的区域，提前安排维护。一、加工前的数据说明 原始数据为分布式TPU集群在深度学习推理服务场景下产生的运营监测数据，包含硬件指标（TPU温度、TPU功率）与服务指标（首token延迟、每token延迟、请求排队长度），分别反映硬件运行状态与服务质量表现。数据为非同一采集源、非时间序列的结构化监测记录，完整记录了影响系统健康的各类因素。 二、处理规则 数据清洗：对原始数据进行去重、剔除超出物理阈值的异常值（如温度超过85℃、功率超过380W、延迟为负或排队长度为负），并对缺失值采用剔除方式处理，确保数据完整性与有效性。评分算法：硬件健康分=(温度得分+功率得分)/2。温度得分为：当温度≤75℃时得1分，当温度在75℃至85℃之间时得分为1-(温度-75)/10，即每升高1℃扣0.1分，85℃时得0分。功率得分为：当功率≤320W时得1分，当功率在320W至380W之间时得分为1-(功率-320)/60，即每升高1W扣约0.0167分，380W时得0分。服务健康分=(1-首token延迟/200+1-每token延迟/50+1-排队长度/20)/3。综合健康评分=(硬件健康分+服务健康分)/2×100。设定阈值≥80为健康、≥60且＜80为亚健康，＜60为风险。 等级划分：健康、亚健康、风险三级。 三、数据内容描述 清洗后的数据集共1001条记录，新增“硬件健康分”（K列）、“服务健康分”（L列）、“综合健康评分”（M列）与“健康等级”（N列）四列。该数据综合了硬件与服务两个维度，采用分段线性评分机制，使高负载但仍在安全范围内的节点获得合理评分。通过健康分析，可为自动化运维、任务调度策略、硬件维护计划提供量化依据，适用于云计算平台服务质量保障与算力基础设施健康监测场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于分布式TPU集群在深度学习推理场景下的运营监测数据，融合硬件指标（如TPU温度、功率）与服务指标（如延迟、排队长度），通过分段线性评分算法计算综合健康评分并划分健康、亚健康、风险三个等级。数据经清洗后共1001条记录，适用于云服务商运维监控、算力平台服务透明化及高可靠性行业供应商选型等场景，为自动化运维与基础设施健康管理提供量化依据。