Cách xây dựng cơ sở dữ liệu định vị địa lý IP từ đầu?

• Bài viết giải thích khái niệm định vị địa lý, tức là ánh xạ địa chỉ IP tới một vị trí địa lý được xác định bằng vĩ độ và kinh độ.
• Thông tin định vị địa lý có nhiều ứng dụng đối với doanh nghiệp trực tuyến và nhà cung cấp dịch vụ, như quảng cáo nhắm mục tiêu, phát hiện gian lận, bản địa hóa nội dung, quản lý bản quyền số, bảo mật mạng và phân tích.
• Độ chính xác của định vị địa lý IP có thể bị ảnh hưởng bởi sự phân bố địa lý của các mạng IPv4 và IPv6, cũng như việc tái phân bổ các mạng IP bởi các cơ quan đăng ký Internet khu vực hoặc các công ty cho thuê IP.
• Việc xây dựng cơ sở dữ liệu định vị địa lý từ đầu bao gồm trích xuất dữ liệu định vị địa lý từ các bản ghi WHOIS, nội suy kiến thức định vị địa lý từ các bản ghi này và tận dụng các dự án định vị địa lý mã nguồn mở.
• Dữ liệu định vị địa lý được thu thập có thể không đầy đủ hoặc thiếu nhất quán, vì vậy cần được làm giàu và chuyển đổi sang định dạng chung bằng cách sử dụng các cơ sở dữ liệu địa lý mã nguồn mở.
• Bài viết cung cấp hướng dẫn từng bước về cách trích xuất dữ liệu định vị địa lý từ các bản ghi WHOIS và nội suy kiến thức định vị địa lý từ các bản ghi đó.
• Bài viết thảo luận về nhiều dự án định vị địa lý mã nguồn mở và nhấn mạnh vai trò của chúng trong việc cải thiện độ chính xác của cơ sở dữ liệu định vị địa lý.
• Bài viết nhấn mạnh sự phức tạp của việc xác định vị trí địa lý cho địa chỉ IP và tầm quan trọng của độ chính xác trong API địa chỉ IP.
• RIPE IPmap là một API cung cấp dữ liệu định vị địa lý cho hạ tầng Internet cốt lõi, sử dụng nhiều engine khác nhau như độ trễ, engine bán kính đơn và engine reverse DNS để suy luận vị trí địa lý của địa chỉ IP.
• Cơ sở dữ liệu RIPE IPmap có thể được tải xuống ở định dạng CSV, bao gồm các trường IP, geolocation_id, city_name, state_name, country_name, country_code_alpha2, country_code_alpha3, latitude, longitude, score.
• Độ chính xác và phạm vi bao phủ của dự án RIPE IPmap đã giảm đáng kể và không có đóng góp mới nào kể từ năm 2019.
• Geofeed-finder, một dự án mã nguồn mở do Massimo Candela tạo ra, tìm kiếm các tệp geofeed trong dữ liệu whois, xác minh quyền sở hữu của các prefix, quản lý bộ nhớ đệm và xác thực mã ISO.
• Dịch vụ LACNIC Geofeeds cung cấp thông tin định vị địa lý cho một phần đáng kể các thành viên của LACNIC và dữ liệu này có thể được tải xuống công khai.
• OpenGeoFeed là một dự án mã nguồn mở biên dịch các geofeed do chính chủ tự công bố thành một tệp geofeed duy nhất.
• Dữ liệu định vị địa lý thường được làm giàu bằng cách xem xét các nguồn bên thứ ba, sử dụng những cơ sở dữ liệu địa lý mã nguồn mở như geonames.org, openstreetmap.org và naturalearthdata.com.
• Quá trình làm giàu dữ liệu bao gồm việc tìm vĩ độ và kinh độ (tọa độ) cho một thành phố và quốc gia nhất định, hoặc lấy thành phố và quốc gia gần nhất với các tọa độ đó.
• Ipapi.is sử dụng các cơ sở dữ liệu như GeoNames Postal Code Files, cities500.zip và countryInfo.txt để làm giàu thông tin định vị địa lý, đồng thời cung cấp gói miễn phí với 1.000 yêu cầu mỗi ngày cho phần lớn người dùng.

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Bài viết về cách xây dựng cơ sở dữ liệu định vị địa lý IP
• Một nhân viên của IPinfo giải thích phương pháp định vị địa lý IP của công ty: ping địa chỉ IP từ nhiều máy chủ trên khắp thế giới và dùng quy trình đo đạc đa vị trí để xác định vị trí
• Phương pháp của IPinfo gần như đạt được độ chính xác ở cấp mã bưu chính và sở hữu hơn 600 máy chủ probe trên toàn cầu
• Chỉ ra rằng các bộ dữ liệu định vị địa lý IP có sẵn công khai thường đã lỗi thời, không đủ chính xác và thiếu quy trình xác minh nên không đáng tin cậy
• Đề xuất sử dụng Cloudflare cho định vị địa lý IP, cung cấp miễn phí thông tin vị trí IP ở mức gần đúng
• Một người dùng chỉ trích các website dùng vị trí IP để quyết định cài đặt ngôn ngữ, cho rằng đó là một giả định lười biếng khi bỏ qua header ngôn ngữ của trình duyệt
• Có ý kiến cho rằng cách tốt nhất để xây dựng dịch vụ định vị địa lý là như Google và Apple đang làm: để một lượng lớn thiết bị đồng thời báo cáo vị trí và IP
• Một số người dùng đặt nghi vấn về độ chính xác của dữ liệu ARIN/RIPE cho định vị địa lý, cho rằng ngoài cấp quốc gia thì không đủ chính xác
• Một người dùng chia sẻ trải nghiệm rằng Google Maps học vị trí IP dựa trên nơi họ tìm kiếm trên bản đồ
• Một người dùng chia sẻ kinh nghiệm xây dựng dịch vụ vị trí địa chỉ IP dựa vào cộng đồng tại www.hostip.info, hoạt động tốt ở độ phân giải cấp quốc gia
• Một người dùng khác chia sẻ liên kết trên GitHub về một phiên bản hiện đại của phương pháp geoip dựa trên ping
• Một số người dùng bày tỏ sự không hài lòng với các dịch vụ định vị địa lý IP, cho rằng chúng thường không chính xác