經過8年，Google再次釋出Borg叢集管理系統的追蹤資料，供外界進行研究與分析，Google提到，從2011年第一次發布Borg叢集追蹤資料以來，機器與軟體經過一段時間發展，工作負載也產生變化，工作負載變動的重要性越來越顯著。

Google的Borg是一個叢集管理系統，這些叢集的規模，可高達數萬臺電腦，Borg跨多個叢集執行來自為數龐大應用程式，所產生的成千上萬個作業。Borg透過程序層級的效能隔離，執行控制許可、打包任務以及機器共享等功能，達到高利用率的目的。幾乎所有的Google服務底層都是仰賴Borg，像是運作Google文件的機器，還有Google雲端運算服務的機器，都是由Borg管理。

Borg系統這樣的規模以及應用，使其追蹤資料極具研究價值，在8年前，Google發布了為期29天的Borg叢集追蹤紀錄，包含了Borg運算叢集中的所有作業提交、調度決定和資源使用情況資料，這份追蹤資料被廣泛地用在叢集以及雲端研究上，像是叢集調度程序以及雲端運算的技術發展上。

而現在技術的發展，已經與8年前不可同日而語，為了供研究人員探索這些變化，Google發布了新的2019年5月追蹤資料，這次釋出的資料集比2011年的還大，涵蓋8個Google運算叢集，而且還包括每5分鐘一次的CPU使用率直方圖，而不像之前僅是點樣本，還有分配集的相關資料，包括作業用的預留共享資源等，另外，這次資料集還給了Master和Worker關係資訊。

Google強調，這些追蹤資料重點在於資源的請求和使用上，不會包含終端用戶資料，或是存取儲存系統和服務的模式。現在這些資料已經放在Google BigQuery上，讓研究人員存取以及分析。