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简介：面向数据中心、集群调度与负载分析方向的研究者、学生和工程实践者，clusterdata汇集阿里巴巴生产集群的真实追踪数据，可用于理解现代互联网IDC的机器规模、在线服务与批处理负载搭配等运行特征，适合作为集群管理研究与负载建模的入门样本。包内共32个文件，约16.22MB，以PNG图示、Markdown说明、CSV/TXT字段描述和Jupyter Notebook分析脚本为主，并附header、Python脚本、许可证及校验文件，方便按文档核对字段、复现基础统计与绘图流程。数据线索覆盖cluster-trace-v2017、v2018及GPU v2020，包含约1300台机器12小时与约4000台机器8天的追踪背景，以及批处理DAG和在线服务与批处理搭配部署图示，有助于建立负载画像、验证调度假设并比较不同版本的字段与统计差异。已有1162人学习下载，适合课程实验、论文前期数据探查、集群管理研究入门及教学演示参考。

1. 生产集群的负载 dataset 拿在手里，先别急着画图

拿到一份来自真实生产环境的集群负载 dataset，第一反应通常不是兴奋，而是怀疑：采样粒度多粗、字段单位是什么、有没有把空闲机器混进来、脱敏之后还剩多少信息。这份由某超大规模生产集群脱敏公开的集群数据，用途很明确——给集群管理研究提供一个可回放的负载底座，它覆盖机器、容器、在线服务与离线批任务在一段时间里的资源占用，能支撑调度算法验证、容量规划、超卖比测算这几类工作。适合两类人：一类是想验证调度器改动、却苦于只有合成负载的研究者；另一类是接手集群容量评估、手上只有监控截图没有原始时序的工程师。用 Jupyter Notebook 打开它比写脚本跑一遍更划算，每一步中间结果都能看见，异常在单元格里就暴露出来了。

2. 六张表各自管什么：从机器元数据到容器用量

一份能拿来做研究的集群数据，结构上几乎都会拆成多个文件，而不是一张大宽表。原因不复杂：元数据的变化频率是「天级」，用量数据的变化频率是「分钟级甚至秒级」，两者混在一张表里，字段冗余会把文件体积撑大一个数量级。理解这个拆分逻辑，后面写 join、做抽样、控内存才不会乱。

2.1 元数据表与用量表：两族文件，两种读法

按职责划分，这类数据集通常有六张表：机器元数据、机器用量、容器元数据、容器用量、批任务、批实例。前两张围绕「机器」这个物理实体，中间两张围绕「容器」这个调度单元，后两张围绕「任务」这个业务单元。元数据表行数在万到百万级，字段十几个；用量表行数在亿级，字段只有四五个。读取策略完全不同：元数据表可以整表读进内存反复 join，用量表必须分块、只取列、读的时候就把类型定死。

机器元数据里那个故障域标识值得单独提一句。它是做「同机房打散」和「容量按域均衡」的唯一依据，丢了这一列，你的调度仿真就只能在一个扁平资源池里跑，结论拿去和真实集群对比会差得很远。容器元数据则是把容器和 job/task 串起来的桥，没有它，你没法区分在线服务和离线批任务，而这两类负载的时间特征几乎是反的：在线服务平稳但尾部尖，离线批任务成簇到达、跑完就消失。

提示：表名和列名以你手上这个包的 header 为准，不同批次的公开数据在命名上常差一两个字，先 head 一遍再写代码，别照着记忆里的字段名硬写。

2.2 字段语义与单位：三处最容易读错的地方

字段读错一次，后面所有结论都要重来。血泪经验是：先花二十分钟把下面这张表核对完，再开始写分析代码。

第三处最隐蔽：计划资源字段。任务表里plan_cpu = 400到底是 4 核还是 400 核，取决于这一列是不是以「百分之一核」为单位。判断办法很简单，拿同一批任务的plan_cpu分布去对机器元数据里的单机核数——如果中位数是几千，那基本就是百分之一核；如果是几十，那大概率就是核数。这类换算不写清楚，仿真出来的资源利用率会离谱到你自己都不信。

2.3 用 Jupyter Notebook 做第一轮体检

体检这件事不要一上来就写分析逻辑。先把「这个包有多大、每张表多少行、时间跨度多长、有多少台机器」这几个数字拿出来，再决定后面用全量还是抽样。

# 先看体量，决定后面是分块读还是直接读 du -sh ./cluster-trace # 行数决定内存估算：行数 x 列数 x 8 字节大致就是全量 DataFrame 的下限 for f in *.csv; do printf "%-30s %s\n" "$f" "$(wc -l < "$f")" done

du -sh给的是磁盘占用，注意 CSV 是文本，读进内存变成 DataFrame 之后体积通常还会再涨一截；wc -l的行数乘上列数、再乘单个数值 8 字节，就是你全量读入时的内存下限，超过机器内存的一半就别硬来了。文件名按你实际的目录改，有些包会分目录存放，加个-r或改用find都行。

import pandas as pd # nrows 是这里的关键参数：只取前 5 万行做结构体检，不碰全量 peek = pd.read_csv("machine_usage.csv", nrows=50_000) print(peek.shape) print(peek.dtypes) print(peek.head(3).to_string()) # 时间跨度除以唯一时间点数，约等于采样间隔 ts = peek["time_stamp"] span = ts.max() - ts.min() print("时间跨度(s):", span, "唯一时间点:", ts.nunique(), "估算采样间隔(s):", round(span / max(ts.nunique() - 1, 1), 2))

nrows让这次读取只花几百毫秒，dtypes告诉你哪些列被 pandas 猜成了 object（通常意味着有脏值或空串），head让你肉眼确认字段顺序没有错位。最后那个除法是估算采样粒度的土办法：时间跨度除以唯一时间点数，得到的数字如果接近 60，说明是分钟级采样；接近 300 就是 5 分钟。这个数字决定后面所有重采样窗口的取值，别拍脑袋定。

体检完顺手记三个数：唯一机器数、唯一容器数、各表时间范围的重叠区间。三张表的起始时间经常不一致，机器用量从 1 号开始、任务表从 3 号开始，直接用全区间做分析，头两天会出现「有机器负载但没有任务」的假象，画出来就是一条诡异的空窗。

3. 清洗与时间对齐：把秒级采样压成能跑的 5 分钟粒度

原始数据能读进来，只是过了第一关。真正把结论带偏的，是聚合口径。同一份数据，按分钟聚合和按小时聚合，能得出「集群很闲」和「集群很满」两个相反的结论，原因往往是峰值被平均掉了。

3.1 先把时间轴钉死

时间轴要钉三件事：单位、起点、时区。单位靠位数判断，10 位是秒、13 位是毫秒；起点决定了你做相对时间回放时的零点；时区在集群负载分析里其实可以忽略，因为所有表都用同一个绝对时间戳，但如果你要从时间戳里反推「白天晚上」的潮汐规律，那就必须确认它是本地时间还是 UTC，差了 8 小时，潮汐曲线会整个平移。

常见做法是统一转成相对秒：以全量数据的最小时间戳为 0，其他全部减去它。好处是回放任务流时直接拿这个偏移量当仿真时钟，不用在仿真器里再处理一次绝对时间。

import pandas as pd task = pd.read_csv("batch_task.csv", usecols=["job_name", "task_name", "status", "start_time", "end_time", "plan_cpu", "plan_mem"]) # 位数自检：10 位是秒，13 位是毫秒，对不上就先换算，别硬算 sample_ts = int(task["start_time"].iloc[0]) print("时间戳位数:", len(str(sample_ts))) t0 = int(task["start_time"].min()) task["start_rel"] = task["start_time"].astype("int64") - t0 task["end_rel"] = task["end_time"].astype("int64") - t0 # 跑出负时长的行必须处理，否则后面算平均运行时长会崩 bad = (task["end_rel"] < task["start_rel"]).sum() print("异常时长行数:", bad, "占比:", round(bad / len(task) * 100, 3), "%")

usecols是这一步省内存的主力，七列和二十列的内存占用差三倍。位数自检那两行别嫌土，公开数据集里毫秒和秒混存的情况比你想象的多。负时长行一般来自状态机的时间打点顺序问题，占比通常在千分之几，直接过滤掉即可，但如果占比超过 1%，就要怀疑是不是时间戳单位混了。

3.2 机器视角和容器视角不能混着看

同一个「CPU 利用率」，从机器表看和从容器表看是两个概念。机器表的口径是「这台机器被占了百分之多少」，分母是整机容量；容器表的口径是「这个容器用了多少核」，没有分母。做容量规划要用机器视角，做资源碎片分析要用容器视角，把两者相加或者直接对比，得出的一定是错的。

容器视角还有一个坑：同一个 container_id 在元数据表里可能有多条记录，因为容器会经历创建、运行、结束等多个状态，每次状态变化写一行。直接拿它去和机器表 join，行数会翻倍甚至翻三倍，后面的聚合全废。

import pandas as pd cmeta = pd.read_csv("container_meta.csv", usecols=["container_id", "machine_id", "status", "start_time", "end_time"]) # 每个容器只保留最后一条状态记录，这是去一对多的标准做法 cmeta["start_time"] = cmeta["start_time"].astype("int64") cmeta = (cmeta.sort_values("start_time") .groupby("container_id", as_index=False) .tail(1)) print("去重前后行数:", len(cmeta)) print(cmeta["status"].value_counts().head())

sort_values加groupby().tail(1)的组合，语义是「按时间排序后取每个容器的最后一条」，比drop_duplicates更安全，因为它保留了时间上最新的状态而不是文件里最先出现的那条。如果你的表里有明确的状态字段，也可以先过滤出Running或终态再取最后一条，具体看你要分析的是「曾经跑过」还是「最终跑完」。

3.3 重采样、缺口与对齐

秒级或分钟级的原始点，直接喂给调度仿真会慢到不可用，通常要降到 5 分钟或 15 分钟粒度。降采样不是简单求平均，还要同时记录每个窗口内的样本数，这个数就是缺口检测器：一个 5 分钟窗口本该有 5 个分钟级点，实际只有 2 个，说明这段时间机器掉线或者采集缺失。

import pandas as pd usecols = ["machine_id", "time_stamp", "cpu_util_percent", "mem_util_percent"] chunks = pd.read_csv("machine_usage.csv", usecols=usecols, chunksize=2_000_000) agg = [] for ch in chunks: ch["time_stamp"] = ch["time_stamp"].astype("int64") # 向下取整到 5 分钟边界：300 秒是窗口，改这里就能切 15 分钟 ch["bucket"] = (ch["time_stamp"] // 300) * 300 g = ch.groupby(["machine_id", "bucket"], as_index=False).agg( cpu=("cpu_util_percent", "mean"), mem=("mem_util_percent", "mean"), n=("cpu_util_percent", "size"), ) agg.append(g) usage = pd.concat(agg, ignore_index=True) # 同一个 bucket 可能被 chunk 边界切断，必须二次聚合 usage = usage.groupby(["machine_id", "bucket"], as_index=False).agg( cpu=("cpu", "mean"), mem=("mem", "mean"), n=("n", "sum")) print(usage.shape) print(usage["n"].describe()) # 正常窗口 n 应该等于 5 print("缺口窗口占比:", round((usage["n"] < 3).mean() * 100, 2), "%")

chunksize控制的是峰值内存，200 万行大概对应几百 MB，机器内存小就调到 50 万。// 300 * 300是向下取整对齐到窗口边界，比resample快很多，代价是失去时区语义——对集群负载分析完全够用。二次聚合那一步不能省，分块读取会把同一个(machine_id, bucket)拆到两个 chunk 里，不合并就会出现重复行，后面求和直接翻倍。

3.4 降位宽，让 Jupyter 内核活下来

Notebook 里最常见的翻车不是逻辑错，是内核悄悄被杀。pandas 默认把整数读成 int64、浮点读成 float64，一个几千万行的表能吃光十几 GB。利用率这种字段精度到小数点后两位就够，float32 完全撑得住；machine_id 是整数编号，int32 也够。

import numpy as np for col in ["cpu", "mem"]: usage[col] = usage[col].astype("float32") usage["machine_id"] = usage["machine_id"].astype("int32") usage["bucket"] = usage["bucket"].astype("int64") # 时间戳别降，2038 年会溢出 print("内存占用(MB):", round(usage.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, 1))

时间戳保持 int64 是有意的，int32 存秒级时间戳会在 2038 年溢出，虽然是研究用途，但降位宽带来的收益在这里只有几 MB，不值得冒这个险。做完这一步，同样的数据内存占用通常能砍掉 40% 到 60%，后面的分组、排序、画图都不会再卡。

4. 回放给调度器：从轨迹还原任务到达流与资源画像

数据洗干净之后，真正的价值在于「回放」。调度算法论文里的负载往往是泊松到达加指数分布运行时长，而真实集群的到达是成簇的、有潮汐的、任务大小是重尾的。拿这份集群数据做回放，能让你的仿真结果更有说服力，前提是别在还原过程中把真实特征磨平了。

4.1 到达过程：泊松假设在哪失效

把任务按开始时间排序，算相邻任务的到达间隔，你会发现间隔的分布和指数分布差得很远：大量任务在几秒内成簇到达，然后是很长的空窗。这种成簇性来自上游工作流的依赖关系——一个作业拆成几十个任务，几乎同时提交。如果你用泊松过程重新生成到达时间，簇就散了，集群的瞬时压力峰值会显著降低，仿真出来的调度器看起来「更从容」。

所以回放的正确姿势是直接使用真实的到达时间序列，而不是拟合一个分布再采样。只有在需要生成更大规模负载做压力测试时，才考虑对到达间隔做 bootstrap 重采样——而且必须按「簇」为单位抽，不能按单个任务抽，否则簇结构还是会散。

4.2 构造可回放的任务流

回放流需要四个字段：相对到达时间、运行时长、CPU 申请量、内存申请量。这四个字段凑齐，任何离散事件仿真器都能吃。

import pandas as pd task = pd.read_csv("batch_task.csv", usecols=["job_name", "task_name", "status", "start_time", "end_time", "plan_cpu", "plan_mem"]) # 只留正常结束的任务，失败和被 kill 的会引入极短时长，把均值拉低 task = task[task["status"] == "Terminated"].copy() task["start_time"] = task["start_time"].astype("int64") task["end_time"] = task["end_time"].astype("int64") # clip 下限 1 秒，防止时长为 0 导致后面算吞吐时除零 task["runtime"] = (task["end_time"] - task["start_time"]).clip(lower=1) # plan_cpu 若以百分之一核为单位，除以 100 换成核 task["cpu_core"] = task["plan_cpu"] / 100.0 task = task.sort_values("start_time").reset_index(drop=True) task["arrival_rel"] = task["start_time"] - task["start_time"].min() replay = task[["arrival_rel", "runtime", "cpu_core", "plan_mem"]].rename( columns={"plan_mem": "mem_mb"}) print(replay.describe(percentiles=[0.5, 0.9, 0.99]).round(2).to_string()) print("总跨度(小时):", round(replay["arrival_rel"].max() / 3600, 2))

status过滤是最容易被跳过的一步，但影响很大：失败任务的运行时长分布和正常任务完全不同，混在一起算出来的平均运行时长会偏低 20% 以上，仿真出来的机器占用率也跟着偏低。clip(lower=1)是防御式的写法，真实数据里确实存在起止时间戳相同、时长为 0 的记录。describe带上 0.99 分位，是因为这类负载是重尾的，均值几乎没有参考价值，P99 才能告诉你最大的任务要吃多少资源。

4.3 资源画像：均值、P95 和超卖比

容量规划最容易犯的错是拿均值当依据。均值告诉你「平均用了多少」，但集群是按峰值配置的。真正该看的是单机 P95——95% 的时间里这台机器的占用不超过这个值，剩下的 5% 才是需要留缓冲的部分。

import numpy as np per_machine = usage.groupby("machine_id")["cpu"].agg( mean="mean", p95=lambda s: np.percentile(s, 95), mx="max", ) print(per_machine.describe().round(2).to_string()) # 集群总需求曲线：每个时间窗口上所有机器的占用之和 cluster = usage.groupby("bucket")["cpu"].sum() peak = cluster.quantile(0.99) # 超卖比上限 = 峰值需求 / 按 P95 口径能提供的容量 capacity_p95 = per_machine["p95"].sum() print("集群需求 P99:", round(peak, 1)) print("P95 口径超卖比上限:", round(peak / capacity_p95, 2))

per_machine里的mx用来抓异常机器：如果某台机器的最大值远高于 P95，说明它有短时尖峰，这类机器做混部时要单独打标。超卖比那个比值是个粗略上界，它假设所有机器的 P95 不会同时发生，实际生产中因为业务同步性，同时发生的概率不低，所以真实可用的超卖比通常要比这个算出来的值再打个八折。这个折减系数没有公式，靠你们自己集群的历史故障数据校准。

4.4 仿真结果和真实集群对齐的三个检查

跑完仿真不要直接下结论，先做三个对齐检查。第一，总资源消耗对得上：仿真里所有任务申请的 CPU 秒数之和，应该和真实任务表里cpu_core × runtime的总和在一个量级，差太多说明单位换算错了。第二，平均排队时长的量级对得上：真实集群的排队时长你未必有，但可以用「任务开始时间 - 任务提交时间」如果有的话；没有就跳过这条。第三，峰值时刻对得上：把仿真的集群水位曲线和真实机器用量曲线画在同一张图上，看峰谷位置是否重合，如果仿真的峰出现在真实峰的两小时后，说明回放时钟的起点或者时区处理有问题。

5. 避坑与排查：五个把结论带偏的翻车点

这一节记录的都是实际踩过的坑，现象、原因、解决三件套，照着排查能省不少时间。

5.1 利用率出现 120%，还有负值

现象：画出来的机器利用率曲线，个别点超过 100，还有零星负值。

原因：不同批次的数据归一化口径不一致，一部分表用 0 到 100 的百分比，另一部分用 0 到 1 的比例；负值则来自采集端的计数器回绕或者脱敏时的截断处理。

解决：读进来第一件事就是打印每列的 min 和 max，超过 100 的除以 100 再合并，负值直接置为 NaN 而不是置 0——置 0 会凭空造出「机器空转」的假数据，把均值拉低。

for col in ["cpu", "mem"]: if usage[col].max() > 100: usage[col] = usage[col] / 100.0 usage.loc[usage[col] < 0, col] = np.nan

5.2 join 之后行数翻了三倍

现象：容器表和机器表 merge 完，行数从千万级涨到三千万级，聚合出来的资源总量也跟着涨。

原因：容器元数据表里同一个 container_id 有多条状态记录，一对多 join 直接把行数乘上去了。

解决：join 前先把容器表按 container_id 去重，取最后一条状态（见 3.2 的写法）。去重后如果行数还是涨，检查机器表是不是也有重复的 machine_id 记录，同样的处理思路。

5.3 时间戳位数不一致，merge 全是 NaN

现象：两张表按时间对齐，结果一行都匹配不上，merge之后的 DataFrame 是空的。

原因：一张表用 10 位秒级时间戳，另一张用 13 位毫秒级，数值根本不在一个量级。

解决：写一个统一函数，先判断位数再换算，所有表在读入时就过一遍，不要等到 join 报错才回头查。

def to_seconds(series): s = series.astype("int64") # 13 位是毫秒，10 位是秒；用数量级判断比硬编码安全 return (s // 1000 if s.max() > 10**12 else s)

5.4 Kernel died：全量 read_csv 的代价

现象：Jupyter 单元格跑到一半，右上角内核变灰，日志里出现内存不足。

原因：全量read_csv先把字符串全读进来再转换类型，峰值内存是最终 DataFrame 的两到三倍。

解决：usecols只取需要的列、dtype直接指定类型（比如{"machine_id": "int32"}）、chunksize分块处理，三者叠起来峰值内存能降到原来的十分之一。另外记得在单元格里及时del掉中间变量，Notebook 的变量会一直挂在命名空间里不释放。

5.5df.sample()之后负载曲线变平了

现象：为了跑得快，对用量表随机抽了 10% 的机器，画出来的集群水位曲线变得异常平滑，原来的尖峰全没了。

原因：随机抽样破坏的是时间局部性——真实的尖峰往往是几十台机器同时被同一批任务打满，随机抽走 90% 之后，同时打满的概率被指数级削弱。

解决：按「机器」或「时间段」整块抽，而不是按行随机抽。按机器抽的做法是先对 machine_id 做唯一值抽样，再用isin过滤；按时间段抽就直接截取一段连续时间窗口。两种方式都能保留簇结构。

6. 可复现基线：给数据集打指纹，再锁三个验证指标

数据分析最容易出的问题不是算错，是「上次跑出来的结论这次复现不了」。常见原因是中途换了数据版本、改了抽样种子、或者过滤条件在某个单元格里悄悄变了。我现在的做法是每次开新 Notebook 的第一个单元格，先给数据打指纹、把种子钉死，所有结论都挂在这套基线上。

6.1 给数据集打指纹

整文件哈希太慢，几十 GB 扫一遍要几分钟。只哈希文件头部 1MB 就够用——同一个包的不同版本，头部字段名、顺序、前几行数据几乎必然不同，碰撞概率可以忽略。

import hashlib, json, random import numpy as np def fingerprint(path, nbytes=1 << 20): h = hashlib.sha256() with open(path, "rb") as f: h.update(f.read(nbytes)) # 只读头部 1MB，成本低但足以区分版本 return h.hexdigest()[:16] SEED = 20240611 random.seed(SEED) np.random.seed(SEED) meta = { "seed": SEED, "machine_usage": fingerprint("machine_usage.csv"), "batch_task": fingerprint("batch_task.csv"), } print(json.dumps(meta, ensure_ascii=False))

把这段输出贴在 Notebook 顶部，两个人跑出来的指纹不一致，就说明用的不是同一份数据，后面所有对比都无意义。种子固定解决的是抽样和初始化的问题——调度仿真里但凡有一个随机决策点，不固定种子就会得到「这次比上次好 3%」的假结论。

6.2 锁三个验证指标

每次调整分析口径或者仿真参数，只看三个数：集群 CPU 需求的 P99、单机利用率的 P95 中位数、任务平均排队时长。前两个是数据侧的，第三个是仿真侧的。三个数里任何一个变动超过 5%，就说明这次改动动到了实质逻辑，需要回去看是哪一步变了，而不是直接接受新结果。

这三个指标不是拍脑袋定的，是踩过「换了个聚合窗口导致结论反转」的坑之后总结出来的。聚合窗口从 5 分钟改成 15 分钟，集群 P99 会掉 10% 以上，因为峰值被平均掉了；单机 P95 反而变化不大，因为它对时间窗口不敏感。两个指标一个敏感一个不敏感，正好互相校验——如果两个同时大幅变动，那多半是数据本身换了版本。

注意：指纹、种子、指标这三样东西要写在 Notebook 第一节，不要写完分析再补。事后补的基线，说服力等于零。

从那以后我每次开一个新的分析 Notebook，第一件事就是跑指纹单元格，指纹对不上就停下来找数据，绝不在版本不明的情况下往下写结论。这套习惯救过我至少两次——一次是同事发来的包少了机器元数据表，一次是两批数据的时间戳单位不一样。希望帮到你。

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