技术条目 01
公司与团队
深圳快连智能科技有限公司,核心成员来自运营商骨干网运维与数据中心网络方向,长期处理路径质量、拥塞控制与跨域互联问题。
- 不做深度包检测。
- 不记录访问目标。
- 不在客户端内嵌广告。
- 不宣传没有实测支撑的数字。

深圳快连智能科技有限公司,核心成员来自运营商骨干网运维与数据中心网络方向,长期处理路径质量、拥塞控制与跨域互联问题。

| 区域 | 覆盖 | 面向场景 | 选型依据 |
|---|---|---|---|
| 亚太 | 日本、新加坡、韩国、中国香港 | 跨境会议、日常办公 | 物理距离近 |
| 北美 | 美西、美东、加拿大 | SaaS 协作、代码托管 | 目标服务聚集 |
| 欧洲 | 德国、荷兰、英国、法国 | 欧洲内业务 | 互联密度高 |
| 东南亚 | 马来西亚、泰国、越南 | 跨境电商 | 本地互联改善 |
| 大洋洲 | 澳大利亚、新西兰 | 南半球协作 | 海缆路径单一,需专线备份 |
公司概况页容易被写成空话。这里给出四个可核对的点,让你的判断不依赖表述本身。
| 页面表述 | 核对位置 | 不一致时 |
|---|---|---|
| 产品线构成 | 下载页与产品页的组件清单 | 以实际可下载组件为准并反馈 |
| 区域覆盖 | 全球节点页的区域分档 | 以此页为准并向支持渠道反馈 |
| 响应时效 | 联系我们页的 P1/P2/P3 分级 | 以联系我们页为准 |
| 主体与邮箱域名 | 订阅凭证与条款页 | 立即通过安全渠道核实 |
对外沟通以工单与邮箱为主,避免把地址当作服务能力的证明;需要核实主体信息可通过工单索取。
涉及节点与路径的数据在全球节点页与资料库中给出,并标注统计口径。
技术指标一律标注口径与适用条件,无法复现的数字不写。
| 指标 | 目标值 | 说明 |
|---|---|---|
| 切换中断时长 | ≤200ms | 低于视频会议卡顿感知阈值 |
| 通道可用性 | 99.95% | 单通道月度目标 |
| 节点质量一致性 | ≤35% 偏差 | 同时段 P95 延迟离散度 |
| 链路预测准确率 | ≥85% | 强化学习模型对劣化路径的预判 |
双协议栈双通道的核心是冗余。客户端同时维护两条独立协议路径,每条路径各自完成握手、密钥协商与心跳,互不干扰。任何一条出现异常时,流量在数据面瞬时切换到另一条,不需要重新建连。
切换发生在数据面而非控制面,这是能做到毫秒级的关键。重新建连意味着一次完整的握手往返,通常需要数百毫秒到数秒;数据面切换只需要重定向现有的数据流。
| 层级 | 机制 | 触发条件 | 切换耗时 |
|---|---|---|---|
| 第一层 | 双协议栈双通道切换 | 单通道瞬时劣化 | 毫秒级 |
| 第二层 | 智能节点调度 | 节点整体质量下滑 | 百毫秒级 |
| 第三层 | 强化学习链路预测 | 区域性故障 | 秒级 |
强化学习模型用于预测路径劣化。模型输入是链路质量指标(延迟、抖动、丢包、带宽),不含任何用户访问内容。当模型预判某条路径即将劣化时,系统会提前建立备用连接,把切换中断进一步压缩。
以上数据的测量方式统一为:同一台设备、同一时段、同一目标服务,开关对应功能各测三轮并取稳定段均值。我们公开测量方法的原因很简单——没有方法的数字无法验证,也无法复现。

| 限制 | 原因 | 影响 | 缓解方式 |
|---|---|---|---|
| 同源劣化 | 两条路径共享上游 | 多路径同时失效 | 切换出口区域 |
| 切换频繁 | 本地网络波动大 | 体验受影响 | 固定到更稳定出口 |
| 预判偏差 | 训练数据未覆盖该场景 | 切换稍晚 | 持续补充样本 |
模型只使用链路质量指标,不涉及用户访问目标。这是我们与「行为分析型优化」的根本区别。
网络加速这个领域很容易用夸大数字来做营销。我们给自己定了四条判断标准,用来决定一个功能是否值得发布。
这四条标准会拖慢发布节奏——很多功能因为达不到「可解释」而被退回重做。但长期看,它们决定了用户是否愿意把网络交给一个看不见的软件。


