Resource-Constrained TSN Scheduling Dataset for Critical and RDMA Traffic

本数据集面向资源受限时间敏感网络（Time-Sensitive Networking, TSN）中的关键业务确定性传输与资源调度研究，包含不同网络负载条件下多种调度方法的仿真原始记录、统计汇总结果及消融实验结果。数据集以参数化网络仿真方式生成：在 0.45—0.95 的 6 个负载水平下，针对每个负载使用 30 个随机种子构建业务负载；每组负载包含 44 条业务流，记录关键业务与 RDMA 业务的负载大小、截止时间、周期、释放时刻和风险参数等信息。数据集比较了 CL-JRS、P-EDF 和 SP-FQ 三种调度方法。仿真过程依据业务流参数、路径跳数、传输块大小、队列、门控窗口相位和缓存容量等信息，生成业务释放、队列到达及门控开启等事件，并计算各业务流的接纳状态、完成时延、完成时刻、截止时间裕度、队列峰值缓存及缓存裕度。数据处理后形成逐业务流结果、逐随机种子统计结果、按负载与方法汇总的可调度率、关键业务 P99 时延、RDMA 业务 P99 时延、峰值缓存需求和求解时间等指标；同时给出各指标的均值、标准差和 95% 置信区间。数据集还包含 CL-JRS 方法的消融实验数据，分别考察固定分块大小、取消缓存反馈和取消相位协调对调度性能的影响，并提供逐业务流、逐随机种子、事件日志、汇总统计及配对效应分析结果。所有数据以 CSV 格式保存，可使用 Python、Pandas、NumPy 等数据分析工具读取、统计和可视化。该数据集可用于资源受限 TSN 的确定性调度、关键业务时延保障、缓存资源配置、分块传输策略、门控相位协同及调度算法对比研究。数据中的参数和结果为仿真模型输出，适用于模型验证、性能评估和可重复实验研究，不等同于实际在轨或工程网络的实测数据。