# AIOps Challenge AIOps Challenge データセット群は、清華大学の研究チームが大規模無線サービスプロバイダ・商業銀行・EC システムなどの本番環境から収集したデータセットである。2018年から開催されている国際 AIOps Challenge 競技会と対応し、関連分野の研究者に、より踏み込んだ研究を促し関連ドメインの発展を推進してきた。(Source: [[@2024__arXiv__Failure Diagnosis in Microservice Systems - A Comprehensive Survey and Analysis - Chapter 6 Datasets and Metrics]] §6.1) ## 各年度版 | 版 | データ種別 | 詳細 | 公開先 | |---|---|---|---| | AIOps Challenge 2020 | M(メトリクス)・T(トレース) | China Mobile Zhejiang が実世界の本番マイクロサービスシステムから収集。 | https://github.com/NetManAIOps/AIOps-Challenge-2020-Data | | AIOps Challenge 2021 | L(ログ)・M(メトリクス)・T(トレース)・TP(トポロジ) | 清華大学が2つの大規模商用銀行システムから収集。 | https://www.aiops.cn/gitlab/aiops-nankai/data/trace/aiops2021 | | AIOps Challenge 2022 | L(ログ)・M(メトリクス)・T(トレース)・TP(トポロジ) | 清華大学が Hipster Shop から収集。 | https://competition.aiops-challenge.com/home/competition | (Source: [[@2024__arXiv__Failure Diagnosis in Microservice Systems - A Comprehensive Survey and Analysis - Chapter 6 Datasets and Metrics]] §6.1 Table 7, Table 9) - [[@2026__Cluster Computing__Anomaly detection and root-cause identification in microservices - a survey - Chapter 4.7 Methods comparison]] は、2012〜2025年の117件の収録論文が用いた26件のデータセットのうち、「AIOps Challenge 2020 and 2021」を**最多被引用(9件の収録論文が参照)**と報告する。これは [[@2024__arXiv__Failure Diagnosis in Microservice Systems - A Comprehensive Survey and Analysis - Chapter 6 Datasets and Metrics]] が示す「産業界提供データセット」という位置づけを、独立した第2のサーベイが定量的に裏付けるものである。(Source: [[@2026__Cluster Computing__Anomaly detection and root-cause identification in microservices - a survey - Chapter 4.7 Methods comparison]] §4.7, Table 9) ## 関連 - 本ソース: [[@2024__arXiv__Failure Diagnosis in Microservice Systems - A Comprehensive Survey and Analysis - Chapter 6 Datasets and Metrics]] / [[@2026__Cluster Computing__Anomaly detection and root-cause identification in microservices - a survey - Chapter 4.7 Methods comparison]] - 同種データセット: [[GAIA Dataset]] / [[Train-Ticket]] ## 出典 - [[@2024__arXiv__Failure Diagnosis in Microservice Systems - A Comprehensive Survey and Analysis - Chapter 6 Datasets and Metrics]] §6.1(Table 7, Table 9)