私はこれを行うサービスを探していません。地理位置情報がどのように機能するかについて、私はただ興味があります。
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IP アドレスのジオロケーションへのマッピングは、IP が特定の場所にマップされるテーブルを介して行われます。ただし、この場所は正確である必要はありません。IP アドレスには場所に関する情報が含まれていないため、これらは概算です。
http://en.wikipedia.org/wiki/Geolocation_softwareから:
IP アドレス データの主なソースは、それぞれのサービス地域にある組織間で IP アドレスを割り当てて配布する地域のインターネット レジストリです。
- American Registry for Internet Numbers (ARIN)
- RIPE ネットワーク調整センター (RIPE NCC)
- アジア太平洋ネットワーク情報センター (APNIC)
- 中南米およびカリブ海インターネット アドレス レジストリ (LACNIC)
- アフリカ ネットワーク情報センター (AfriNIC)
二次情報源には次のものがあります。
- データ マイニングまたはユーザーが送信した地理的位置データ。たとえば、天気予報の Web サイトでは、地域の天気予報を調べるために訪問者に都市名を尋ねる場合があります。もう 1 つの例は、ユーザーの IP アドレスをそのアカウント プロファイルのアドレス情報とペアにすることです。
- インターネット サービス プロバイダーから提供されたデータ。
- 異なるサプライヤーからのデータベースのマージ。
- 隣接するクラス C 範囲 [2] から推測するか、ネットワーク ホップから収集します。
精度は次の方法で改善されます。
- 異常を除外または特定するためのデータ スクラビング。
- ユーザーが送信したデータの統計分析。
私が理解しているように、IP サブネットはサービス プロバイダーの上流にあるプロバイダーに割り当てられます。したがって、各 IP 範囲はそのプロバイダーの原産国にあるというフラグが立てられ、その範囲内の各 IP はその国にあると見なされます。
これは絶対確実というわけではありません。以前は、ベルギーのプロバイダーから (英国で) 衛星ブロードバンドが提供されていました。何かをグーグル検索するたびに、ベルギー国内のページのみを表示するように提案されます。
American Registry of Internet Numbers (ARIN) など、IP アドレスの割り当てを管理する組織は多数あります。これらの組織は、割り当てられた IP アドレス ブロックとその割り当て先のマスター リストを維持し、更新されたリストを頻繁に公開しています。
Geolocation ソフトウェアは、これらのリストを最大限に活用し、IP アドレスを国にマッピングするための迅速な方法を提供します。一般に、商用製品はより正確な情報を求め、他のデータ ソースも利用します。
このトピックに関する興味深いリンクについては、wikipedia のGeolocation Softwareの記事を参照してください。
インターネットインフラストラクチャには、自律システムと呼ばれるものがあります。定義はこちら
各プロバイダーには、これらのうち少なくとも 1 つが割り当てられています。AS には一意の ASN (自律システム番号) があり、その AS 内にネットワーク (WAN と LAN) を持つことができます。
これらはプロバイダーに割り当てられますが、プロバイダーにはもちろん場所があるため、ルーティング プロトコルは ASN によって自分がどのゾーンにいるかを認識します。
WHOIS サービスを使用すると、IP アドレスが誰のものであるかを特定できます。ほとんどの人は、オンラインに接続するときにプロバイダーによって IP アドレスが割り当てられているためです。所有者であることがわかるので、Geolocation はそのサービスを頻繁に使用します。
地理位置情報をすばやく開始するには、コマンド ラインを開いて入力tracert stackoverflow.com
し、結果に注意してください。ほとんどの場合、最初の数行で、現在地に関する重要なヒントが得られます。
基本的に、彼らは IP アドレスに基づいて推測します。どこかに IP アドレスの範囲と場所のリストがあります。これは、whois、traceroute、および/またはユーザー フィードバックに対する検索に基づいて維持されます。
たとえば、MaxMind は、リストを最新の状態に保つために、主にユーザーのフィードバックに依存しているようです。
人々は VPN とプロキシを使用して、IP ベースのジオブロッキングを回避します。また、テーブルのデータが間違っている場合もあります。
安価でほとんど機能し、ユーザーを疎外する心配がないソムジングが必要な場合は、良い解決策です。実際のユーザーの場所から 2000 マイル以内に 99% 以上の結果があるとは思わないでください。