人工智能
帮助工程师、架构师和基础设施团队在无需全规模部署的情况下重建高性能的AI环境。
在当今世界,客户或用户使用应用时,所处的网络环境已不再稳定可预测。应用可能运行在5G、Starlink、家庭宽带、公共Wi-Fi或企业网络等不同网络之上,而每种网络都会带来不同程度的性能波动。这些变化通常难以被您和您的团队察觉。因此,一个关键问题随之而来:
这些不可预测的网络是否正在危及您的营收和品牌声誉?
现实情况:您的应用无法控制网络
无论是客户通过拥堵的移动网络访问您的应用,还是员工通过企业VPN连接,您都无法控制他们实际遇到的网络条件。然而,这些网络条件对应用体验有着至关重要的影响。
延迟、抖动、丢包和带宽等关键性能指标,可能会因用户所在位置、一天中的不同时段以及网络类型而发生显著变化。
例如,在低地球轨道卫星星座等新兴网络中(如Starlink),随着卫星在上空高速移动,网络状况可能每秒发生多次变化。为了持续为最终用户提供稳定性能,应用必须能够承受并适应这些不断变化的网络条件。
不可预测的网络所带来的业务影响
性能不佳导致收入损失
当网络状况恶化时,用户体验也会随之下降。应用可能变得缓慢
品牌声誉面临风险
用户通常不会将问题归咎于网络,而是会认为性能问题来自应用本身。性能表现不一致会削弱用户信任,并损害用户对品牌的整体认知。
生产效率下降
对于企业用户而言,较差的网络状况可能会中断工作流程、影响协作工具的使用,并因排查和修复相关问题而增加IT运营成本。
因此,问题在于:您该如何深入了解不可预测的网络状况?
为什么仅凭猜测远远不够?
传统上,企业和组织通常依赖以下方式评估网络状况:
然而,这些方法只能提供概括性的结果,无法反映用户在特定时间和地点真实经历的网络状况。要真正了解并降低网络条件变化所带来的风险,您需要真实、可测量的性能数据。Active Network Profiling可以通过以下方式帮助您获取这些数据:
测量真实网络状况:捕获各种网络中的实际运行特征,执行短期或长期测试,甚至可以单独选取特定时间段进行分析。
分析网络状况如何随时间变化:对数据进行细化处理,从中提取有价值的洞察。无论您需要平均值、筛选后的数值,还是完整的时变网络条件,Network Profiling都能为结果解读提供充分的灵活性。
在测试环境中重现这些网络状况:可将网络配置文件直接导出至Calnex网络仿真器,从而重现真实世界的网络条件,并按照用户实际经历的环境对应用进行测试。
从不可预测转变为可分析、可行动
通过使用Active Network Profiling,不可预测的网络将不再是一个无法观察的盲区。相反,您将获得:
这意味着应用在生产环境中出现意外问题的概率更低,同时能够更好地保护您的营收、品牌声誉和生产效率。
进一步了解active network profiling,深入掌握您的网络状况,助您交付无论在何处使用都能保持良好性能的应用。