Nodexel × MATLAB：构建面向数值计算与工程仿真的可视化许可监控体系在多数工程研发体系中，MATLAB 既是

在多数工程研发体系中，MATLAB 既是算法验证平台，也是企业级工程计算链的重要入口。它通常承担数学建模、信号处理、控制系统验证、数据分析、AI/ML 训练等关键任务；而在大型组织内部，MATLAB 与 Simulink 系列工具往往包含数十到上百个 Toolbox，授权池结构复杂且使用行为分散。

这使得企业在使用 MATLAB 的浮动许可证时面临一个长期问题：看得见版本，看不见真实使用；看得见需求，看不见瓶颈来源。

Nodexel 的作用，就是让这一切第一次被“看清楚”。

MATLAB 的浮动许可证生态相较于其他 CAE 软件呈现出明显差异：

Toolbox 数量庞大，使用行为碎片化 如 Control System Toolbox、Signal Processing Toolbox、Deep Learning Toolbox、Optimization Toolbox 等，各部门各取所需，很难从系统层面观察使用趋势。
研究型使用强相关于项目周期 某些项目阶段需要大量验证脚本，授权池在短周期内被推到高峰。
MATLAB、Simulink 与 HPC Server 混合使用 同时存在桌面授权与并行计算授权（MDCS），传统监控方式难以覆盖。
工程师常见“开启 MATLAB 后离开办公桌”的现象 导致许可证被无意识长期占用。

这些使用模式让企业几乎无法仅靠手工查询或登录授权服务器判断资源的真实状态。

Nodexel 与 MATLAB FlexLM 授权服务器连接后，即可实时解析并呈现所有授权使用信息，包括：

这些信息都会以动态图表、视图面板的方式进行展示，使得工程管理团队能够立刻掌握 MATLAB 授权池的整体健康状况。

Nodexel 提供的实时使用视图可以立即回答：

这种透明性可直接减少跨部门沟通成本。

例如：

Nodexel 的时间序列图会清晰标出各模块的峰值时段，让管理者更容易判断资源压力来源。

Nodexel 会记录所有并行核心（Workers）的占用情况：

非常适合用于评估是否有必要扩容 Parallel Server 或调整并行策略。

这是 MATLAB 用户群非常常见的状况，会消耗多个 Toolbox 授权。

Nodexel 可以识别持续长时间无活动的占用行为，并在企业自定义的高峰期实现轻量回收（不会中断计算，也不会强制关闭 MATLAB，仅回收真正无操作的空占用许可）。

MATLAB 授权池常被多个完全不同的团队共享，例如：

在传统模式下，所有团队无法互相了解彼此对 MATLAB 的资源消耗情况，很容易导致：

Nodexel 提供统一的分析视角，使管理层能够从企业整体层面理解 MATLAB 的使用结构，而非仅依赖工程师个人汇报。

加入 Nodexel 后，企业可以获得：

这些数据可用于：

换句话说，MATLAB 从“黑箱工具”变成“可量化的工程资源”。

结语

MATLAB 的使用方式高度灵活，但其授权管理长期缺乏透明度。 Nodexel 为企业提供了一套数据驱动的监控框架，使 MATLAB 使用过程变得：

并通过轻量化的资源回收策略改善高峰期的可用性，让研发团队的整体协作更稳定、高效。