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讨论群: @haitunspeed
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机场名：光环网络 类别：专线
编号：0029（补充数据）
#Halo #光环网络 #光环 #广港 #沪日 #专线 #小而美 #新机场
入口分布：
1️⃣ 广港
❶广州电信（CT）
❷广州联通（CU）
❸汕头移动（CM）
2️⃣ 沪日
❷广州联通（CU）
❸汕头移动（CM）
❹上海电信（CT）💡
3️⃣ 中转：马鞍山移动（Z）
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，👑顶尖专线
~
2️⃣ 日美，
❶ 电信CT：👑顶尖专线
~
❷ 联通CU/移动CM：
~
（广东）👑顶尖专线
（外省）中等~上乘专线，视离广东距离而定，差异可能不小❗️
3️⃣ 欧英，中等偏上专线
整体评价：
1️⃣ 潜力股机场，入口众多，其中广港3个、沪日1个。如此的优点：放在动荡/易遭连坐的非常时期，格外有安全感。
2️⃣ 但入口众多也可能滋生缺点：因成本转嫁，定价难以走平易近人路线。
3️⃣ 另一可能的缺点是，远距离的(家宽)跨省延迟有波动、带宽有衰减。
4️⃣ 上海电信担当的沪日专线，实力无需多言，遥遥领先其他方案10ms RTT💡
———————————————————————————————————
海豚测速 致力于为您提供 优质的机场测速和评测服务，帮助您找到最适合您的翻墙机场。
海豚测速群组 @haitunspeed
机场跑路风险难控，建议谨慎选择月付
编号：0029（补充数据）
#Halo #光环网络 #光环 #广港 #沪日 #专线 #小而美 #新机场
入口分布：
1️⃣ 广港
❶广州电信（CT）
❷广州联通（CU）
❸汕头移动（CM）
2️⃣ 沪日
❷广州联通（CU）
❸汕头移动（CM）
❹上海电信（CT）💡
注：上海电信虽也标记CT，但与广港方向的CT入口不同。
3️⃣ 中转：马鞍山移动（Z）
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，👑顶尖专线
~
期望SLA 日98%🔗与其他机场的广港对比 [点击]
2️⃣ 日美，
❶ 电信CT：👑顶尖专线
~
期望SLA 日98%本频道已测机场中的最强沪日💡
前日因未知故障导致延迟异常，但自9.8晚已恢复正常。后续还待观察，若该入口持续稳定发挥，后续复测将定级至“双冠”。
❷ 联通CU/移动CM：
~
期望SLA 日96%/95%（广东）👑顶尖专线
（外省）中等~上乘专线，视离广东距离而定，差异可能不小❗️
3️⃣ 欧英，中等偏上专线
整体评价：
1️⃣ 潜力股机场，入口众多，其中广港3个、沪日1个。如此的优点：放在动荡/易遭连坐的非常时期，格外有安全感。
2️⃣ 但入口众多也可能滋生缺点：因成本转嫁，定价难以走平易近人路线。
3️⃣ 另一可能的缺点是，远距离的(家宽)跨省延迟有波动、带宽有衰减。
4️⃣ 上海电信担当的沪日专线，实力无需多言，遥遥领先其他方案10ms RTT💡
此前，沪电入口仅奶昔[企业]、Fancy等极个别机场或套餐采用。
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机场名：光环网络 类别：专线
编号：0029
#光环网络 #专线 #小而美
测评订阅：送测
简介与特色：三网IEPL+国内中转入口机场，中转计划提供中转线路+3x 广港IEPL线路，专线计划提供三网IEPL+沪日IPLC+低倍率中转线路。
线路带宽:用户感知南方IEPL CM3G CU1G CT1G
沪日单用户限速500Mbps
开业年份：2024年7月
在线设备：∞
协议类型：SS
套餐类型：周期性
常用地区：港、台、新、日、美
欧洲地区：英、德
冷门地区：暂无
速度限制：∞
解锁情况：如图
落地概览：港Eons+polonetwork、日DDPS、新SpeedPage、美MISAKA+Layer 等
入口分布：包含三网入口： 汕头移动，广州联通，广州电信，上海电信，安徽移动
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，上乘专线水平
2️⃣ 日美，中等专线水平
整体评价：
1️⃣ 一个开业不久且内测了两个月、非常有潜力的机场。
2️⃣ 小而美：热门地区都有，且拥有三网入口。这在一通深联、上移入口时代颇有特点。
3️⃣ 老板声称，后续将增加低倍率节点。如果兑现，竞争力将有效提升。
⚡️入口临近省市：
单线程：1~2Gb
多线程：2Gb
⚡️远离入口省市：
单线程：700Mb
多线程：>1Gb
具有竞争力的套餐：
券后月付10.8元：100G/月（约0.108元/GB）
💪同价位综合竞争力：较高
官网：https://cloud.halo.do
频道：@HALO_CHANEL
群组：@HALO_GROUP
优惠码：
中转计划：
专线计划：
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编号：0029
#光环网络 #专线 #小而美
测评订阅：送测
简介与特色：三网IEPL+国内中转入口机场，中转计划提供中转线路+3x 广港IEPL线路，专线计划提供三网IEPL+沪日IPLC+低倍率中转线路。
线路带宽:用户感知南方IEPL CM3G CU1G CT1G
沪日单用户限速500Mbps
开业年份：2024年7月
在线设备：∞
协议类型：SS
套餐类型：周期性
常用地区：港、台、新、日、美
欧洲地区：英、德
冷门地区：暂无
速度限制：∞
解锁情况：如图
落地概览：港Eons+polonetwork、日DDPS、新SpeedPage、美MISAKA+Layer 等
入口分布：包含三网入口： 汕头移动，广州联通，广州电信，上海电信，安徽移动
延迟与稳定性：
1️⃣ 港新，上乘专线水平
2️⃣ 日美，中等专线水平
沪日较之8月的延迟水平有下降
整体评价：
1️⃣ 一个开业不久且内测了两个月、非常有潜力的机场。
2️⃣ 小而美：热门地区都有，且拥有三网入口。这在一通深联、上移入口时代颇有特点。
3️⃣ 老板声称，后续将增加低倍率节点。如果兑现，竞争力将有效提升。
⚡️入口临近省市：
单线程：1~2Gb
多线程：2Gb
⚡️远离入口省市：
单线程：700Mb
多线程：>1Gb
具有竞争力的套餐：
券后月付10.8元：100G/月（约0.108元/GB）
💪同价位综合竞争力：较高
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DISCOUNT10专线计划：
DISCOUNT20———————————————————————————————————
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#技术杂谈
针对一些意见的回应：
1️⃣ 大、小包是指什么？
2️⃣ 数据请求多大算大，多小算小？
3️⃣ 有无可能所谓“阴阳分流”指的是传输段，而不是落地？
4️⃣ 再谈阴阳分流对用户和商家的影响。
针对一些意见的回应：
1️⃣ 大、小包是指什么？
大小包的称呼是取自TG圈一种通俗化的说法，而非我们原创。严格来说，小包 指小尺寸的数据请求，大包 指较大的数据请求。
2️⃣ 数据请求多大算大，多小算小？
首先，我们不是基于“先验”来定义，而是基于各机场的实际表现进行“后验”概括。从之前的图来看，部分机场香港节点在2MB和5MB之间存在跳跃，那么姑且概括2MB及以下为小包，5MB及以上为大包。这仅仅是便于描述的概括。
3️⃣ 有无可能所谓“阴阳分流”指的是传输段，而不是落地？
确有可能。事实上，有关阴阳分流，暂可从大家集思广益中梳理如下可能：
❶
Github CDN优化策略
。这点首先排除。从基于相同控制变量的实测来看，部分机场有延迟跳跃，而与此同时的另2个(对照组)机场却无延迟跳跃。假如Github CDN有优化策略，那么没理由针对不同机场呈
歧视性差异
。
📝注1：DNS均套香港IP的ECS，只会就近连🇸🇬CDN。
📝注2：Github在亚太仅有🇯🇵🇰🇷🇸🇬三处CDNs，但香港至日(韩) RTT约52ms(76ms)，都远大于阴阳25ms剪刀差。
❷
国内段路由在测试时存在变化
。该可能性也可以排除，因控制变量包括同一软路由和宽带、深联入口、测试在短时间内一次完成。测试的网络环境既非广电宽带，也非二级运营商，且维持相同控制变量。
❸ 落地存在分流。这是最具争议的一种可能性，起源于坊间关于Jinx的传言及讨论。今日，我们又利用同处新加坡的VPS自建网盘实测，
虽不能彻底排除这一可能性，但其发生的概率应当降低
。理由是：我们通过测试自建VPS网盘的延迟，不论数据包尺寸，#原唯云四杰 和 #TKV 延迟均在145ms左右且IP均为同一落地IP——该延迟接近阴阳线路的“小包”延迟155ms，但高于阴阳线路的“大包”（或白名单）延迟130ms。
❹ 跨境线路的分流，或许是最大的可能性！可能的解释是：小包被路由到一条成本占优的链路连通落地，可能经过更多中间节点，因此延迟更高；大包则被路由到一条延迟较低（但成本不占优）的链路。
4️⃣ 再谈阴阳分流对用户和商家的影响。
如果可能性❹是成立的，就有必要从三方面来谈：
👥 用户体验
。
由于小数据请求场景中，网络性能要求不高，如常规网页场景，通常50ms内的
延迟差
都不易察觉。而流媒体场景，传输性能的敏感度更高（如YouTube娱乐分就与RTT延迟
负相关
），则适合走“大包”链路确保低延迟。其他场景就看商家的
白名单
如何设置了。
💼 商家成本
。
据Akamai统计，Smaller Packet（小包）虽单个包小，但累积量大，占全球70%以上流量。将小包流量通过较为经济的高延迟链路传输，节省带宽成本；而将大包通过低延迟、高成本链路，确保传输质量。这在运营成本上，也合乎情理。
💰 产品售价
。
阴阳分流的短板似乎不多，但好处呢？有助于在成本、售价和用户体验三者之间找到 #
平衡点
。
如果商家在削减自身成本的基础上，
进一步让利给用户，将售价定在甜点区
（如专线 ≤0.2元/GB），那必定喜闻乐见。例如回应过此事的机场/频道，就不失为一家在三者之间取得较好平衡的例子，也是值得推荐的。
1️⃣ 首先，我们从未试图给某些机场或服务商“定罪”，而是通过客观数据呈现现象，并鼓励用户自己分析和判断。我们的意图是帮助大家更好地了解机场节点的实际表现，而不是去刻意偏袒某一方。#技术杂谈
2️⃣ 我们理解有些用户可能确实因为这些分流策略而受益，比如在某些场景下通过优化的节点获得更低延迟的体验。
然而，这种策略在特定高风险场景下（如访问高安全性网站）*可能*导致意外后果。或许我们的测试暂时还不够全面，但真理永远是在正反驳斥中越辩越明。
3️⃣ 网络技术和架构复杂多样，我们非常欢迎不同的意见和更多的讨论。通过多方探论，让大家能够更全面地认识到不同策略背后的利弊，真正成为受益者，而不是以某种上位者姿态宣布谁为“受益者”。
4️⃣ 我们的测试结果和分析是基于当前环境下的观察，旨在揭示一种可能的现象，而不是对大厂架构或特定策略的全面判断。我们很愿意与大家一同探讨这些策略的合理性，促进对机场节点的更深认识。
本频道从不以盈利为目的，无论是测速，还是推广。
本频道立场更倾向站在用户侧，而非机场主侧。甚至，既有评测也大多是自购订阅和群友送测。
2️⃣ 我们理解有些用户可能确实因为这些分流策略而受益，比如在某些场景下通过优化的节点获得更低延迟的体验。
哪怕这个体验仅仅来自刷新节点延迟、见到较低的纸面延迟而获取到的快感。
然而，这种策略
📌为什么说只是一种*可能*？诚然，也有可能是线路段出现分流——这个细枝末节，我们会持续关注。但不论如何，更重要的一点是，降低成本却蒙蔽用户的行为，终归不可取。
我们希望抛砖引玉，呼吁更深入、更专业、更全面的讨论加入进来！
3️⃣ 网络技术和架构复杂多样，我们非常欢迎不同的意见和更多的讨论。通过多方探论，让大家能够更全面地认识到不同策略背后的利弊，真正成为受益者，而不是以某种上位者姿态宣布谁为“受益者”。
理性评估无疑好过感性评判，我们希望的是尽可能基于公开、透明、可复制的方法论得出客观的证据，而不是玩江湖、摆资历的泛泛而谈。
📌各类图中都有复现思路和关键步骤，见相应的Methodology for Replication
4️⃣ 我们的测试结果和分析是基于当前环境下的观察，旨在揭示一种可能的现象，而不是对大厂架构或特定策略的全面判断。我们很愿意与大家一同探讨这些策略的合理性，促进对机场节点的更深认识。
📌郑重强调：本频道从不鼓励因为某机场的某一方面很好就一味鼓吹，也不建议因为某一方面较差就一棒打死。
最后还有一句话：如果有建设性的驳斥，非常欢迎！但是 Please stop the cheap talk. Just show us data, show us evidence!
#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 #原唯云四杰 🇭🇰可能真实存在“大包、小包走阴阳线路”的分流策略
近日，TG圈逐渐有人怀疑并讨论 #原唯云四杰 的大/小包走不同分流策略。对此，我们利用Github的ping链接（无头文件，记为404B）以及从512KB到25MB不等的多种包大小进行了实测。
根据延迟（Latency）结果初步推测，imm、kuromis、nexitally三家机场在处理不同大小的数据包时，可能采用了不同的网络线路。具体来说，5MB及以上的大包延迟明显不同于404B、512KB、1MB和2MB的小包延迟，显示出大包和小包的延迟分布存在显著差异。这可能表明三家机场在处理大包时，采用了B线路，而小包则走A线路。
可以肯定的是，A线路在香港的延迟优化上表现的确出色，但在国际互联（peering）方面表现却较差，这导致A线路至Github🇸🇬CDN的小包延迟高（中位数155ms），与B线路相差约25ms。这可能就是为了顶级香港延迟而产生的代价吧！
那么问题来了：你更愿意选纸面延迟优秀（小胜2ms RTT）但国际互联实际较差的 #局域网香港 ，还是纸面延迟良好且国际互联优秀（领先25ms）的 #水桶香港 呢？❗️
此外，原唯云四杰或将陆续更换BGP。这带来一个新的思考：纵使国内段BGP进一步压低1.3ms的延迟（以唯云对深联的优势为例），这与国际互联损失的25ms相比，似乎杯水车薪？
若非此次入口更换风波，这一问题或许不会引发关注。正如那句话所言：“只有潮水退去，才能看出谁在裸泳。“
近日，TG圈逐渐有人怀疑并讨论 #原唯云四杰 的大/小包走不同分流策略。对此，我们利用Github的ping链接（无头文件，记为404B）以及从512KB到25MB不等的多种包大小进行了实测。
#复刻思路：
curl -o /dev/null -s -w $GITHUB不同大小的文件
#循环100次，记录 %{time_starttransfer} 延迟省流剧透：情况可能属实！
根据延迟（Latency）结果初步推测，imm、kuromis、nexitally三家机场在处理不同大小的数据包时，可能采用了不同的网络线路。具体来说，5MB及以上的大包延迟明显不同于404B、512KB、1MB和2MB的小包延迟，显示出大包和小包的延迟分布存在显著差异。这可能表明三家机场在处理大包时，采用了B线路，而小包则走A线路。
一种猜测：
A线路：原为唯一入口至Jinx落地，现为深联入口至Jinx落地（或许还有其他答案）
B线路：原为唯一入口至
落地，现为深联入口至
落地。
可以肯定的是，A线路在香港的延迟优化上表现的确出色，但在国际互联（peering）方面表现却较差，这导致A线路至Github🇸🇬CDN的小包延迟高（中位数155ms），与B线路相差约25ms。这可能就是为了顶级香港延迟而产生的代价吧！
乍一看反直觉，但实际原因可能是：Jinx本身规模小，没能力谈到对等互联，所以跨网都以流量计费，这样不得不换peering好但物美价廉的其他落地去分流大包。
或许又有人疑问：直接用物美价廉、peering好的落地做全局转发岂不更好？其动机包括：
❶ Peering不好，不代表它
🇭🇰大内网延迟
不好【类比 电信163家宽】；
❷ Ak的peering更好，但你又愿意
付多少溢价
买落地是它的机场呢【类比 移动家宽】
。
此外，原唯云四杰或将陆续更换BGP。这带来一个新的思考：纵使国内段BGP进一步压低1.3ms的延迟（以唯云对深联的优势为例），这与国际互联损失的25ms相比，似乎杯水车薪？
若非此次入口更换风波，这一问题或许不会引发关注。正如那句话所言：“只有潮水退去，才能看出谁在裸泳。“
第二版：#香港 #技术杂谈 #深联十三太保 #唯云 #唯一入口
新增 #库洛米 #Kuromis #klm
1️⃣ 按RTT延迟排序，由快至慢：
imm、花云、咸鱼、西数、奶昔、库洛米🆕、TKV、YTOO
2️⃣ 按HTTP延迟排序，由快至慢：
imm、花云、奶昔、咸鱼、库洛米🆕、西数[估]、TKV、YTOO
3️⃣ 按抖动排序，由优至劣：
咸鱼、TKV、花云、西数、imm、奶昔、库洛米🆕、YTOO
4️⃣ 按期望SLA排序：
98%：奶昔*、TKV**
97%：花云、咸鱼
96%：Imm、西数、库洛米(Trojan)🆕
...
92%：YTOO***
...
88%：库洛米(SS)🆕*** ❗️
新增 #库洛米 #Kuromis #klm
1️⃣ 按RTT延迟排序，由快至慢：
imm、花云、咸鱼、西数、奶昔、库洛米🆕、TKV、YTOO
2️⃣ 按HTTP延迟排序，由快至慢：
imm、花云、奶昔、咸鱼、库洛米🆕、西数[估]、TKV、YTOO
3️⃣ 按抖动排序，由优至劣：
咸鱼、TKV、花云、西数、imm、奶昔、库洛米🆕、YTOO
4️⃣ 按期望SLA排序：
98%：奶昔*、TKV**
97%：花云、咸鱼
96%：Imm、西数、库洛米(Trojan)🆕
...
92%：YTOO***
...
88%：库洛米(SS)🆕*** ❗️
期望SLA的估算：❶ 当有效N→100%时，逐步降低缩尾阈值，直到不再有离群值时的相应缩尾阈值定义为期望SLA；❷ 当有效N«100%时，显然存在严重丢包和剧烈抖动。因此“就低不就高”，以缩尾法和有效N的最低推断值作为期望SLA。* 奶昔和库洛米，若走大包，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%
*** 丢包、抖动都令人咋舌❗️
