Повышение точности IP-геолокации на основе данных, предоставляемых открытыми IP-геосервисами

IP-геолокация – это процесс определения реального географического положения электронного устройства, подключенного к сети Интернет, по его глобальному сетевому адресу [1]. В настоящее время она нашла широкое применение в интернет-торговле, маркетинге и рекламе, информационной безопасности [2] и других направлениях человеческой деятельности. Применяются различные подходы к определению местоположения удаленного сетевого устройства, различающиеся как по типу анализируемой информации (задержка передачи пакетов, ресурсные записи DNS-серверов, контент веб-страниц), так и по выдаваемому результату (название страны или города, почтовый адрес, вероятная зона расположения или точные координаты) [3, 4]. Ошибка IP-геолокации зависит от страны расположения устройства, плотности населения, типа сетевого устройства и лежит в пределах от нескольких десятков метров до сотен километров. При этом для одних и тех же входных данных результаты разных IP-геосервисов могут различаться значительно. Объектом данного исследования выступают общедоступные IP-геосервисы, предоставляющие услуги по IP-геопривязке узлов глобальной сети на основе их IP-адресов, а именно – их точность и полнота. Выборка IP-геосервисов для тестирования были сформирована из числа наиболее популярных [5]. При проведении исследования результаты IP-геолокации сравнивались с достоверными сведениями о расположении некоторых IP-адресов, в качестве показателей точности использовались страна, город и географические координаты. На основе сравнительного анализа результатов тестирования были сделаны выводы о точности IP-геосервисов по выбранным показателям, их существенных свойствах, а также о зависимости ошибки геолокации от размера населенного пункта. Для повышения точности IP-геопривязки авторами предложен ансамблевый метод усреднения координат, полученных от нескольких IP-геосервисов

Повышение точности IP-геолокации на основе данных, предоставляемых открытыми IP-геосервисами

IP geolocation is the process of determining the real geographic location of an electronic device connected to the Internet, by its global network address [1]. Currently, it has found wide application in Internet commerce, marketing and advertising, information security [2], and other areas of human activity. There are different methods for determining the location of a remote network device, which differ both in type of analyzed information (delay packet transmission, resource records DNS-servers, the content of Web pages), and the result (country or city name, mail address, probable area of location or exact coordinates) [3, 4]. IP geolocating error depends on the country, population density, type of network device and ranges from several tens of meters to hundreds of kilometers. For the same input data, the results of different IP-geoservices can vary significantly. The object of this study is the public IP-geoservices that provide geolocating services for nodes in the global network based on their IP addresses, and specifically, their accuracy and completeness. The sample of IP-geoservices for testing was formed from the most popular ones [5]. During the study, the results of IP-geolocation were compared with reliable information about the location of some IP addresses, as indicators of accuracy country, city and geographic coordinates were used. Based on the comparative analysis of the test results, conclusions about the accuracy of IP-geolocation services according to the selected indicators, their essential properties, as well as the dependence of geolocation error on the size of the settlement were made. To improve the accuracy of IP georeferencing, the authors proposed an ensemble method for averaging coordinates obtained from several IP geoservices.IP-геолокация – это процесс определения реального географического положения электронного устройства, подключенного к сети Интернет, по его глобальному сетевому адресу [1]. В настоящее время она нашла широкое применение в интернет-торговле, маркетинге и рекламе, информационной безопасности [2] и других направлениях человеческой деятельности. Применяются различные подходы к определению местоположения удаленного сетевого устройства, различающиеся как по типу анализируемой информации (задержка передачи пакетов, ресурсные записи DNS-серверов, контент веб-страниц), так и по выдаваемому результату (название страны или города, почтовый адрес, вероятная зона расположения или точные координаты) [3, 4]. Ошибка IP-геолокации зависит от страны расположения устройства, плотности населения, типа сетевого устройства и лежит в пределах от нескольких десятков метров до сотен километров. При этом для одних и тех же входных данных результаты разных IP-геосервисов могут различаться значительно. Объектом данного исследования выступают общедоступные IP-геосервисы, предоставляющие услуги по IP-геопривязке узлов глобальной сети на основе их IP-адресов, а именно – их точность и полнота. Выборка IP-геосервисов для тестирования были сформирована из числа наиболее популярных [5]. При проведении исследования результаты IP-геолокации сравнивались с достоверными сведениями о расположении некоторых IP-адресов, в качестве показателей точности использовались страна, город и географические координаты. На основе сравнительного анализа результатов тестирования были сделаны выводы о точности IP-геосервисов по выбранным показателям, их существенных свойствах, а также о зависимости ошибки геолокации от размера населенного пункта. Для повышения точности IP-геопривязки авторами предложен ансамблевый метод усреднения координат, полученных от нескольких IP-геосервисов

Simulation Modelling of Cloud Mini and Mega Data Centers Using Cloud Analyst

Cloud Computing has now become a base technology for various other technologies including Internet of Things, Big Data Technologies and many other technologies, the responsibility of Cloud become critical in case of real time applications where the cloud services are required in real time. Delay in the response from Cloud may lead to serious consequences even loss of lives where the processes data from cloud must reach within predefined time interval. The performance of Cloud has experienced delays with the current infrastructure due to multiple issues in Traditional Cloud Network Model. The Paper suggests a proposed architecture Cloud Mini Data Centers simulated using Cloud Analyst to minimize the delays of Cloud Service delivery. The paper also simulate traditional cloud Network model using Cloud Analyst and provides a comparative study of both models