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。
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实时测量任意网络
Calnex Network Profiler可主动探测任意目标网络，包括云服务、卫星链路、移动网络连接或企业广域网，并实时采集关键性能数据。只需输入目标IP地址或URL，设置测量时长，即可开始测试。测试过程中，系统会同时跟踪时延（RTT）、丢包率、抖动和可用带宽，并实时更新数据。
测量参数可完全自定义。您可以分别为时延/丢包测量和带宽测量设置探测间隔、探测持续时间及采样频率。还可以在测量数据旁直接添加自由文本备注，用于记录位置、环境条件或测试场景等背景信息。
将原始数据转化为精确的仿真配置文件
原始探测数据通常无法直接用于网络仿真器。内置的Analyse分析模块通过可配置的数据聚合、过滤和安全余量控制，将测量结果转换为清晰、真实的网络配置文件。
您可以选择动态聚合或静态聚合。动态聚合将数据划分到连续滚动的时间区间中，以保留真实的网络变化。静态聚合则从完整数据集中计算出一个具有代表性的单一数值。您还可以采用平均值、中位数或百分位区间平均值等聚合方法，控制异常峰值和离群值的处理方式。在分析过程中，系统会根据时延数据自动计算抖动 (分组时延变化PDV）。
安全余量控制功能允许您为时延、丢包和带宽数值增加一定余量，确保仿真网络的性能不会过于乐观，优于现场实测结果。您还可通过“缩放后裁剪数据”功能，单独截取特定时间段，例如卫星切换事件或网络拥塞窗口，并仅将该部分测量数据保存为分析配置文件。
回答每次网络测试开始时都必须面对的问题……
“我们正在建模的网络具有哪些特征？” Calnex Network Profiler 为质量保证QA团队、开发人员和网络工程师提供了一条从真实网络测量到精确实验室仿真的直接且可追溯的流程。无需再猜测网络损伤参数，而是使用真实测量值开展测试。
利用真实测量数据实现精确网络仿真
Calnex Network Profiler 弥合了现场实时网络与受控实验室环境之间的差距。您可以主动探测卫星链路、移动网络连接、云服务或企业广域网，然后将结果直接导入 NE-ONE，使您能够在实验室中准确复现并测试实际部署时可能遇到的网络条件。
通过数据驱动的网络仿真确保应用就绪
借助非侵入式带宽测量、智能分析控制和加密配置文件导出功能，Calnex Network Profiler 可帮助任何团队轻松构建真实、可重复的测试环境，无需猜测参数、无需额外硬件，也不会干扰实时运行的网络。
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