မိုဘိုင်းအမြန်နှုန်းမြေပုံ တိုင်းဆိုင်ရာ အော်ပရေတာအလိုက်
ဒီမြေပုံသည် bitrates ကိုကိုယ်စားပြုသည် BSNL အတွက် 2G, 3G, 4G နှင့် 5G မိုဘိုင်းကွန်ရက် Kakinada, Kakinada Urban, Andhra Pradesh ။ ကိုလည်းကြည့်ပါ: BSNL အတွက်မိုဘိုင်းကွန်ရက်လွှမ်းခြုံမြေပုံ Kakinada, Kakinada Urban, Andhra Pradesh နှင့် မိုဘိုင်း bitrates အတွက် Kakinada, Kakinada Urban, Andhra Pradesh ။
nPerf စီမံကိန်းတွင်ပါ ၀ င်ပါ၊ ယခုကျွန်ုပ်တို့အက်ပလီကေးရှင်းကိုကူးယူပါ။
nPerf မြေပုံများဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
ဒေတာကဘယ်ကနေလာတာလဲ
ဒေတာများကို nPerf အက်ပလီကေးရှင်းအသုံးပြုသူများမှပြုလုပ်သောစမ်းသပ်မှုများမှရယူသည်။ ဤရွေ့ကားစစ်မှန်သောအခြေအနေများ, စစ်မှန်သောအခြေအနေများတွင်ကောက်ယူစမ်းသပ်မှုဖြစ်ကြသည်။ သင်လည်းပါ ၀ င်လိုပါက nPerf အက်ပ်ကိုသင်၏စမတ်ဖုန်းထဲသို့ဒေါင်းလုပ်ဆွဲရန်ဖြစ်သည်။ ဒေတာများများလေမြေပုံများပြည့်စုံလေလေဖြစ်သည်။
မွမ်းမံမှုများကိုဘယ်လိုလုပ်ထားသလဲ။
ကွန်ယက်လွှမ်းခြုံမြေပုံသည်နာရီတိုင်း bot မှအလိုအလျောက် update လုပ်သည်။ အမြန်မြေပုံများကို ၁၅ မိနစ်တိုင်းတွင် update လုပ်သည်။ ဒေတာကိုနှစ်နှစ်ပြသနေသည်။ ၂ နှစ်အကြာတွင်သက်တမ်းအရင့်ဆုံးအချက်အလက်များကိုမြေပုံများမှတစ်လတစ်ကြိမ်ဖယ်ရှားသည်။
ဘယ်လောက်ယုံကြည်စိတ်ချရပြီးတိကျသလဲ။
စမ်းသပ်မှုများကိုအသုံးပြုသူများ၏ထုတ်ကုန်များပေါ်တွင်ပြုလုပ်သည်။ Geolocation တိကျမှုသည်စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ချိန်တွင် GPS signal ၏လက်ခံမှုအရည်အသွေးပေါ်တွင်မူတည်သည်။ လွှမ်းခြုံအချက်အလက်များအတွက်ကျွန်ုပ်တို့သည်အများဆုံး geolocation ၅၀ မီတာတိကျမှုဖြင့်စမ်းသပ်မှုများကိုသာဆက်လက်ထိန်းသိမ်းသည်။ download bitrates များအတွက်, ဒီတံခါးခုံကို 200 မီတာအထိတက်။
ဒေတာကုန်ကြမ်းများကိုမည်သို့ရယူရမည်နည်း။
CSV ပုံစံဖြင့်ကွန်ယက်လွှမ်းခြုံမှုဒေတာသို့မဟုတ် nPerf စစ်ဆေးမှုများ (bitrate, latency, browsing, video streaming) ကိုရယူရန်သင်ရှာနေပါသလား။ ပြဿနာမရှိပါဘူး! ကိုးကားရန် ဆက်သွယ်ပါ ။
လွှမ်းခြုံမြေပုံကြည့်ရှုခြင်းအတွက် PRO ကိရိယာတစ်ခုရှိပါသလား။?
ဟုတ်တယ်။ ဤကိရိယာသည်အဓိကအားဖြင့်မိုဘိုင်းအော်ပရေတာများအတွက်ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းသည်နိုင်ငံရှိအော်ပရေတာအားလုံး၏အင်တာနက်စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာစာရင်းဇယားများအပြင်အမြန်နှုန်းစစ်ဆေးမှုရလဒ်နှင့်သတင်းအချက်အလက်များကိုပါ ၀ င်သောရှိပြီးသားလေယာဉ်ကွင်းတစ်ခုတွင်ပေါင်းစည်းထားသည်။ ဤအချက်အလက်များကိုပြုပြင်မွမ်းမံထားသောကာလအတွင်း (ဖုံးလွှမ်းခြင်း၊ 2G, 3G, 4G, 4G +, 5G) နည်းပညာများဖြင့် filter များအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်မြင်နိုင်ပါသည်။ (ဥပမာအားဖြင့်လွန်ခဲ့သော ၂ လသာ) ၎င်းသည်နည်းပညာအသစ်များဖြန့်ကျက်မှုကိုခြေရာခံရန်၊
