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GAIA-DataSet：企业级AIOps数据集实战指南

【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

在数字化转型的浪潮中，智能运维（AIOps）已成为企业保障业务连续性的核心技术。GAIA-DataSet作为Generic AIOps Atlas的简称，为运维工程师和AI开发者提供了全面的操作分析数据资源，是构建精准异常检测、日志分析和故障定位算法的理想平台。

技术架构深度解析

多维数据融合设计

GAIA-DataSet采用创新的数据架构，将MicroSS业务模拟系统与Companion Data配套数据有机结合，形成完整的智能运维数据生态。

核心数据模块

MicroSS业务模拟数据基于真实的二维码登录场景构建，包含6500多个指标、700万条日志记录以及详细的追踪数据，持续采集周期达两周。

数据完整性保障

项目通过精心设计的异常注入机制，模拟真实系统中可能发生的各种故障场景，为根因分析算法提供公平的评估基准。

典型应用场景实践

时序异常检测实战

MicroSS/metric/目录下的CSV文件包含重构后的指标数据，每个文件都包含节点信息、IP地址和指标名称等元数据。

数据格式示例：

这些数据特别适合训练和评估时序异常检测算法，能够有效验证算法的实时性和准确性。

分布式追踪分析

MicroSS/trace/文件夹基于OpenTracing标准收集追踪记录，关键字段包括：

• trace_id：业务追踪唯一标识
• span_id：当前追踪节点标识
• parent_id：父节点标识
• status_code：200表示正常，其他表示异常

业务日志智能分析

MicroSS/business/目录存储各节点业务日志，支持：

• 日志语义异常检测
• 日志模式挖掘
• 业务行为分析

部署配置完整指南

环境准备与数据获取

首先克隆项目仓库：

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

数据解压处理流程

数据集采用分卷压缩格式存储，需要按顺序进行解压操作：

# 示例：解压metric数据 cat metric_split.z* > metric_combined.zip unzip metric_combined.zip

性能优化最佳实践

数据预处理策略

时序数据对齐：将指标数据与追踪数据进行时间维度关联，构建统一的数据视图。

特征工程构建：基于原始数据提取有意义的特征，为机器学习算法提供高质量的输入。

算法评估标准化

利用数据集中的标注数据，可以：

• 计算精确率、召回率、F1分数
• 对比不同算法在相同数据集上的表现
• 评估算法在不同异常类型上的适应性

社区生态与发展前景

GAIA-DataSet作为专业的AIOps数据集，具备以下核心优势：

✅数据完整性- 覆盖运维全链路数据
✅场景真实性- 基于真实业务模拟
✅持续更新- 保持数据时效性
✅社区支持- 活跃的技术交流生态

技术演进路线

项目将持续纳入更多业务场景和异常类型，包括：

• 新增中间件监控支持（Zookeeper、Redis、MySQL等）
• 扩展系统日志类型
• 设计更丰富的异常注入方法

通过GAIA-DataSet，运维团队能够快速验证和优化AI算法，提升系统监控的智能化水平，实现从被动响应到主动预防的运维模式转变。该数据集为智能运维研究和实践提供了强有力的数据支撑，助力企业在数字化转型中构建更可靠的运维体系。

【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