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GAIA-DataSet：企业级智能运维数据宝库完全指南

【免费下载链接】GAIA-DataSetGAIA, with the full name Generic AIOps Atlas, is an overall dataset for analyzing operation problems such as anomaly detection, log analysis, fault localization, etc.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAIA-DataSet

在数字化运维的新时代，你是否曾为寻找高质量的运维数据而苦恼？GAIA-DataSet作为业界领先的智能运维数据集，为你打开了通往高效运维的大门。无论你是运维新手还是资深工程师，这个完整的数据宝库都将成为你探索智能运维世界的最佳伙伴。

🌟 为什么你需要GAIA-DataSet？

想象一下，当你需要构建一个异常检测模型时，手头却没有真实业务场景的标注数据；当你想要验证故障定位算法时，却缺乏完整的链路追踪记录。GAIA-DataSet正是为解决这些痛点而生，它提供了：

• 全链路运维数据：从业务日志到系统指标，从链路追踪到异常注入记录
• 真实业务场景：基于二维码登录的业务模拟系统，数据贴近实际应用
• 专业数据标注：大量异常标注数据，支持有监督学习任务

📦 数据宝藏一览：你的智能运维资源库

GAIA-DataSet包含两大核心数据模块，每个模块都针对特定的运维场景精心设计。

MicroSS业务模拟数据

这是GAIA的核心数据源，模拟了真实的二维码登录业务场景，包含：

指标监控数据- 6500+个系统性能指标，涵盖CPU、内存、网络等关键维度分布式追踪数据- 完整的调用链路记录，支持微服务架构下的故障定位业务日志数据- 各服务节点的详细运行日志，支持日志分析和异常检测系统运行数据- 包含异常注入记录，为根因分析提供实验基础

Companion Data配套数据

这个模块专注于特定运维任务的专项数据：

异常检测数据- 包含变化点、概念漂移等多种异常模式的标注数据指标预测数据- 时间序列预测模型的训练和验证数据日志分析数据- 支持日志解析、语义异常检测等高级分析任务

🚀 三步快速上手：开启你的智能运维之旅

第一步：获取数据集

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAIA-DataSet

第二步：数据解压技巧

数据集采用分卷压缩存储，解压时需要注意：

• 对于MicroSS模块，先解压主文件（如business_split.zip）
• 分卷文件会自动识别并合并
• 建议按业务场景分批解压，避免一次性占用过多存储空间

第三步：理解数据结构

每个CSV文件都遵循标准化的格式：

• 时间戳字段：统一采用13位时间戳格式
• 数值字段：包含实际的监控指标值
• 标注字段：部分数据集提供专业的异常标注

💡 实战应用场景：从理论到实践的完美跨越

异常检测模型构建

利用标注的异常数据，你可以：

• 训练和验证各种异常检测算法
• 比较不同模型在真实业务场景下的表现
• 优化检测阈值和报警策略

故障根因分析

通过追踪数据与业务日志的关联，实现：

• 精准定位故障发生的具体服务节点
• 分析故障传播路径和影响范围
• 验证根因分析算法的有效性

日志智能分析

超过21万条日志数据支持：

• 日志模式识别和异常检测
• 语义分析和实体识别
• 自动化日志处理流程构建

🎯 数据特色与核心优势

数据完整性保证

GAIA-DataSet提供了从底层指标到上层业务的完整数据链条，确保你的分析覆盖运维全生命周期。

场景真实性验证

所有数据都来自真实的业务模拟系统，避免了合成数据的局限性，让你的研究成果更具实用价值。

标注专业性支持

大量经过专业标注的数据，为有监督学习任务提供了坚实基础，显著提升模型训练效率。

📈 未来展望：智能运维的无限可能

随着AIOps技术的快速发展，GAIA-DataSet将持续演进：

• 引入更多业务场景和数据类型
• 增加实时数据流和动态分析能力
• 扩展多模态数据融合分析

无论你是想要入门智能运维的新手，还是希望验证创新算法的研究者，GAIA-DataSet都将成为你不可或缺的得力助手。立即开始你的智能运维探索之旅，让数据驱动运维，让智能赋能业务！

提示：建议根据实际需求选择性地解压和使用数据模块，避免不必要的存储开销。对于初学者，建议从Companion Data模块开始，逐步深入MicroSS的复杂业务场景。

【免费下载链接】GAIA-DataSetGAIA, with the full name Generic AIOps Atlas, is an overall dataset for analyzing operation problems such as anomaly detection, log analysis, fault localization, etc.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAIA-DataSet