如何模拟AI Fabric的流量状况

 织物仿真器
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重现 AI Fabric 流量

要重现 AI 互连架构中的流量状况,需要一个可控的以太网互连架构、工作负载流量、背景流量、转发行为以及模拟网络中的遥测数据。该测试定义了互连架构层级、等成本多路径行为、端口速率、超订阅、服务质量设置以及拥塞点。

该工作流在向网络架构中的选定点注入背景流量和丢包条件的同时,施加工作负载流量。工程师可以在调整负载、拓扑和拥塞参数的同时,观察延迟、吞吐量、丢包情况、路径行为、镜像流量以及逐跳指标。

重构 AI Fabric 解决方案

要重现 AI 网络架构的流量状况,需要可控的工作负载流、后台流量以及能够揭示负载下网络架构行为的监测机制。Fabric Emulator 提供两层或三层 CLOS 拓扑仿真、多阶段等成本多路径行为、后台流量注入、数据包丢失场景、服务质量配置、端口镜像以及 Prometheus/Grafana 可视化功能。工程师可以利用这些功能,无需构建完整的物理网络架构,即可重现 AI 集群的网络状况。

参见“Recreate AI Fabric”解决方案的框图

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