wOueb by Romain DECKER / Another IT Guy Blog

Qui n’a jamais voulu comparer des données sur son compte Google Analytics ?

Un mode de comparaison est maintenant disponible, permettant de comparer diverses données (visites, pages vues, etc.) pour un même site, mais également de pouvoir comparer ces mêmes données entre deux sites.

Je n’ai pas trouvé d’annonce officielle, mais j’ai vu que la fonctionnalité avait été rajoutée au courant de la nuit.

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Cet article est le premier d’une nouvelle rubrique traitant des architectures complexes des sites et applications à fort trafic.

Tout le monde connaît Wikipedia, l’encyclopédie en ligne qui totalise près de 8 millions d’articles dans plus de 200 langues (15 langues ont plus de 100 000 articles). Tous les projets Wikipedia, Wiktionary, WikiBooks, WikiNews, etc., sont soutenus et hébergés par la fondation Wikimedia.

Commençons par quelques chiffres sur cette plate-forme pour situer le contexte :

• Wikipedia est le 9ème site le plus plus consulté au monde selon Alexa,
• plus de 350 serveurs répartis dans 3 datacenters différents (Floride, Amsterdam, Séoul),
• près de 50 000 requêtes HTTP/seconde en pic, pour une moyenne de 27 000 requêtes HTTP/seconde,
• 2,2 Gbits/s de bande passante moyenne pour 3,7 Gbits/s en pic,
• en moyenne, 2 000 nouveaux articles et 200 000 edits quotidiens,
• 1,3 To de stockage pour les images (plus de 4 millions de fichiers),
• 25 Go de données dans MySQL,
• un nombre de mots avoisinant les 2,5 milliards,
• une croissance exponentielle : doublant tous les six mois en terme de visiteurs/trafic/serveurs.

Dans le second article de ce dossier, je détaillerai l’architecture, la répartition de l’effort informatique, ainsi que les astuces utilisées par Wikimedia pour garantir un service de qualité avec peu de serveurs.

Sources :

• Wikimedia Grid,
• Leon’s Weber project,
• Données Alexa,
• Wikipedia : Multilingual Statistics,
• Wikipedia Statistics,
• Wikipedia Datas.

Dans la longue liste des outils de statistiques, je me suis penché sur Reinvigorate depuis la mi-juillet, et j’apprécie de plus en plus ce service.

En effet, il offre trois avantages majeurs en comparaison à d’autres outils :

• outil client (MAC ou Windows) de tracking « live » : Snoop,
• traitement des données en temps réel,
• fonctions mathématiques prévisionnelles pour les graphiques.

Dashboard : aperçu général des statistiques

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Les plus assidus d’entre vous se souviendront de mon article : « Quelles unités de mesure pour évaluer la popularité d’un blog ?« .

Grâce à quelques autres blogueurs qui ont parlé de l’article (je les remercierai plus loin), le sondage a eu assez de succès : vous pouvez voir les résultats dans la suite du billet !

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On voit fleurir de plus en plus de classements de blogs (Technorati, Wikio, Alianzo, Criteo, etc.) : mais comment réellement évaluer la popularité d’un blog ?

La popularité peut-elle se définir comme :

• une bonne fréquentation ?
• un grand nombre de réactions à vos articles ?
• une meilleure visibilité que les autres blogs ?
• être en haut des classements ?

J’ai tenté de regrouper dans cet article les différentes unités de mesure existantes, et je vous propose un sondage pour m’indiquer lesquelles comptent à vos yeux.
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J’en parlais hier, et au courant de la nuit Xinu a fermé : un mot de l’auteur nous indique que le projet prenait trop d’ampleur pour lui, et il signale qu’il publie le code source.

Plusieurs personnes m’ayant fait la réflexion de n’avoir pas pu tester Xinu, je l’ai installé sur mon hébergement.

Vous le trouverez à l’adresse : http://www.woueb.net/xinu/

Le service restera en ligne tant que l’hébergement tiendra : si jamais je vois un problème, je restreindrai l’accès.

Xinu, toutes les statistiques de site / blog