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#深联十三太保 再见， #前海四杰 你好！
《对AS135061 深圳前海IXP的观察》
#技术杂谈
今日， #原唯云四杰 新换了 #深圳前海IXP 的BGP。从目前本频道掌握的信息来看，梳理如下几个常见疑问和可能的答案：
1️⃣ 深圳前海IXP是什么？
2️⃣ 新型IXP相对于旧的16个NAP有何优势？
3️⃣ 一个自然而然的问题，新型IXP入口的疗效究竟如何？
4️⃣ 补充
#唯云四杰 #新疆电信 #深圳前海IXP
《对AS135061 深圳前海IXP的观察》
#技术杂谈
今日， #原唯云四杰 新换了 #深圳前海IXP 的BGP。从目前本频道掌握的信息来看，梳理如下几个常见疑问和可能的答案：
1️⃣ 深圳前海IXP是什么？
四大国家新型互联网交换中心（IXP）之一，属于2019年以来国家级战略“东数西算”配套设施，致力改善区内跨网及东/西部之间的网络性能。
新IXP分布：深圳前海、宁夏中卫、浙江杭州、上海临港。
✍️ 如前海已接入电、联、移、广四大运营商，华为、阿里、腾讯等大厂云，以及部分二级运营商和IaaS。
2️⃣ 新型IXP相对于旧的16个NAP有何优势？
❶ 提升跨运营商/IDC的网间互通性能。
✍️ 例如，杭州电信到杭州移动曾经跳数较多（杭电 -> 沪电 -> 上海NAP -> 沪移 -> 杭移），导致跨网时延居高不下。而IXP可实现在杭州本地互联，显著降低延迟。
❷ 改善远距离尤其东/西部间的网络性能。
✍️ 如宁夏-北京，从原本35ms（西安NAP）大幅降低至20ms（中卫IXP）。此外，中卫IXP周边大区也可从中获益。
3️⃣ 一个自然而然的问题，新型IXP入口的疗效究竟如何？
不看纸面，看疗效。本频道借助 #乌鲁木齐电信 后端对延迟进行测试。
该观测点的优势：
❶ 首先它是电信，契合AS135061的电/联双组网；
❷ 相对深圳，既符合远距离，也归属IXP重点优化的西部；
❸ 乌鲁木齐—宁夏IXP—深圳IXP，较之“乌市—西安NAP—广州NAP—深圳”的传统路由基本不新增绕路。
遗憾的是，我们 🚫
未找到🚫
前海IXP相对于深圳联通具有时延优势
的证据❗️
✍️ 如 #库洛米 (深IXP) 对比 #YTOO (深联) 的🇭🇰🇸🇬，延迟🈚显著优化；反倒略逊YTOO一筹，着实出乎意料！
4️⃣ 补充
10月1日
❌ 据成都电＋联、广州移动、湖北移动、广西电＋移的测试，丢包、掉速严重。
☢️ 晚高峰和闲时差异巨大：深圳/广州电信
✅ 带宽与延迟稳定：珠海/佛山联通，及走 #无锡Pub云 的上海、浙江。
有趣的是，以成都为例： ❶奶昔强改host到
入口后大幅改善。❷IMM的前海跨省性能，属四杰里唯一较安好的。
总之，IXP跨区跨网仍不完美，建议谨慎决定❗️
✍️ 其他区域体验，欢迎留言补充
#唯云四杰 #新疆电信 #深圳前海IXP
机场名：RecMata 类别：直连
编号：0031
#RecMata #rec #直连 #低倍率 #三网优化 #Vless #Reality #HY2
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1️⃣ RecMata对应 #中转 机场什么段位？
2️⃣ 既然优秀的直连机场成本不低，它相对专线的意义是？
3️⃣ 直连优化线路是否也挑宽带运营商，如移动、电信CN2？
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编号：0031
（补充信息）#RecMata #rec #直连 #低倍率 #三网优化 #Vless #Reality #HY2
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🚩本轮结果可能可以外推：用于[自建]参考
1️⃣ RecMata对应 #中转 机场什么段位？
只要不在“边疆”省份，精选⚜️ 直连线路，在延迟上能够媲美甚至超越上乘的专线机场，但如此一来的运营成本也不亚于它们。
➤ 直连未必等于廉价❗️
⚠️但注意，如果恰好在边疆省份，如内蒙移动后端，可能有较多节点速度→0。
2️⃣ 既然优秀的直连机场成本不低，它相对专线的意义是？
❶ 更低延迟的潜力。
➤例如上海→🇩🇪150ms，低于花云的华为云5ms、京移15ms，更大幅低于 #原奶昔 绕港方案65ms；
➤再如上海→🇭🇰29ms，低于 #唯云专线 8ms。
❷ 几乎不会出现节点全崩。
➤最近多事之秋，较多知名专线(中转)机场遭遇D或连坐，因中转/专线依赖的国内入口被打，相应节点全线瘫痪。
➤直连机场则不依赖特定入口，且极少出现所有节点同时被D
❸ 新疆可用。
3️⃣ 直连优化线路是否也挑宽带运营商，如移动、电信CN2？
由RecMata实测结果，不存在一家在所有区域都“无死角”领先的运营商。
本频道借助8个后端测试样本，考虑一系列控制变量，利用契合该问题的统计学方法（泊松伪最大似然法）对此进行了研究，得到一组有趣的发现：
❶ 🇭🇰🇸🇬，
➤【延迟】相对于163后端，
CN2领先9.2%
其他运营商的统计学差异→0
➤【带宽】相对于163，
移动领先43.6%，
CN2领先22.1%
联通领先0%
❷ 🇯🇵🇺🇸，
➤【延迟】相对于163，
CN2领先9%，
移动落后15%，
联通落后21%
➤【带宽】相对于163，
联通领先28%，
移动领先0%，
CN2落后35.2%
❸ 🇪🇺，
➤【延迟】相对于163，
CN2领先32.1%
联通落后0%
移动落后15%
➤【带宽】相对于163，
联通领先25.9%
移动落后0%
CN2落后38.6%
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简介与特色
开业年份：2023年10月
在线设备：视套餐限3~8台
协议类型：Vless-Reality / Hysteria2
套餐类型：周期性
常用地区：港、台、新、日、美
欧洲地区：德、荷
冷门地区：南非、澳洲
速度限制：视套餐限25~1000兆
解锁情况：如图
落地概览：港DMIT/Kirino/阿里/Jinx等、日美DMIT/Spartan/Kirino/xTom等、新Misaka/xTom/AWS 等
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，⚜️优
2️⃣ 日美，⚜️优
3️⃣ 欧洲，⚜️优
整体评价：
1️⃣ 颇具特色的机场。若将 #原奶昔 比作
2️⃣ 广袤的地区覆盖，多元的落地，精选的三网优化线路；
3️⃣ 不论何运营商，延迟及稳定性都极佳，且无惧失联（“节点全红”风险→0）；
4️⃣ 采用Vless-REA和HY2协议，对iOS不太友好。
⚡️联通
单：300~1500Mb
多：500~1500Mb
⚡️移动
单：300~1200Mb
多：500~1200Mb
⚡️电信
163单：200~800Mb
CN2单：200~900Mb
CN2多：500~2200Mb
具有竞争力的套餐：
1️⃣ 4.99，500GB/月，但该套餐未正式推出，节点不明
2️⃣ 119.99，含35GB/月×12个月
官网：https://mirror.recmata.net
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群组：@RecMata
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简介与特色
开业年份：2023年10月
在线设备：视套餐限3~8台
协议类型：Vless-Reality / Hysteria2
套餐类型：周期性
常用地区：港、台、新、日、美
欧洲地区：德、荷
冷门地区：南非、澳洲
速度限制：视套餐限25~1000兆
解锁情况：如图
落地概览：港DMIT/Kirino/阿里/Jinx等、日美DMIT/Spartan/Kirino/xTom等、新Misaka/xTom/AWS 等
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，⚜️优
2️⃣ 日美，⚜️优
3️⃣ 欧洲，⚜️优
优 ≈ 上乘及以上专线
整体评价：
1️⃣ 颇具特色的机场。若将 #原奶昔 比作
中转T0，此即直连T0；2️⃣ 广袤的地区覆盖，多元的落地，精选的三网优化线路；
3️⃣ 不论何运营商，延迟及稳定性都极佳，且无惧失联（“节点全红”风险→0）；
除价格外，缺点难挑
4️⃣ 采用Vless-REA和HY2协议，对iOS不太友好。
🍎仅小火箭、Singbox支持
⚡️联通
单：300~1500Mb
多：500~1500Mb
⚡️移动
单：300~1200Mb
多：500~1200Mb
⚡️电信
163单：200~800Mb
（图略，放不下）CN2单：200~900Mb
CN2多：500~2200Mb
总之，测速表现贴近运营商刻板印象：
❶ 移动、电信CN2连🇭🇰🇸🇬上限高，但美欧短板
❷ 电信163连🇺🇸🇪🇺上限高，但东南亚短板
❸ 联通百搭，连🇪🇺上限高、🇭🇰🇸🇬🇺🇸也较佳
具有竞争力的套餐：
1️⃣ 4.99，500GB/月，但该套餐未正式推出，节点不明
2️⃣ 119.99，含35GB/月×12个月
官网：https://mirror.recmata.net
👉 强制邀请制（码:
cEfBFcaS）频道：@RecMataChannel
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机场跑路风险难控，建议谨慎选择月付
#原唯云四杰 #奶昔 #库洛米 #IMM #花云 #咸鱼加速器 #TKV #阴阳分流 #香港 #广港 #技术杂谈
1️⃣ 我们尝试厘清究竟是Jinx的阴阳分流策略，还是奶昔自己的策略。遗憾得知，不管是Jinx还是Eons落地节点，都存在阴阳分流。
2️⃣ 意外发现，TKV也*可能*存在大小包的阴阳分流。
控制变量：
❶ 同一个网络环境（含运营商＋Openwrt＋Openclash＋深联入口机场）排除软硬件和国内线路干扰。
❷ 相似的时间段：排除时段干扰。除此，每次对同一机场节点连续、每隔2秒一轮curl，且每轮都逐个curl不同大小包，以此循环100轮。
❸ Curl同一网站即Github的🇸🇬CDN：排除机场对流媒体（或其他正常分流需求）的识别干扰。
对照组：
❶ 符合常理的机场相应区域节点
FAQ：
❶ 这个图是什么？
❸ 只要用起来顺手，阴阳分流又能奈我何？
1️⃣ 我们尝试厘清究竟是Jinx的阴阳分流策略，还是奶昔自己的策略。遗憾得知，不管是Jinx还是Eons落地节点，都存在阴阳分流。
2️⃣ 意外发现，TKV也*可能*存在大小包的阴阳分流。
控制变量：
❶ 同一个网络环境（含运营商＋Openwrt＋Openclash＋深联入口机场）排除软硬件和国内线路干扰。
❷ 相似的时间段：排除时段干扰。除此，每次对同一机场节点连续、每隔2秒一轮curl，且每轮都逐个curl不同大小包，以此循环100轮。
❸ Curl同一网站即Github的🇸🇬CDN：排除机场对流媒体（或其他正常分流需求）的识别干扰。
对照组：
❶ 符合常理的机场相应区域节点
FAQ：
❶ 这个图是什么？
这是折线图。
横轴：包大小(Packet Size)，由小至大依次是：512KB、1M、2M、5M、10M、25M。
纵轴：利用节点访问Github的HTTP延迟
图中的每一条线，代表某个机场的某个节点
❷ 这个图怎么看？
理论上，如果没有阴阳分流策略，不论数据包文件有多大，从客户端发出请求到接收到第一个字节响应的时间（Start Transfer Time）都应当趋同。
#️⃣ 例如 #FlowerCloud 和 #NexusCloud (咸鱼加速器) 的延迟近乎一根水平线，这才是正常情况。
反之，如果数据包大小能够改变延迟表现，那就意味着存在“大小包分流”。
#️⃣ 例如，图中 #Nexitally 、#Kuromis 、#IMM 、#TKV 都在2MB与5MB之间存在“延迟跳跃”（约25ms断层），那么就有理由怀疑，2MB及以下、5MB及以上走的实际链路是不同的。否则，不会出现这种反常情况。
❸ 只要用起来顺手，阴阳分流又能奈我何？
首先，2MB的数据包在网页浏览中已经不算小了，哪怕图片素材很少的谷歌搜索页面都在2~10MB左右。
然后，可以想象一个场景：如果一个页面是2MB，下一个页面是5MB甚至更高，那么浏览时因自动触发的阴阳分流，*可能*导致访问网站的IP反复横跳——此时，轻则触发部分网站的验证码；重则导致账号被封❗️
#️⃣ 这在访问#OpenAI#ChatGPT#Claude等高风控网站时，*可能*非常危险☠️
#技术杂谈 #香港 #广港 #深港 #广港专线 #唯云 #唯一 #唯一入口 #唯云四杰 #深圳联通 #奶昔 #IMM #花云 #西数 #TKV #咸鱼加速器 #咸鱼 #西部数据
近日，随着 #原唯云四杰 入口更换为深圳联通，🇭🇰节点的延迟表现及稳定性备受质疑。
我们今日下午16:36~18:00之间测试了部分 #深联十三太保 ，将结论汇总如下：
1️⃣ 最受关注的问题：奶昔（乃至原唯云四杰）延迟及稳定性倒退多少？
2️⃣ 原唯云四杰的表现放在今天，究竟如何？
近日，随着 #原唯云四杰 入口更换为深圳联通，🇭🇰节点的延迟表现及稳定性备受质疑。
我们今日下午16:36~18:00之间测试了部分 #深联十三太保 ，将结论汇总如下：
1️⃣ 最受关注的问题：奶昔（乃至原唯云四杰）延迟及稳定性倒退多少？
对比奶昔的9月2日和8月10日结果可知，更换深圳联通后：
❶ RTT延迟＋1.3ms
❷ HTTP延迟＋6ms
❸ 期望SLA从99%降至98%，但依然是今日所测机场中的最高水准！
❹ 最后是一个坏消息：可惜 #普通节点 走大包的带宽有问题，例如在西南，油管娱乐跑分仅5W（本地理论上限为65W）‼️加钱上#Premium节点则不受影响#Premium节点 跨省也有影响，只是程度轻‼️
2️⃣ 原唯云四杰的表现放在今天，究竟如何？
这个问题很难回答。
❶ 按RTT延迟排序，由快至慢：imm、花云、咸鱼、西数、奶昔、TKV、YTOO
❷ 按HTTP延迟排序，由快至慢：imm、花云、奶昔、咸鱼、西数[估]、TKV、YTOO
❸ 按抖动排序，由优至劣：咸鱼、TKV、花云、西数、imm、奶昔、YTOO
❹ 按
期望SLA
排序：
98%：奶昔*、TKV**
97%：花云、咸鱼加速器
96%：Imm、西部数据
...
92%：YTOO***
* 奶昔的非Premium节点，如果走大包，带宽明显低于其他机场，可能是跨省策略有问题
** TKV根据我们半个月前测试，日间虽很猛，但晚高峰有明显倒退，约降3~5%
*** YTOO今日表现属实令人意外
