11种网络损伤 + L2-L7过滤引擎
双向独立配置 · 业务流分类 · 场景可重复
延迟仿真(6种模式)
支持固定、均匀分布、正态分布、指数分布、突发和自定义序列。范围0-10,000ms,配置颗粒度10微秒;实际端到端时序表现应按具体型号、包长、负载和测试拓扑验收。
丢包仿真(5种模式)
随机丢包(独立概率)、固定比例(每100包精确丢N个)、周期性(每N包丢第N个)、突发丢包(触发概率+持续长度可配)、Gilbert-Elliott双态马尔可夫模型(Good/Bad状态独立丢包率+转移概率)。精确模拟从简单到复杂的丢包场景。
带宽限制(3种模式)
支持 Leaky Bucket 严格恒速限速、Token Bucket 突发流量控制和 Dynamic 动态带宽。动态模式可按时间—速率序列阶梯切换,支持循环执行和双向独立曲线;同时可配置24字节帧开销(Preamble+SFD+FCS+IFG),用于精确L1速率计算。
抖动仿真(3种模式)
支持固定、均匀分布和正态分布等抖动模式,可与基础延迟和乱序组合,用于构造语音、视频、移动网络和跨地域链路的时延波动。
乱序仿真(2种模式)
随机延迟模式(选中的包添加[min,max]ms随机延迟)、模拟偏移模式(选中的包添加固定延迟诱发乱序)。概率范围0-20%。验证TCP重传机制和应用层对乱序包的容错能力。
误码注入(3种模式)
随机比特(每bit独立翻转概率,典型BER 1e-9)、按包注入(每包翻转1-32个bit)、指定范围(限定字节区间翻转)。可选自动重算以太网FCS校验。测试CRC检测、FEC前向纠错和应用层数据校验能力。
队列控制 + MTU分片
Tail Drop(FIFO满丢弃)和RED随机早期检测两种拥塞管理算法。队列上限200,000包或1GB。MTU分片支持IPv4按配置MTU自动分片,测试网络设备和协议栈对IP分片的处理能力。
报文修改 + 报文复制
报文修改:字节级match-replace匹配替换,支持自动重算IP/L4/以太网校验和。报文复制:概率复制1-2份,复制包独立经历后续全部损伤处理。模拟NAT转换、中间设备篡改和网络设备故障导致的重复包。
背景流量注入(2种模式)
虚拟模式(按设定速率生成固定大小背景包与业务流量竞争带宽)、PCAP回放模式(回放真实抓包文件,支持倍速和循环播放,可保留原始时序)。背景流量可设置在TX前丢弃,仅占用队列和带宽资源。
L2-L7业务识别与分流
支持MAC、VLAN、IPv4/IPv6、TCP/UDP/SCTP、DNS/域名、GTP、SIP、NGAP/NAS、ESP、App ID和自定义offset等条件,将命中流量送入虚拟链路、QoS通道、旁路或丢弃。
双向独立 · 多引擎虚拟链路
每条虚拟链路A→B和B→A方向可独立配置全部11种损伤。系统最多支持4096条虚拟链路;实际可用数量、端口对和引擎规模由型号、License与运行配置决定。
多种损伤组合与运行中调整
可把延迟、丢包、抖动、带宽、乱序、误码和队列等能力组合为实验场景,并在运行中调整主要链路条件。关键切换行为应在正式测试前按交付版本验证。
统一 Web 管理界面
浏览器控制台统一呈现引擎、端口对、虚拟链路、过滤器、QoS、统计、抓包和场景。界面会按软件或硬件型号的实际能力显示对应功能,减少错误配置。
按带宽与端口规模配置
根据接口类型、端口数量、目标带宽、并发链路和损伤组合选择设备配置;部分多端口型号提供24个业务口和12组独立双向仿真引擎。
从链路损伤到协议、场景与证据闭环
协议级故障 · 主动交互 · 业务识别 · 抓包分析 · 自动化回归
有状态协议故障注入
按会话状态和协议语义构造DNS无响应/延迟/结果改写、HTTP无响应/状态码改写、TLS/TCP握手延迟或中断,以及连接黑洞、流中断、IP分片乱序、单栈不可用和ICMP故障。
PCAP主动交互与多步会话
从PCAP选择报文主动发送,自动识别对应回复,并按响应条件推进后续步骤;支持多报文顺序编排、超时重试、载荷条件与会话状态跟踪。
多点抓包与在线取证
在物理端口、虚拟链路损伤前后等位置抓包,在线查看协议解码、损伤标记、丢弃原因和协议动作证据,并可导出PCAP、PCAPNG或CSV。
可视化场景编排与回放
用时间步骤组合双向损伤参数并自动切换网络状态,支持循环回放、JSON/CSV导入,以及约220个5G、Wi-Fi、企业和卫星场景模板;软件与硬件型号使用各自的原生场景。
App ID与加密流量识别
可结合域名、SNI、JA3和QUIC指纹等可见证据识别应用,并把不同业务导向独立链路。该能力属于概率识别,实际覆盖率取决于流量可见性与特征库。
QoS通道与5G业务分类
可按DSCP、VLAN PCP、IP、端口、协议和GTP QFI等条件分类,使多个业务类共享速率与调度策略,再分别进入目标虚拟链路。
实时、历史与微突发分析
按端口和虚拟链路查看实时速率、帧数、丢弃与损伤计数,结合历史曲线复盘测试过程;抓包分析可进一步定位亚毫秒级瞬时速率峰值。
从抓包到过滤器草稿
可从实际报文的五元组、GTP TEID/QFI或SCTP/NGAP/NAS字段生成未启用的过滤器草稿,帮助把观察到的流量快速转成可复核的业务分流规则。
REST API与多引擎自动化
API覆盖引擎发现、端口对、虚拟链路、QoS、过滤器、统计、抓包、场景、协议故障和系统维护;Bearer Token及engine-scoped接口适合自动化回归和多引擎设备。
详细技术规格
| 损伤类型 | 11种(延迟、丢包、抖动、带宽限制、乱序、复制、修改、误码、队列控制、MTU分片、背景流量) |
| 高级测试能力 | 协议故障注入 / PCAP主动交互 / 场景回放 / 多点抓包与在线分析(按引擎、License和运行配置提供) |
| 核心架构 | 自研线速处理 + 15步处理流水线 + 配置热更新 |
| 处理性能 | 最高支持400Gbps网络处理性能 |
| 每秒包数(PPS) | 64B@10-15Mpps/核,512B@8-10Mpps/核,1518B@5-8Mpps/核 |
| 延迟范围 | 0 - 10,000 ms(每方向独立) |
| 延迟精度 | 10微秒级 |
| 延迟模式 | 固定 / 均匀分布 / 正态分布 / 指数分布 / 突发 |
| 丢包模式 | 随机 / 固定比例 / 周期 / 突发 / Gilbert-Elliott马尔可夫 |
| 带宽算法 | Leaky Bucket / Token Bucket |
| 抖动模式 | 固定 / 均匀分布 / 正态分布 |
| 误码模式 | 随机比特(BER) / 按包(1-32bit) / 指定范围 |
| 队列算法 | Tail Drop / RED(200,000包 或 1GB上限) |
| 背景流量 | 虚拟生成 / PCAP回放(倍速+循环+保留时序) |
| 过滤与业务识别 | MAC/VLAN/IPv4/IPv6/TCP/UDP/SCTP/DNS/域名/GTP/SIP/NGAP-NAS/ESP/App ID/自定义offset |
| QoS分类 | DSCP / VLAN PCP / IP / Port / Protocol / GTP QFI,共享速率与调度 |
| 虚拟链路 | 最多4,096条,每条双向独立;实际额度以型号与License为准 |
| 抓包分析 | 多处理点抓包 / 协议解码 / 损伤与丢弃证据 / 微突发分析 / PCAP、PCAPNG、CSV导出 |
| 场景回放 | 时间步骤 / 双向配置 / 循环回放 / JSON、CSV导入 / 官方与用户模板 |
| 管理与自动化 | Web GUI / REST API / Bearer Token / engine-scoped API |
产品性能、端口数量、通道规模、精度和功能会随型号、硬件配置、软件版本及测试条件变化,具体以正式规格书、需求确认和交付配置为准。
典型应用场景
金融交易系统测试
精准控制数据中心间的微秒级延迟和抖动,验证高频交易策略在网络波动时的稳定性和一致性。
部分偏远地区或跨地域数据中心在弱网环境下频繁出现交易超时,传统工具无法模拟复杂的微秒级抖动和 Gilbert-Elliott 丢包模型。
按目标城域网或广域网条件设置延迟、丢包与带宽,比较不同超时和缓冲配置下的交易链路行为。
卫星网络通信仿真
模拟GEO/MEO/LEO卫星IP链路常见的长时延、动态带宽、突发丢包、高误码和阶段性中断,在实验室验证协议兼容性与应用稳定性。
实际卫星链路测试成本极高(带宽费贵),且环境受天气影响波动大,难以在实验室稳定复现 240ms-280ms 的长延迟。
复现长延迟、高误码、带宽变化和周期性链路中断,形成可重复执行的协议与应用验证场景。
音视频通话(VoIP/IPTV)质量验证
注入不同程度的抖动和乱序,评估视频会议和实时流媒体系统的抗抖动能力及 FEC 纠错效果。
视频卡顿和音频不同步通常源于网络乱序(Out-of-Order)和微观分布抖动,普通路由器的 QoS 难以模拟极端复杂流。
组合抖动、乱序、带宽变化和突发丢包,验证码率自适应(ABR)、缓冲、FEC与断线恢复策略。
安全设备弱网鲁棒性测试
在模拟的延迟、丢包和抖动环境下验证防火墙、IDS/IPS 的策略执行和性能变化。
安全设备在极高并发或弱网环境下可能出现检测绕过或性能滑坡,需要在实验室构造可控的“损伤+重负荷”复合环境。
在高延迟和 5% 以上随机丢包环境下验证策略执行准确性,发现并修复安全协议在高延迟下的协商超时缺陷。
SD-WAN / SASE 方案评估
模拟复杂的全球广域网链路(高延迟、竞争背景流量),对比不同厂商 SD-WAN 优化算法的加速效果。
需要同时模拟 MPLS、宽带和云连接等多条异构链路,验证 SD-WAN 选路策略是否能根据链路质量动态切换。
用多条虚拟链路和QoS通道复现MPLS、宽带、5G与云连接的质量差异,测试SD-WAN的选路、降级和故障切换行为。
物联网(IoT)设备性能验证
模拟 3G/4G/5G/NB-IoT 弱信号及连接不稳定的边缘网络环境,验证海量 IoT 设备在弱网下的重连机制与功耗表现。
边缘设备常处于信号盲区或不稳定的 NB-IoT 网络,一旦发生高丢包,重连风暴可能瞬间瘫痪后端管理平台。
模拟信号衰减导致的网络间歇性中断,测试大规模 IoT 并发接入时的拥塞处理能力,优化设备的休眠与重传算法。
存储网络(SAN/NAS)访问性能
模拟跨地域数据中心访问环境,测试分布式存储在延迟波动下的 IOPS、吞吐量和读写一致性。
跨中心存储访问对延迟极其敏感,网络波动会直接导致 IOPS 断崖式下跌甚至元数据锁死。
模拟异地数据中心间的 WAN 链路,精准控制 iSCSI/NFS 协议在长延迟下的吞吐曲线,协助优化存储引擎参数。
关键任务通信与韧性测试
精确仿真受限通信、移动网络等复杂环境,验证关键业务系统在不可预测网络条件下的可靠性与高可用。
关键任务网络对确定性(Deterministic)要求高,必须在没有外部网络干扰的实验室闭环环境中模拟移动链路。
按任务链路特征构造移动中继、信号衰减和阶段性中断条件,验证系统的重连、降级与恢复策略。