iAnomaly：用于生成边缘-云集成计算环境中性能异常数据集的工具包

微服务架构正在越来越多地用于模块化物联网应用程序并部署在分布式和异构的边缘计算环境中。随着时间的推移，这些基于微服务的物联网应用程序会因资源抢占（例如 CPU 或内存）、资源争用等问题而易受性能异常的影响，这些问题可能对其服务质量（QoS）产生负面影响并违反其服务等级协议（SLA）。现有研究在边缘计算环境中的性能异常检测受限主要是由于缺乏公开可用的边缘性能异常数据集，或由于缺乏可访问的真实边缘部署来生成必要的数据。为此，我们提出了 iAnomaly：一个配备开源工具并具备完全自动化数据集生成功能的全系统仿真器，用于生成基于用户定义的配置的标记的正常和异常数据。我们也发布了一个使用 iAnomaly 生成的性能异常数据集，该数据集捕获了针对多个具有不同 QoS 和资源需求的基于微服务的物联网应用程序的性能数据，并引入了各种异常情况。该数据集有效地代表了在真实边缘环境中发现的特征，异常数据遵循高质量性能异常数据集的必需标准。