Google TRANSLATE

English French German Spain Italian Dutch

Russian Portuguese Japanese Korean Arabic Chinese Simplified

rss

Bagi sobat-sobat pengunjung Blog Share With me.. jangan lupa buat COMMENT dan FOLLOW yah..Terima Kasih. Selamat Membaca!

Sabtu, Maret 05, 2011

Memasang Skrip Google Analiytics


Google Analytics adalah termasuk solusi analisis web yang memberikan informasi rinci tentang kunjungan situs web dan keefektifan pemasaran. Hasil analisa kunjungan ke sebuah website/blog bisa menjadi acuan untuk optimasi hasil pencarian mesin pencari (serach engine).Manfaat lain Google Analytics adalah website/blog kita akan sering dikunjungi oleh robot mesin pencari Google. Tentunya akan memudahkan website/blog kita terindeks.

Berikut cara untuk dapat mengguakan fasilitas Google Analytics :
1. Kalian harus memiliki akun Google ( Gmail ).
2. Masuk ke www.google.com/analytics/
3. Klik menu Akses Analytics, kemudian login dengan akun Gmail.
4. Klik Sign Up
5. Maukkan alamat URL website/blog kalian yang akan didaftarkan pada Google Analytics.
6. Pilih lokasi teritorial-nya (Time zone) kemudian Continue.
7. Masukkan nama terakhir dan depan anda atau nama blog yang akan di SEO-kan, pilih negara, lalu klik tombol Continue.
8. Baca aturan penggunaan lalu cek list pada opsi kemudian klik Create New Account.
9. Kalian akan mendapatkan halaman yang berisi tentang petunjuk untuk menggunakan Google Analytics lalu klik Save and Finish.
10. Selesai mendaftar kalian akan masuk halaman utama.
11. Klik menu Edit untuk mengambil skrip Analytics dari website/blog yang telah kita buat.
12. Kalian ada di halaman Profile settings,
-kalian bisa mengecek status skrip sudah terbaca atau belum.
-Pada bagian bawah ada kode Analytics yang bisa di copy ke halaman website/blog bila sebelumnya belum terpasang.
-Jika skrip telah terpasang kalian bisa lakukan Tracking Code dengan klik Tracking Status.
-Jika skrip belum terpasang pada website/blog kalian bisa mengkopi skrip JavaScript yang ada kemudian pasang pada website/blog kalian.

Di bawah ini cara pemasangan Skrip Google Analytisc pada Blogspot :
1. Login ke Blogger.com
2. Pilih Tata Letak
3. Skrip Google Analytics sebaiknya dipasang pada halaman bawah. Klik tombol Tambag Gadget yang letaknya bawah (footer)
4. Pilih HTML/JavaScript
5. Kelmbali ke pada Google Analytics copy kode JavaScript yang akan dipasang.
(kode JavaScript dari hasil tracking alamat (misalnya: kyhananto.blogspot.com) harus dipasang pada alamat itu juga ) tidak boleh yang lain!!)
6. Paste kode tersebut
7. Simpan
8. Selesai.

Setelah terpasang kalian dapat melakukan pengecekan dengan melakukan Tracking Code lagi untuk memastikan skrip yang telah terpasang tdai telah terbaca oleh Google Analytics atau belum. Jika telah terbaca status memiliki keterangan "Tracking Installed".

Segini dulu informasi yang bisa saya sharing, mengenai analisa apa saja yang bisa dilakukan Google Analytics akan saya bahas lagi di lain kesempatan.

Semoga bermanfaat, terima kasih.

Selengkapnya...

Senin, Februari 28, 2011

Complex Systems Dalam Discovery Sumber Daya

3.5 Menerapkan Sistem Kompleks Teori Untuk Query Routing Dan Tabel Hash Distribusi

Bagian 2.3.1 menyimpulkan bahwa protokol routing query yang ada untuk tidak terstruktur net-karya yang tidak terukur dan cukup fleksibel untuk digunakan dalam berbagai jaringan tidak terstruktur. bagian itu berpendapat untuk sebuah protokol penemuan layanan yang dapat beradaptasi terhadap perubahan, tanpa perlu banjir, dan yang tidak mengeluarkan upaya untuk menemukan jalan terpendek dari satu node ke yang lain, karena dalam sistem dinamis, bahwa jalan pendek est adalah mungkin berumur pendek. Bagian ini proffers gagasan meniru proses biologis stigmergy, dibahas dalam Bagian 3.3 untuk memberikan dasar bagi sebuah query routing protocol dengan karakteristik yang diinginkan. Selain itu, dengan menggunakan teori jaringan yang kompleks, yang diuraikan dalam Bagian 3.4 modifikasi dapat dilakukan terhadap algoritma hash table Chord didistribusikan untuk meningkatkan skalabilitas untuk digunakan di lingkungan terstruktur stabil yang berisi node yang beragam kapasitas penyimpanan. Pekerjaan dilaporkan dalam dua bagian berikut ini juga dapat ditemukan di kertas sebelumnya.

3.5.1 Sebuah Protokol Routing Stigmergic

Ide

Salah satu tema meresapi dalam sistem yang kompleks adalah gagasan untuk mendapatkan pesanan secara gratis. Penerapan konsep seperti untuk perangkat lunak atau protokol untuk perangkat sumber daya con-tegang yang beroperasi di lingkungan yang dinamis sangat menarik dan tampak menjanjikan. Protokol untuk jaringan sensor, komputer genggam, ponsel dan perangkat dibatasi sama sumber daya harus minimalis karena keterbatasan fisik. Ini adalah faktor-faktor yang memandu desain query berikut routing protokol.
Lingkungan yang protokol ini dirancang terdiri dari perangkat sumber daya con-tegang didistribusikan secara acak di seluruh wilayah seperti pusat perbelanjaan. Perangkat yang mobile terhadap satu sama lain, dan mereka membentuk jaringan multi-hop. Setiap perangkat bebas untuk meninggalkan jaringan setiap saat. Di lain waktu mungkin bergabung dengan jaringan lain dengan karakteristik serupa.
Protokol routing query secara longgar didasarkan pada mencari makan semut, seperti yang dijelaskan dalam Bagian 3.3 di atas. Namun, protokol tentu menyimpang dari proses semut mencari makan-ing dengan alasan sebagai berikut.
Dalam mencari makan semut, ada satu sarang dan sumber makanan beberapa berpotensi. Feromon semut jalan langsung dari sebuah koloni tunggal untuk sumber berbagai makanan. Dalam pelayanan-covery dis, tidak ada satu sarang, tapi beberapa. sarang berkaitan dengan suatu layanan klien discov-ery. Klien dapat cache hasil query. Dengan demikian, dalam penemuan layanan, kehadiran jejak feromon tidak menguntungkan klien yang baru saja menerbitkan permintaan (kecuali klien tidak menggunakan cache), melainkan manfaat klien yang akan mengeluarkan permintaan di masa depan. Seolah-olah koloni semut yang berbeda berbagi jejak feromon mereka. Gambar 3.1 menggambarkan situasi ini.


Gambar 3.1: "Semut" dari berbagai "sarang" berbagi "jejak feromon".

Selanjutnya, feromon jejak dalam penemuan layanan harus dibedakan sesuai dengan jenis sumber daya mereka menuju. Sebuah jejak feromon yang mengarah ke deskripsi printer tidak ada gunanya untuk klien mencari perangkat penyimpanan, misalnya.
Pertanyaan yang tersisa: apa yang merupakan jejak feromon dalam protokol layanan dis-covery? Setiap node di sepanjang jalan dari situs resolusi query ke querier cache bisa respon keseluruhan. Ini berarti bahwa masa depan yang cocok dengan kueri sumber daya yang sama dapat diselesaikan dengan salah satu node di sepanjang jalan. Namun, di lingkungan tertentu yang didefinisikan di atas, ini bukan merupakan solusi yang berkesinambungan karena sumber daya perangkat sangat terbatas dalam hal kapasitas penyimpanan. alternatif adalah untuk menyimpan ringkasan singkat dari uraian layanan dan pointer ke node berikutnya-hop. Ringkasan tersebut mungkin hanya terdiri dari kelas atau jenis layanan. Jika query masa depan sesuai dengan ringkasan singkat, maka diteruskan ke node berikutnya-hop. Jika query tidak cocok dengan ringkasan disimpan, itu adalah untuk-dihindari secara acak. Proses ini berlanjut sampai query tersebut diselesaikan atau sampai counter hop nya berakhir (TTL).

Dalam skenario ini, kita asumsikan tidak ada iklan layanan. Dengan demikian, hanya node layanan berisi deskripsi layanan lengkap. Implikasi dari ini adalah bahwa permintaan paling untuk layanan ini akan diteruskan sepanjang jalan ke node layanan untuk diselesaikan. Hanya pertanyaan yang sangat sederhana - yang menentukan jenis atau kendala kelas dan tidak ada lagi - dapat diselesaikan oleh node intermediate, berdasarkan jejak feromon.
Algoritma tersebut disajikan di bawah ini.

void receive ( message ) {

if(isQuery(message)) {

if (match(message)) {
respond ( matchingServiceRecords ) ;

} else if(partialMatch(message)) {
forwardAlongTrail(message);

} else if(expired(message)) {
respond ( unresolved ) ;

}else{

decrementTTL ( message ) ;

forwardRandom ( message ) ;
}

} else { // It’s a query response

storePheromone ( message ) ;

forwardNextHop ( message ) ;
}

}


Algoritma di atas dijalankan pada setiap node. Node menerima pesan. Jika pesan query maka diperiksa terhadap hasil query disimpan yang previ-menerus dilalui melalui node dalam perjalanan mereka kembali ke klien query. Jika ada pertandingan, maka query bera

khir dan catatan waktu jasa pencocokan dikembalikan. Jika query cocok terhadap ringkasan singkat (pertandingan parsial), maka diteruskan ke hop berikutnya sepanjang jalan feromon yang relevan. Mungkin ada beberapa pertandingan parsial, dalam hal ini hanya salah satu pertandingan parsial yang dipilih, dan query diteruskan ke tetangga yang sesuai. Jumlah hop (TTL) tidak decre-mented jika query mengikuti jejak feromon, karena query akhirnya akan baik sepenuhnya diselesaikan atau akhir jejak feromon akan tercapai. Jika ada tidak cocok dan query telah

mencapai batas hop nya (TTL = 0), maka query yang belum terselesaikan dan sebuah pesan kepada efek yang dikirim sebagai jawaban. Jika tidak, permintaan tersebut diteruskan ke tetangga yang dipilih secara acak. Jika pesan query merupakan respon positif, maka respon akan disimpan di node ini dan kemudian diteruskan di rection-di query dari klien. Catatan Tersimpan akhirnya timeout kecuali mereka diperkuat oleh keterangan lebih lanjut. Ini versi sederhana dari algoritma mengabaikan isu-isu seperti loop routing dan backtracking query.


Diskusi

Query routing protocol yang disajikan di atas adalah sangat sederhana. Hal ini dijelaskan oleh seperangkat aturan kecil sepele yang memutuskan mana untuk maju pertanyaan dan mereka kembali sponses. Namun dari serangkaian aturan sederhana muncul.

Sistem yang lebih kompleks menjadi-haviour yang tidak secara langsung dikodekan pada set-aturan. Jika layanan (atau lebih tepatnya, query untuk kelas layanan khusus) yang populer, maka feromon jejak menjadi diperkuat. Artinya, layanan ringkasan cache yang merupakan jejak feromon tidak akan time-out. Jika layanan ini tidak populer, maka jejak feromon menuju ke sana (yang diciptakan sebagai hasil dari query yang cocok) akan menghilang sebagai hasil dari berakhirnya cache. Ini berarti bahwa layanan yang sudah populer akan memiliki lebih banyak kesempatan yang ditemukan dari satu kurang populer karena ada jejak feromon lebih menuju ke sana, dan dengan demikian kemungkinan permintaan akan menemukan suatu jejak feromon yang ada. Dalam bahasa sistem yang kompleks, dapat dikatakan bahwa jaringan berkembang untuk mendukung layanan populer karena permintaan untuk layanan populer akan menghabiskan lebih sedikit waktu mengembara secara acak sebelum tersandung di jejak feromon.

Karakteristik lain dari sistem yang kompleks, yang juga hadir dalam protokol penemuan layanan, adalah kemampuan untuk beradaptasi dengan kondisi yang berubah. Protokol menyesuaikan dengan node kegagalan dengan mereformasi jalan feromon seiring berjalannya waktu, sehingga memberikan kekokohan. Dalam hal banyak kegagalan node simultan, solusi atau keinginan res-kali, bahkan untuk layanan populer, mungkin lama, tetapi mereka mendapatkan kembali level bekas mereka sebagai pertanyaan lebih yang dikeluarkan.

Fitur-fitur muncul tidak dieksplorasi lebih lanjut di sini, dan banyak-ekor de dan komplikasi glossed atas. Algoritma ini pelayanan sederhana penemuan memberikan dasar untuk protokol routing terstruktur yang disajikan dalam bab berikutnya ter-, yang diberi pengobatan yang lebih menyeluruh. Sebuah diskusi dan analisis dari fitur-fitur muncul timbul dari protokol yang terjadi dalam Bab 7.


3.5.2 Membuat Tabel Distributed Hash Skala Bebas

Ide

Distributed hash table (DHT) protokol seperti Chord dan Pastry menawarkan cara di mana untuk menjamin, tanpa adanya kegagalan node, keberhasilan kunci pencarian dalam lingkungan terdistribusi. Properti ini membuat DHTs basis yang menarik untuk mem

bangun protokol penemuan layanan untuk stabil, terstruktur-KASIH lingkungan. Bahkan, INS / Benang adalah dibangun di atas DHT untuk membuat mekanisme penemuan layanan yang dapat diandalkan. Namun, bangunan di atas struktur tabel hash deterministik meniadakan manfaat dari sifat skala bebas dari jaringan yang mendasari atas mana DHT dibangun. Artinya, mampu, node yang terhubung sangat dipaksa untuk memainkan peran yang sama sebagai node kurang mampu dan kurang terhubung. Sebuah pertanyaan yang jelas-tion untuk bertanya, dalam terang pembahasan di atas tentang jaringan skala bebas, dapat DHT dibuat skala-gratis? Melakukan hal memiliki manfaat penting untuk mengurangi panjang jalur menegaskan usia dari satu node ke node lain dalam tabel hash peer-to-peer. Pada gilirannya, setiap penemuan layanan protokol overlay seperti tabel hash skala-bebas akan mencapai latency query yang lebih rendah. Sisa dari bagian ini dikhususkan untuk merinci mekanisme yang Chord DHT algoritma,

yang disajikan dalam Bagian 2.3.2, bisa berpengaruh terhadap suatu topologi skala-bebas.
Pertama-tama, perhatikan bahwa setiap jenis caching di Chord akan menghasilkan panjang jalan rata-rata berkurang dari satu simpul Chord yang lain. Dengan demikian, sebuah modifi cation-sederhana untuk algoritma dan struktur yang digunakan untuk mendukung algoritma tersebut dapat menghasilkan protokol yang lebih terukur dari segi rata-rata jumlah node yang perlu dihubungi selama lookup. Penambahan paling sederhana untuk algoritma Chord adalah untuk cache alamat node yang ditemukan selama pencarian. Tabel jari kemudian toko sebagai pengidentifikasi banyak dan alamat IP untuk setiap interval yang mampu melakukan. Selama pencarian, node kemudian dapat memilih untuk menghubungi salah satu simpul dengan ID terdekat ke node target, atau bisa mengukur waktu respon, dan memilih untuk menghubungi simpul dengan respon tercepat. Peningkatan dasar, atau yang sangat mirip dengan itu, disarankan oleh penulis Chord. Namun, mereka tidak membahas pilihan kebijakan cache pengganti, yang memiliki pengaruh langsung terhadap kinerja dari solusi. Sisa bagian ini membahas algoritma caching dan strategi cache pengganti Chord. Ini menunjukkan mengapa strategi cache pengganti yang dipilih adalah ideal untuk protokol Chord.
Teori jaringan, seperti yang dijelaskan dalam Bagian 3.4, menyarankan suatu cara di mana cache ini dapat digunakan untuk mengubah protokol Chord berkecenderungan pada skala set-bebas dari interaksi, sehingga mengurangi jumlah rata-rata masing-masing node dihubungi selama pencarian lebih jauh dari mekanisme caching di atas sederhana bisa dilakukan. Dalam sebuah jaringan heterogen, seperti orang mungkin menemukan dalam lingkungan komputasi luas, kita akan menemukan segala macam perangkat, beberapa di antaranya mampu menyimpan data dalam jumlah besar dan tersambung ke link bandwidth tinggi. Perangkat lain akan miskin sumber daya, dan akan terhubung ke perangkat lain hanya melalui link bandwidth rendah. Jika fungsi caching diperkenalkan untuk Chord, ukuran cache akan bervariasi dengan kemampuan node Chord. Nodes dengan cache besar umumnya akan memiliki informasi tentang node lebih dekat ke target daripada akan menjadi kasus dalam algoritma Chord asli. Hal ini benar karena teori jaringan menyatakan bahwa sangat berhubungan node, atau hub karena mereka dikenal, biasanya dapat menjangkau setiap node lain dalam jaringan dalam sejumlah kecil hop. Dalam konteks protokol meja kami hash, itu berarti bahwa, dengan probabilitas tinggi, sangat node tersambung dapat lebih dari membagi dua jarak ke target pada setiap hop, karena kemungkinan mereka tahu dari node lebih dekat ke target daripada yang mungkin di bawah asli Chord protokol. Algoritma baru mempertahankan kebenaran karena setiap langkah membawa node query setidaknya dua kali sebagai dekat dengan target sebagai node langkah sebelumnya.
Node cache ID, alamat IP dan ukuran cache masing-masing node dihubungi selama operasi mereka sendiri lookup. Ini tidak memerlukan tambahan pesan yang akan dikirim. Ukuran cache sepenuhnya disesuaikan untuk setiap node. Ketika cache yang terkait dengan interval tertentu dalam tabel jari penuh, node mengikuti strategi penggantian cache yang bias node dengan ukuran cache lebih besar. Seiring waktu, cache untuk interval masing-masing akan berisi node paling tinggi terhubung dalam selang waktu tersebut.

Diskusi

Untuk membuktikan kelayakan seperti strategi caching, model simulasi telah dibuat. Dalam simulasi, node ditugaskan kemampuan acak yang mewakili spasi metrik. Selama pengujian, kemampuan maksimum ditetapkan ke sebuah node adalah sepuluh persen dari jumlah node dalam simulasi. Kemampuan minimal adalah salah satu.


Gambar 3.2: Rata-rata panjang jalan yang asli dan dimodifikasi Chord algoritma

Hasil penelitian menunjukkan bahwa modifikasi dari algoritma asli kembali Chord-Hasil pengujian secara signifikan penurunan panjang jalan rata-rata antara node. Bahkan, seperti pencarian semakin banyak dilakukan, panjang jalan rata-rata antara node yang lebih pendek. Gambar 3.2 merangkum hasil yang diperoleh dari simulasi algoritma Chord dimodifikasi. Untuk tes masing-masing, satu juta pencarian dilakukan, dan panjang lintasan rata-rata dihitung. Sebagai contoh, dalam sebuah jaringan 512 node, panjang jalan rata-rata dalam algoritma Chord asli sekitar empat. Dalam algoritma dimodifikasi, setelah satu juta lookup, panjang jalan rata-rata adalah satu. Dalam jaringan yang lebih besar, dimana simulasi menunjukkan panjang hop telah berkurang dua pertiga dari panjang aslinya, panjang hop berkurang lebih jauh jika lebih dari satu juta query diterbitkan, karena pengetahuan sangat node yang terhubung akan menyebarkan lebih lanjut melalui jaringan .
Pemilihan algoritma cache tidak memiliki efek pada panjang jalan rata-rata. Untuk menentukan ini, algoritma cache dimodifikasi untuk cache node paling tersambung. Dalam sebuah jaringan 512 node, panjang jalan rata-rata adalah dua, dua kali lipat dari algoritma caching skala-bebas. Oleh karena itu, penggantian cache algoritma-algoritma kendali memiliki pengaruh pada rata-rata panjang jalur dalam jaringan.

Kami tidak menganggap kebijakan membersihkan setidaknya-terakhir digunakan karena perubahan popularitas node node baru secara dinamis ketika bergabung dengan jaringan dan ketika kunci baru ditambahkan ke DHT. Kemampuan dari sebuah node, dalam hal kapasitas untuk menyimpan titik-ers ke node lain, adalah properti statis, dan karenanya pilihan yang lebih baik yang menjadi dasar kebijakan membersihkan cache.


Selengkapnya...

Categories

Banner qu.. ( you can select )

Share With Me.. Check Google Page Rank
 

Join YukS!

Banner sahabat

Learn from the best bloggers.  Find Award Winning Becoming a Better Blogger Blogs - BlogCatalog Blog Directory
BannerFans.com
free download http://coolmixs.blogspot.com/ Photobucket logoblog
http://gadget-devianty.blogspot.com
Photobucket
tlpg Semarang


Tanpa Batas bakuhatsu SHARING AND INFORMATION SHARING AND INFORMATION Blog Kang Epot - Seputar Ringkasan Semua Bidang Ilmu

BlogUpp