بودكاست التاريخ

ما هو تاريخ تتبع الوقت؟

ما هو تاريخ تتبع الوقت؟



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لماذا قرر الإنسان تتبع الوقت؟ كيف عرف الإنسان عن الوقت أولا؟ ومتى وكيف شعروا بشيء يسمى الوقت؟ هناك بعض التخمينات ولكن أريد أن أعرف ما إذا كان هناك أي شيء مسجل منذ ذلك الحين.

نظرًا لأن مفهوم "الوقت" غريب جدًا ، فهو حتى الآن غريب جدًا ومجرّد بالنسبة لي وهو من صنع الإنسان ، ولم يكن موجودًا قبل أن نحدده. لذلك خطرت في بالي كيف فعلها الناس يزيد هذا المفهوم.

ملاحظة: سؤالي ليس نسخة مكررة من هذا السؤال


متى بدأوا في "الشعور" لا يمكن الإجابة عليه (ولا يتعلق الأمر بالتاريخ بالمعنى الدقيق للكلمة. حدث هذا بالتأكيد في وقت ما قبل التاريخ. لا يمكنك التخطيط لأي شيء دون بعض الشعور بالوقت. ربما أيضًا "تشعر بعض الحيوانات بالوقت" كيف نعرف؟)

ولكن عندما بدأ الناس في التعقب ، ربما يمكن للمرء أن يفسر. في موعد لا يتجاوز مع بدء الزراعة. عند القيام بالزراعة ، يحتاج المرء إلى معرفة وقت السنة ، ومتى يزرع. لهذا لا بد من النظر إلى السماء ، ومراقبة الظواهر المختلفة ، وعد الأيام. على المرء أن يعرف عدد الأيام المتبقية على الصيف المقبل ، وما إذا كان لديك ما يكفي من الطعام حتى موسم الحصاد التالي. لذا فإن أحد أهم الأشياء بالنسبة للإنسان هو عدد الأيام الموجودة في السنة. لقد بذلت جهود كبيرة لتحديد ذلك بدقة عالية.

ربما بدأ الأمر قبل ذلك: أولئك الذين عاشوا عن طريق الصيد والتجمع احتاجوا أيضًا إلى فكرة عن موسم العام. لتتبع الهجرة الموسمية للحيوانات ، إلخ.

بعد فترة من اختراع الزراعة ، تم اختراع الكتابة ، وبدأ الناس في تسجيل فترات زمنية أطول ، وعدد السنوات ، وما إلى ذلك. بالمناسبة ، تظهر جميع الأدلة أن الكتابة قد تم اختراعها لتتبع المنتجات الزراعية وتوزيعها.

لفترات أقصر من يوم واحد ، كان موقع الشمس التقريبي في السماء كافياً لتقدير الوقت في معظم الحضارات. مع تطور المجتمعات الأكثر تعقيدًا ، كانت هناك حاجة إلى قياس أكثر دقة واختراع الساعات المائية.


حتى الاستجابة اللاإرادية لتغطية وجهك إذا كان هناك شيء ما يطير نحوك تعتمد على السبب والنتيجة ، أي حدثين يحدثان بالتسلسل. من خلال هذا التعريف ، يبدو لي أن الوقت "اكتشف" قبل أن يشارك البشر.


المستوى 2: المستخدمون المتوسطون

تعرف على كيفية جمع العمل وتعقبه وأتمته وإعداد تقرير عنه.

باستخدام سجل النشاط ، يمكنك أن ترى بسرعة من فعل ماذا في ورقة أو من شاهد لوحة المعلومات آخر مرة - أي ، يمكنك الحصول على مسار تدقيق لعمليات التحرير والحذف للعناصر المختلفة على الورقة والحصول على فهم أفضل لما يفعله المتعاونون معك تتخذ إجراءات بشأن الورقة. يمكنك أيضًا معرفة من قام بعرض وإجراء تعديلات عامة على تقرير أو لوحة معلومات.

ملاحظة: هذه الميزة مضمنة في خطط الأعمال وخطط المؤسسة المؤهلة. لمزيد من المعلومات حول الخطط والأسعار ، بما في ذلك الميزات المضمنة مع الخطط ، يرجى الاطلاع على صفحة الأسعار الخاصة بنا.

تتبع الإجراءات في سجل النشاط

استخدم سجل النشاط لتتبع الإجراءات الشائعة مثل:

  • من شاهد الورقة أو التقرير أو لوحة القيادة.
  • من تمت مشاركته أو إلغاء مشاركته من ورقة أو تقرير أو لوحة معلومات.
  • جداول البيانات فقط: ما نوع التغييرات التي تم إجراؤها وخصائص التغييرات - على سبيل المثال: في الصف 4 ، قامت سالي سمارت بتغيير الحالة من "قيد التقدم" إلى "مكتمل"
  • اسم الشخص الذي أجرى التغيير.
  • وقت وتاريخ إجراء التغييرات.
  • تقاسم مساحة العمل

ملاحظة: ستظهر عمليات التحرير التي تم إجراؤها على البيانات الموجودة في الخلايا والصفوف في تقرير فقط في سجل النشاط لأوراق المصدر ، وليس في سجل النشاط في التقرير.

تلميح: سيعرض سجل النشاط أحدث التغييرات في الخلية ، ولكن إذا كنت ترغب في رؤية السجل الكامل لخلية معينة ، فيمكنك النقر بزر الماوس الأيمن فوق الخلية وعرض سجل الخلية الخاص بها. (راجع عرض محفوظات الخلية لمزيد من المعلومات حول محفوظات الخلية.)

عرض إدخالات سجل النشاط

افتح سجل النشاط لعرض سجلات إجراءات الورقة المختلفة التي تم تنفيذها بواسطة المتعاونين.

  1. انقر ملف في شريط القوائم.
  2. يختار عرض سجل النشاط لعرض نافذة عرض سجل النشاط.

في نافذة سجل عرض النشاط ، سيكون لديك رؤية لإجراءات الورقة المختلفة ، مثل من قام بحذف الصفوف ومتى أو عندما شاهد المستخدم الورقة. عند فتح النافذة في البداية ، ستعرض الأيام السبعة الأخيرة من الأحداث.

يمكنك تصفية سجل النشاط لعرض السجل الذي تريده بسهولة أكبر.

ملاحظة: تقوم بعض المؤسسات بإنشاء أو استخدام حلول مخصصة تستفيد من واجهة برمجة تطبيقات Smartsheet (API) - تطبيق Smartsheet Pivot هو مثال على ذلك. إذا أثرت واجهة برمجة التطبيقات على المحتوى في ورقة ، فسترى ملف API - تطبيق متكامل الصورة بجوار عمود التاريخ.

تصفية إدخالات سجل النشاط

يمكنك استخدام عوامل التصفية في سجل النشاط لمشاهدة الإدخالات التي تريدها فقط. قم بتطبيق عامل تصفية يوضح لك النشاط في نطاق زمني محدد ، أو يعرض لك نوعًا معينًا من الإجراءات ، أو الأشخاص المحددين الذين كانوا نشطين على الورقة.

ملاحظة: عند إغلاق سجل النشاط ، سيتم مسح عوامل التصفية تلقائيًا. لا يمكن حفظ عوامل تصفية سجل النشاط أو مشاركتها مع متعاونين آخرين على الورقة.

لتطبيق عوامل التصفية على سجل النشاط:

  1. افتح سجل النشاط وحدد المرشحات في الزاوية العلوية اليسرى من نافذة سجل النشاط لتوسيع خيارات التصفية.
  2. حدد أيًا مما يلي:
    • الإجراء - نوع النشاط. (على سبيل المثال ، تم حذف الصف.)
    • المتعاونون - الذين أدوا النشاط.
    • نطاق التاريخ — مجموعة التواريخ التي تريد عرض نشاطها.
  3. يختار تطبيق.

إذا كنت بحاجة إلى مسح عوامل التصفية ، انقر فوق مسح عوامل التصفية (بجانب تطبيق زر).

ملاحظة: لا يمكن إرجاع بعض الإجراءات إلى اسم مستخدم Smartsheet. على سبيل المثال ، إذا لم يتم تسجيل دخول شخص ما إلى Smartsheet ، وقام هذا الشخص بتنزيل مرفق من صف تم إرساله إليه عبر بريد إلكتروني ، فسيقوم Smartsheet بتتبع النشاط وتسجيله ، لكن إدخال السجل سيعرض اسم مستخدم لـ [email protected]

تصدير سجل النشاط

يمكنك تنزيل سجل النشاط الخاص بالعنصر للاحتفاظ بسجل إضافي لنشاط الورقة. يتم تحديد كل تنزيل لسجل النشاط بحد أقصى 90 يومًا من بيانات نشاط الورقة.

لتصدير سجل نشاط:

  1. افتح العنصر.
  2. انقر ملف & gt عرض سجل النشاط.
  3. حدد أ تاريخ البدء و تاريخ الانتهاء في ال نطاق الموعد منقي. يجب عليك تحديد نطاق الموعد قبل تنزيل سجل النشاط.
  4. يمكنك أيضًا تحديد خيارات إضافية في مرشحات Action and Collaborator.
  5. انقر على تحميل زر في الجزء السفلي من نافذة سجل النشاط.

سوف ترسل Smartsheet رسالة بريد إلكتروني إلى عنوان البريد الإلكتروني الذي تستخدمه مع Smartsheet الذي يحتوي على ارتباط ستستخدمه للوصول إلى الملف الذي تم تنزيله.

سيتم تنزيل ملف سجل النشاط على جهاز الكمبيوتر الخاص بك بتنسيق .csv.

شرح الإجراءات سجل النشاط

تصف بعض الإجراءات المدرجة في سجل النشاط تغييرًا عامًا ، لكنها لا توفر سياقًا لتفاصيل هذا التغيير. فيما يلي بعض الإجراءات التي قد تراها وما تعنيه.

عرض البطاقة: إعادة ترتيب البطاقة وعرض البطاقة: إعادة ترتيب البطاقات بشكل غير مباشر

عرض البطاقة: إعادة ترتيب البطاقات يعني أنك قمت بسحب وإسقاط بطاقة أو أكثر يدويًا من موضع إلى آخر - إما إلى حارة مختلفة ، أو إلى موضع مختلف في نفس المسار.

عرض البطاقة: إعادة ترتيب البطاقات بشكل غير مباشر تعني أنه تم نقل البطاقات بأي وسيلة أخرى. على سبيل المثال ، عندما تقوم بسحب إحدى البطاقات وإفلاتها يدويًا في أي موضع ، إما في نفس الممر أو في حارة مختلفة ، فإن البطاقات الأخرى بشكل غير مباشر نتيجة لذلك ، انتقلت إلى مواقع أعلى أو أدنى. يمكن أيضًا إعادة ترتيب البطاقات بشكل غير مباشر عند إجراء تغييرات في طريقتي عرض الشبكة وجانت ، مثل تعيين مهمة لشخص مختلف أو تغيير خيار القائمة المنسدلة لصف.

من يمكنه عرض سجل النشاط

يعتمد الوصول إلى سجل النشاط على مستوى إذن المشاركة الخاص بك. تعتمد أقرب نقطة زمنية يمكنك فيها رؤية الأنشطة المتعقبة على آخر مرة تمت فيها مشاركة الورقة.

ملاحظة: لا تحتوي لوحات التحكم على مستوى إذن مشاركة محرر. يمكن للمسؤولين والمالك فقط عرض سجل النشاط للوحات المعلومات.

مشاركة مستوى الإذن يمكن عرض سجل النشاط يمكن تصدير سجل النشاط انظر النشاط المتعقب الذي يبدأ في هذا التاريخ / الوقت
صاحب* نعم نعم إنشاء العنصر
مشرف (مرخص) ** نعم نعم العرض والتصدير منذ آخر مرة تمت فيها مشاركة العنصر
المسؤول (غير مرخص) لا لا -
محرر (مرخص) ** نعم لا عرض (ولكن ليس تصدير) من آخر مرة تمت فيها مشاركة العنصر
محرر (غير مرخص) لا لا -
عارض (مرخص أو غير مرخص لا لا -

* إذا قمت بنقل ملكية ورقة ، فسيرى المالك الجديد كل سجل النشاط ، بدءًا من وقت إنشاء الورقة.

** إذا تمت ترقيتك إلى أذونات مشاركة المسؤول (المرخص) أو المحرر (المرخص) ، فستتمكن من رؤية إدخالات سجل النشاط بدءًا من وقت مشاركتك لأول مرة في الورقة. راجع مقالة مستويات إذن المشاركة للحصول على تفاصيل حول أذونات مشاركة الورقة المختلفة.


أبعاد الزمن

كما وصفت أعلاه ، يعتبر الوقت فكرة صعبة للغاية في النمذجة. ومع ذلك فقد تخطيت الجانب الأكثر صعوبة في النماذج الزمنية. لقد تعلمنا جميعًا ، ولو من كتب الخيال العلمي السيئة ، أن الوقت هو البعد الرابع. المشكلة هي أن هذا خطأ.

أجد أن أفضل طريقة لوصف هذه المشكلة هي من خلال مثال. تخيل أن لدينا نظام كشوف رواتب يعرف أن الموظف لديه معدل 100 دولار في اليوم بدءًا من 1 يناير. في 25 فبراير ، قمنا بتشغيل كشوف المرتبات بهذا المعدل. علمنا في 15 مارس أنه ، اعتبارًا من 15 فبراير ، تغير معدل الموظف إلى 211 دولارًا في اليوم. ماذا يجب أن نجيب عندما سئلنا عن سعر 25 فبراير؟

من ناحية ، يجب أن نجيب على 211 دولارًا ، لأننا نعلم الآن أن هذا هو السعر. لكن في كثير من الأحيان لا يمكننا تجاهل ذلك في 25 فبراير كنا نظن أن السعر كان 100 دولار ، بعد كل هذا عندما قمنا بتشغيل كشوف المرتبات. طبعنا شيكًا ، وأرسلناه إليه ، وصرفه. كل هذا حدث بناءً على المبلغ الذي كان معدله. إذا طلبت منا سلطات الضرائب سعره في 25 فبراير ، يصبح هذا مهمًا.

في الواقع يمكننا أن نعتقد أن هناك بالفعل تاريخان لمعدل رواتب Dinsdale مهمان بالنسبة لنا. التاريخ الذي نعرفه الآن ، والتاريخ الذي عرفناه في 25 فبراير. في الواقع بشكل عام يمكننا القول أنه ليس هناك فقط تاريخ لمعدل رواتب Dinsdale لكل يوم في الماضي ، ولكن هناك تاريخ من أجر Dinsdale معدلات. الزمن ليس البعد الرابع ، إنه البعد الرابع والخامس!

أعتقد أن البعد الأول هو الوقت الفعلي: الوقت الذي حدث فيه شيء ما. البعد الثاني هو وقت قياسي، الوقت الذي علمنا فيه بذلك. عندما يحدث شيء ما ، هناك دائمًا هاتان المرات التي تأتي معه. كان لزيادة رواتب Dinsdale تاريخ فعلي هو 15 فبراير وتاريخ قياسي في 15 مارس. وبالمثل عندما نسأل عن معدل أجر Dinsdale ، نحتاج حقًا إلى تقديم تاريخين: تاريخ قياسي وتاريخ فعلي.

تاريخ التسجيلالتاريخ الفعليمعدل Dinsdale ل
1 يناير1 يناير100 دولار / يوم
25 فبراير25 فبراير100 دولار / يوم
14 مارس25 فبراير100 دولار / يوم
15 مارس1 يناير100 دولار / يوم
15 مارس25 فبراير211 دولارًا / يوم

يمكننا التفكير في البعدين مثل هذا. التاريخ الفعلي ينظر إلى الوراء في الوقت الفعلي. إذا نظرت إلى تاريخي الحالي الحالي ، فحينئذٍ أرى أن أجر Dinsdale كان 100 دولار حتى 15 فبراير ، وعند هذه النقطة ارتفع إلى 211 دولارًا. لكن هذا هو التاريخ الفعلي لهذا اليوم في وقت قياسي. إذا ألقيت نظرة على التاريخ الفعلي ليوم 25 فبراير ، فسنجد أن Dinsdale قد تم دفعه بمبلغ 100 دولار من 1 يناير فصاعدًا ، ولم يدخله أبدًا 211 دولارًا. كل يوم (بدقة كل نقطة زمنية) في وقت قياسي له تاريخ فعلي. تختلف هذه التواريخ حيث اكتشفنا أن الأشياء التي اعتدنا على الاعتقاد بأنها صحيحة لم تعد صحيحة.

من زاوية أخرى يمكننا القول أن كل يوم في التاريخ الفعلي له سجل تاريخي. يخبرنا سجل السجل كيف تغيرت معرفتنا في ذلك اليوم بمرور الوقت. إذن ، 25 فبراير في الوقت الفعلي لديه سجل قياسي يقول أنه حتى 15 مارس ، كان أجر Dinsdale هو 100 دولار ، وعند هذه النقطة وصل إلى 211 دولارًا.

لنأخذ هذا المثال خطوة أخرى لنفترض أننا نجري التعديلات المقابلة في كشوف المرتبات في 26 مارس. في 4 أبريل أخبرنا أن معلوماتنا السابقة للموظف كانت خاطئة وأن السعر قد تغير بالفعل إلى 255 دولارًا في 15 فبراير. الآن كيف هل نجيب على سؤال "كم كانت نسبة الموظف يوم 25 فبراير؟".

لقد رأيت مطورين كبار يعضون رؤوسهم عندما يواجهون هذا النوع من الأشياء. ولكن بمجرد أن تدرك أن كل شيء يعود إلى فكرة البعدين ، تبدأ الأمور في أن تصبح أبسط كثيرًا. طريقة واحدة لتصور هذا لتوسيع الجدول السابق

تاريخ التسجيلالتاريخ الفعليمعدل الموظف
1 يناير1 يناير100 دولار / يوم
25 فبراير25 فبراير100 دولار / يوم
14 مارس25 فبراير100 دولار / يوم
15 مارس1 يناير100 دولار / يوم
15 مارس25 فبراير211 دولارًا / يوم
26 مارس25 فبراير211 دولارًا / يوم
4 أبريل1 يناير100 دولار / يوم
4 أبريل25 فبراير255 دولارًا / يوم

إذا نظرنا إلى تاريخنا الفعلي الحالي (هذا هو التاريخ الفعلي الذي هو تاريخه القياسي اليوم) ، فسنقول إن أجر Dinsdale كان 100 دولار من 1 يناير وارتفع إلى 255 دولارًا في 15 فبراير. لم يحدث على الإطلاق لأنه لم يكن صحيحًا أبدًا. إذا نظرنا إلى التاريخ الفعلي ليوم 26 مارس ، فسنرى أجر Dinsdale عند 100 دولار حتى 15 فبراير حيث ارتفع إلى 211 دولارًا. في التاريخ الفعلي ليوم 26 مارس ، لم يحدث معدل 255 دولارًا أبدًا لأننا لم نكن نعرف عنه بعد.

يمكننا أيضًا التفكير في السجل التاريخي لـ 25 فبراير. الآن هذا السجل القياسي يقول أن السعر كان 100 دولار (في ذلك اليوم) حتى 15 مارس عندما تغير إلى 211 دولارًا. ثم تغير مرة أخرى في 4 أبريل إلى 255 دولارًا.

بمجرد أن تدرك البعدين ، يصبح التفكير في المشكلة أسهل كثيرًا ، لكن من المخيف التفكير في أنه يتعين عليك تنفيذ هذا النوع من الأشياء. لحسن الحظ ، هناك عدد من الأشياء التي يمكنك القيام بها والتي تبسط الأمور عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ.

التبسيط الأول هو أنه ليس من الصعب استخدام سجل التدقيق للتعامل مع هذه التغييرات. كل ما عليك فعله هو تسجيل تاريخ التسجيل والتاريخ الفعلي في السجل مع كل إدخال. هذا التمرين البسيط كافٍ للحفاظ على أي سجل فعال على كلا البعدين ، وأعتقد أنه يستحق القيام به حتى لو كنت منزعجًا من أحدهما فقط.

التبسيط الثاني هو أنك غالبًا لا تريد أن يتعامل نموذجك مع البعدين. الشيء المهم هنا هو معرفة النموذج الذي لديك في نموذجك وأي نموذج ستغادره إلى سجل التدقيق.

إذا أردنا الاحتفاظ بتاريخ للأشياء حيث نريد أن نعرف كيف تغيرت الأشياء بمرور الوقت ، لكننا لم نهتم عندما علمنا بالتغييرات ، فسنقول إن ذلك كان الوقت الفعلي. لذا ، إذا احتفظت بسجل لعنوان الموظف ، فقد أختار الاحتفاظ به كممتلكات زمنية فعلية. بالنسبة لأنظمة المعلومات الموجودة للمساعدة في الاستعلام عبر الإنترنت ، يعمل هذا بشكل جيد لأنه عند الوصول إلى قاعدة بيانات ، فأنت تريد عادةً معرفة التاريخ الفعلي.

تظهر الحقائق القياسية الزمنية عندما يكون لديك نظام يقوم بأشياء مثل إنتاج الفواتير بناءً على حالة الأشياء. تؤدي هذه الأشياء إلى أسئلة حول كيفية حساب الفاتورة ، مما يؤدي بك إلى الحاجة إلى معرفة ما هو الفكر الذي كانت عليه الحالة والعنصر عند حساب الفاتورة. غالبًا ما يمكن مقارنة الحقائق الزمنية بالتسجيل مع نظام التحكم في الإصدار في البرنامج حيث يمكنك الرجوع والقول "كيف كان هذا الملف في 1 أبريل؟"

بالطبع هناك أوقات تحتاج فيها إلى كلا البعدين في وقت واحد - وتسمى هذه الحقائق ثنائية الزمانية. تحتاج المعلومات الثنائية الزمنية بشكل أساسي إلى كلا التاريخين.

الثنائية الزمنية هي الحل الكامل ، لكن الأمر يستحق دائمًا التفكير في طرق للتغلب عليها. مثال يأتي من حساب الفاتورة. إذا كنت تريد معرفة سبب ظهور مشروع قانون لما كان أحد الاحتمالات هو الحصول على قاعدة بيانات ثنائية الوقت بالكامل. ومع ذلك ، غالبًا ما يكون من الأفضل تخزين تتبع تفصيلي للحسابات عند حساب الفاتورة. هذا يفي بالمتطلبات بطريقة أبسط بكثير من نموذج كائن ثنائي الوقت.


سلسلة البحث عن العنوان

السند هو مستند قانوني يستخدم لنقل ملكية الأرض والممتلكات. يعد فحص جميع الأعمال المتعلقة بمنزلك أو ممتلكاتك الأخرى خطوة كبيرة نحو معرفة المزيد عن تاريخه. بالإضافة إلى توفير أسماء أصحاب العقارات ، قد توفر السندات معلومات عن تواريخ البناء والتغيرات في القيمة والاستخدام وحتى خرائط المؤامرة. ابدأ بسند الملكية للمالكين الحاليين للعقار واعمل في طريق عودتك من سند إلى آخر ، مع تقديم كل سند تفاصيل حول من نقل الملكية لمن. تُعرف قائمة أصحاب العقارات المتعاقبين هذه باسم "سلسلة الملكية". على الرغم من أن عملية البحث عن الملكية غالبًا ما تكون مملة ، إلا أنها أفضل طريقة لإنشاء سلسلة ملكية لعقار ما.

ابدأ البحث عن الأفعال من خلال التعرف على مكان تسجيلها وتخزينها في الوقت والمكان اللذين تهتم بهما. حتى أن بعض الولايات القضائية بدأت في وضع هذه المعلومات على الإنترنت - مما يسمح لك بالبحث عن معلومات الملكية الحالية حسب العنوان أو المالك. بعد ذلك ، قم بزيارة سجل السندات (أو الموقع حيث يتم تسجيل صكوك الملكية لمنطقتك) واستخدم فهرس المستفيد للبحث عن المالك الحالي في فهرس المشترين. سيوفر لك الفهرس كتابًا وصفحة حيث توجد نسخة من السند الفعلي. يوفر عدد من مكاتب صكوك المقاطعات في جميع أنحاء الولايات المتحدة إمكانية الوصول عبر الإنترنت إلى نسخ من الأعمال الحالية ، وفي بعض الأحيان التاريخية. يحتوي موقع FamilySearch الإلكتروني المجاني لعلم الأنساب على العديد من سجلات الفعل التاريخية عبر الإنترنت بتنسيق رقمي.


بحلول عام 30 قبل الميلاد ، كان هناك ما يصل إلى 13 نوعًا مختلفًا من الساعات الشمسية المستخدمة في جميع أنحاء اليونان وآسيا الصغرى وإيطاليا.

كانت ساعات Clepsydras أو الساعات المائية من بين أجهزة ضبط الوقت الأولى التي لم تستخدم الشمس أو مرور الأجرام السماوية لحساب الوقت. تم العثور على أقدم واحدة في مقبرة الملك المصري القديم أمنحتب الأول ، دفن حوالي 1500 قبل الميلاد. حوالي عام 325 قبل الميلاد ، بدأ اليونانيون في استخدام clepsydras (اليونانية لـ & quotwater Thief & quot) عن طريق التنقيط المنتظم للمياه من خلال فتحة ضيقة وتجميع المياه في خزان حيث ترتفع عوامة تحمل مؤشرًا وتحدد الساعات. أطلقت ساعة مائية مختلفة قليلاً الماء بمعدل منظم في وعاء حتى يغرق. كانت هذه الساعات شائعة في جميع أنحاء الشرق الأوسط ، وكانت لا تزال تُستخدم في أجزاء من إفريقيا خلال أوائل القرن العشرين. لا يمكن الاعتماد عليها لمعرفة الوقت عن كثب أكثر من جزء كبير نسبيًا من الساعة.

تم تطوير ساعات مائية أكثر تفصيلاً وإثارة للإعجاب بين 100 قبل الميلاد. و 500 م من قبل علماء الفلك اليوناني والروماني. كان التعقيد الإضافي يهدف إلى جعل التدفق أكثر ثباتًا من خلال تنظيم الضغط لتوفير عروض مربي الحيوانات لمرور الوقت. دقت بعض الساعات المائية أجراسًا وصنوجًا أخرى فتحت أبوابًا ونوافذ لإظهار أشكال صغيرة من الناس ، أو مؤشرات متحركة وأقراص ونماذج فلكية للكون. المزيد عن التوقيت الروماني.

أشرف عالم الفلك اليوناني أندرونيكوس على بناء برج الرياح في أثينا في القرن الأول قبل الميلاد. أظهر هذا الهيكل الثماني الأضلاع للعلماء والمتسوقين في السوق كلاً من الساعات الشمسية ومؤشرات الساعات الميكانيكية. وقد تميز بساعة مائية تعمل على مدار 24 ساعة ومؤشرات للرياح الثمانية التي حصل البرج منها على اسمه ، وعرض مواسم العام والتواريخ والفترات الفلكية.

في الشرق الأقصى ، تطورت صناعة الساعات الفلكية / الفلكية الآلية من 200 إلى 1300 بعد الميلاد.قادت clepsydras الصينية في القرن الثالث العديد من الآليات التي توضح الظواهر الفلكية. تم بناء أحد أبراج الساعة الأكثر تفصيلاً بواسطة Su Sung ورفاقه في عام 1088 بعد الميلاد ، وقد تضمنت آلية Su Sung ميزانًا مدفوعًا بالماء تم اختراعه حوالي عام 725 بعد الميلاد.

برج ساعة Su Sung ، الذي يبلغ ارتفاعه أكثر من 30 قدمًا ، يمتلك كرة برونزية مدفوعة بالطاقة من أجل الملاحظات ، وكرة أرضية تدور تلقائيًا ، وخمس لوحات أمامية بأبواب تسمح بمشاهدة العارضات التي تدق الأجراس أو الصنوج ، وتحمل أقراصًا تشير إلى الساعة أو الأوقات الخاصة الأخرى من اليوم.

برج ساعة سو سونغ ، كاليفورنيا. 1088



ساعة مائية


برج الرياح ، أثينا ، اليونان

ربما تم اختراع الساعة الميكانيكية في أوروبا في العصور الوسطى. تم تصميم ترتيبات ذكية للتروس والعجلات يتم تدويرها بواسطة أوزان مرتبطة بها. عندما تم سحب الأوزان إلى أسفل بفعل قوة الجاذبية ، أُجبرت العجلات على الدوران بطريقة بطيئة ومنتظمة. مؤشر ، مثبت بشكل صحيح على العجلات ، يشير إلى الساعات.

أصبحت هذه الساعات شائعة في الكنائس والأديرة ويمكن الاعتماد عليها لمعرفة وقت قرع الأجراس للصلاة العادية أو حضور الكنيسة. (الكلمة & quotclock & quot بالفرنسية قاء معنى & quotbell. & quot)

في النهاية ، تم تصميم الساعات الميكانيكية لتضرب بالساعة وحتى لربع ساعة. ومع ذلك ، لم يكن لديهم سوى عقرب ساعة ولم يتم إحاطةهم. حتى أفضل الساعات من هذا القبيل ستكسب أو تخسر ما يصل إلى نصف ساعة في اليوم.

جاء التقدم التكنولوجي مع اختراع الساعة & # 147spring-powered & # 148 حوالي 1500-1510 ، التي يرجع الفضل فيها إلى Peter Henlein من نورمبرج ، ألمانيا. نظرًا لأن هذه الساعات يمكن وضعها على عباءة أو رف ، فقد أصبحت شائعة جدًا بين الأثرياء. ومع ذلك ، كانت لديهم بعض مشاكل الحفاظ على الوقت ، حيث تباطأت الساعة مع فك النابض الرئيسي. كان تطوير الساعة التي تعمل بالنابض بمثابة مقدمة لضبط الوقت بدقة.

في عام 1582 ، لاحظ العالم الإيطالي جاليليو ، الذي كان حينها مراهقًا ، الثريات المتمايلة في الكاتدرائية. بدا له أن الحركة ذهابًا وإيابًا كانت دائمًا هي نفسها سواء كانت الأرجوحة كبيرة أو صغيرة. قام بضبط توقيت التأرجح بنبضه ثم بدأ بتجربة الأوزان المتأرجحة. وجد أن & quotpendulum & quot كانت طريقة لتمييز الفترات الزمنية الصغيرة بدقة.

بمجرد أن يقوم جاليليو بهذا الاكتشاف ، أصبح النبض المنتظم للبندول المصدر الأكثر دقة المستخدم لتنظيم حركة عجلات وتروس الساعة.

ومع ذلك ، لم يكن نظامًا مثاليًا ، حيث يتأرجح البندول عبر قوس دائرة ، وعندما يكون الأمر كذلك ، فإن وقت التأرجح يختلف قليلاً مع حجمه. لجعل البندول يحافظ على الوقت الدقيق حقًا ، يجب أن يتأرجح خلال منحنى يُعرف باسم & quotcycloid. & quot

في عام 1656 ، ابتكر عالم الفلك الهولندي كريستيان هيغنز لأول مرة ساعة بندول ناجحة. استخدم البندولات القصيرة التي تنبض عدة مرات في الثانية ، وغطى الأعمال بالخشب ، وعلق الساعة على الحائط. كان الخطأ أقل من دقيقة واحدة في اليوم. كان هذا تحسنًا كبيرًا في الساعات الميكانيكية السابقة ، وقد أدت التحسينات اللاحقة إلى تقليل هامش الخطأ إلى أقل من 10 ثوانٍ في اليوم.

في عام 1670 ، استخدم صانع الساعات الإنجليزي ويليام كليمنت بندولًا طوله حوالي ياردة استغرق ثانية كاملة للتحرك ذهابًا وإيابًا ، مما أتاح دقة أكبر من أي وقت مضى. قام بتغليف البندول والأوزان بالخشب لتقليل تأثير التيارات الهوائية ، ومن ثم ولدت ساعة الأب & quot ؛ & quot الوقت لأقرب ثانية.

في عام 1721 ، قام جورج جراهام بتحسين دقة ساعة البندول في غضون ثانية واحدة في اليوم من خلال التعويض عن التغيرات في طول البندول الناتجة عن التغيرات في درجات الحرارة. استمرت الساعة الميكانيكية في التطور حتى وصلت إلى دقة مائة من الثانية في اليوم وأصبحت المعيار المقبول في معظم المراصد الفلكية.


ساعة حائط من سبعينيات القرن التاسع عشر


ساعة ميكانيكية مبكرة



جاليليو



كريستيان هيغنز


جورج جراهام


ساعة جراهام المبكرة



ساعة جيب من القرن السابع عشر

يعتمد تشغيل ساعة الكوارتز على خاصية كهربائية لكريستال الكوارتز. عندما يتم تطبيق مجال كهربائي على بلورة كوارتز ، فإنه يغير شكل البلورة نفسها. إذا ضغطت عليه ثم ثنيه ، فسيتم إنشاء مجال كهربائي. عند وضعها في دائرة إلكترونية ، يتسبب التفاعل بين الضغط الميكانيكي والمجال الكهربائي في اهتزاز البلورة ، مما يؤدي إلى توليد إشارة كهربائية ثابتة يمكن استخدامها بعد ذلك لقياس الوقت.

تستمر ساعات الكوارتز في الهيمنة على السوق بسبب دقة وموثوقية أدائها وبسبب تكلفتها المنخفضة عند إنتاجها بكميات كبيرة.


ساعة كوارتز رقمية حديثة لا تحافظ فقط على الوقت الدقيق ،
ولكن يمكنه التحقق من معدل ضربات قلبك أيضًا.

  • يمكن أن تتلف الشريحة الداخلية بسبب الكهرباء الساكنة من قميص النايلون أو سجاد النايلون أو المكتب المكيف. أثرت هذه المشكلة أيضًا على منشأة الإنتاج ، مما أدى إلى عدد كبير من الأعطال قبل أن تغادر الساعات المصنع. كانت النتيجة أن الشاشة ستتجمد على رقم واحد شديد السطوع ، مما يتسبب في زيادة تحميل البطاريات (وتنفجر أحيانًا).
  • كانت دقة بلورة توقيت الكوارتز شديدة الحساسية لدرجة الحرارة ، حيث تعمل الساعة بسرعات مختلفة في الشتاء والصيف.
  • كان عمر البطاريات عشرة أيام فقط ، مما يعني أن العملاء غالبًا ما يتلقون Black Watch وبها بطاريات فارغة في الداخل. جعل تصميم الدوائر والحالة من الصعب جدًا استبدالها.
  • تتعطل لوحات التحكم بشكل متكرر ، مما يجعل من المستحيل تشغيل الشاشة أو إيقاف تشغيلها ، مما أدى مرة أخرى إلى انفجار البطاريات.
  • جاءت الساعة في مجموعة يكاد يكون من المستحيل على الهواة صنعها. عملي لاسلكي نصحت المجلة القراء باستخدام اثنين من مشابك الملابس الخشبية ودبوسين للرسم وقطعة من الأسلاك المعزولة لتشغيل البطاريات في مكانها. كان عليك بعد ذلك قضاء أربعة أيام أخرى في ضبط أداة التشذيب للتأكد من أن الساعة تعمل بالسرعة المناسبة.
  • كان من المستحيل الاحتفاظ بالغلاف في قطعة واحدة. لقد تم تصنيعه من البلاستيك الذي اتضح أنه غير قابل للزوال ، لذلك تم تصميم الأجزاء لتتشابك معًا و mdash وهو ما لم يفعلوا ذلك.
  • تم إرجاع نسبة عالية جدًا من الساعات السوداء ، مما أدى إلى الأسطورة القائلة بأن Sinclair قد عادت بالفعل أكثر مما تم تصنيعه. وصل التراكم في النهاية إلى أبعاد مروعة لدرجة أنه لم يتم تصفيته بعد سنتان في وقت لاحق.

يُطلق على NIST F-1 ، الساعة الذرية للسيزيوم في المعهد الوطني للعلوم والتكنولوجيا (NIST) ، في بولدر ، كولورادو هي معيار التردد الأساسي للأمة الذي يستخدم لتحديد التوقيت العالمي المنسق (المعروف باسم UTC) ، التوقيت العالمي الرسمي . نظرًا لأن NIST F-1 يشترك في تميز كونها الساعة الأكثر دقة في العالم (مع جهاز مماثل في باريس) ، فإنها تجعل UTC أكثر دقة من أي وقت مضى. اجتاز NIST F-1 مؤخرًا اختبارات التقييم التي أظهرت أنه أكثر دقة بثلاث مرات تقريبًا من الساعة الذرية التي يحل محلها ، NIST-7 ، الموجودة أيضًا في منشأة بولدر. كان NIST-7 هو المعيار الأساسي للوقت الذري للولايات المتحدة منذ عام 1993 وكان من بين أفضل معايير الوقت في العالم.

يشار إلى NIST F-1 بساعة النافورة لأنه يستخدم حركة ذرات تشبه النافورة للحصول على حساب أفضل للوقت. أولاً ، يتم إدخال غاز من ذرات السيزيوم في حجرة الفراغ على مدار الساعة. ثم يتم توجيه ستة أشعة ليزر بالأشعة تحت الحمراء في زوايا قائمة لبعضها البعض في وسط الغرفة. يدفع الليزر برفق ذرات السيزيوم معًا في شكل كرة. في عملية تكوين هذه الكرة ، يبطئ الليزر من حركة الذرات ويبردها إلى ما يقرب من الصفر المطلق.

يتم استخدام نوعين من الليزر الرأسي لرمي الكرة بلطف لأعلى (الإجراء & quotfountain & quot) ، ثم يتم إيقاف تشغيل جميع أجهزة الليزر. هذه الدفعة الصغيرة تكفي فقط لرفع الكرة بارتفاع حوالي متر من خلال تجويف مملوء بالميكروويف. تحت تأثير الجاذبية ، تسقط الكرة مرة أخرى عبر التجويف.


حركة النافورة لساعة السيزيوم

نظرًا لأن الذرات تتفاعل مع إشارة الميكروويف & # 151 اعتمادًا على تردد تلك الإشارة & # 151 ، فقد تتغير أو لا تتغير حالاتها الذرية. تستغرق الرحلة الكاملة لكرة الذرات حوالي ثانية. عند نقطة النهاية ، يتم توجيه ليزر آخر إلى ذرات السيزيوم. فقط أولئك الذين يتم تغيير حالاتهم الذرية بواسطة تجويف الميكروويف يتم تحفيزهم لإصدار الضوء (المعروف باسم التألق). يتم قياس الفوتونات (حزم صغيرة من الضوء) المنبعثة في الفلورة بواسطة كاشف.

يتكرر هذا الإجراء عدة مرات بينما يتم ضبط طاقة الميكروويف في التجويف على ترددات مختلفة. في النهاية ، يتم الوصول إلى تردد ميكروويف يغير حالات معظم ذرات السيزيوم ويزيد من تألقها. هذا التردد هو تردد الرنين الطبيعي لذرة السيزيوم & # 151 ، الخاصية التي تحدد الثانية ، والتي بدورها تجعل ضبط الوقت دقيقًا للغاية.

يُعرّف & quot التردد الطبيعي & quot المعترف به حاليًا على أنه قياس الوقت الذي يستخدمه جميع العلماء ، فترة ثانية واحدة على أنها 9192.631.770 ذبذبة أو 9192.631.770 دورة من تردد ذرة السيزيوم الرنان. ساعة السيزيوم في المعهد القومي للمعايير والتكنولوجيا (NIST) دقيقة للغاية لدرجة أنها لن تكتسب أو تفقد ثانية خلال 20 مليون سنة!


الساعة الذرية السيزيوم في المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST)

هذا المعيار الجديد أكثر دقة بهامش واسع من أي ساعة أخرى في الولايات المتحدة ويضمن لقطاعات الصناعة والعلوم والأعمال في البلاد استمرار الوصول إلى ضبط الوقت الدقيق للغاية اللازم للعمليات القائمة على التكنولوجيا الحديثة.

م ثانوي (سز م). ن. r & gt الرمز سي اس
معدن مطيل ناعم أبيض فضي ، سائل في درجة حرارة الغرفة ، أكثر العناصر تأثيراً وقلوية للكهرباء ، يستخدم في الخلايا الكهروضوئية ولتحفيز هدرجة بعض المركبات العضوية. العدد الذري 55 الوزن الذري 132.905 نقطة الانصهار 28.5 درجة مئوية نقطة الغليان 690 درجة مئوية الجاذبية النوعية 1.87 التكافؤ 1.


تاريخ قصير جدًا للبيانات الضخمة

تبدأ قصة كيف أصبحت البيانات كبيرة قبل سنوات عديدة من الضجة الحالية حول البيانات الضخمة. بالفعل منذ سبعين عامًا ، نواجه المحاولات الأولى لتحديد معدل النمو في حجم البيانات أو ما عُرف شعبياً باسم "انفجار المعلومات" (وهو مصطلح استخدم لأول مرة في عام 1941 ، وفقًا لـ قاموس أوكسفورد الإنكليزية). فيما يلي المعالم الرئيسية في تاريخ تغيير حجم أحجام البيانات بالإضافة إلى "الأشياء الأولى" الأخرى في تطور فكرة "البيانات الضخمة" والملاحظات المتعلقة بانفجار البيانات أو المعلومات.

التحديث الأخير: 21 ديسمبر 2013

1944 ينشر فريمونت رايدر ، أمين مكتبة جامعة ويسليان ، كتاب الباحث ومستقبل مكتبة الأبحاث . ويقدر أن مكتبات الجامعات الأمريكية كانت تتضاعف في الحجم كل ستة عشر عامًا. بالنظر إلى معدل النمو هذا ، يتوقع رايدر أن مكتبة ييل في عام 2040 سيكون لديها "ما يقرب من 20000000 مجلد ، والتي ستشغل أكثر من 6000 ميل من الأرفف ... [تتطلب] طاقم فهرسة يضم أكثر من ستة آلاف شخص."

1961 ينشر ديريك برايس "العلم منذ بابل"، الذي يرسم فيه نمو المعرفة العلمية من خلال النظر إلى النمو في عدد المجلات والأوراق العلمية. ويخلص إلى أن عدد المجلات الجديدة قد نما بشكل أسي وليس خطيًا ، حيث تضاعف كل خمسة عشر عامًا وزاد بمقدار عشرة أضعاف خلال كل نصف قرن. يسمي برايس هذا "قانون الزيادة الأسية" ، موضحًا أن "كل تقدم [علمي] يولد سلسلة جديدة من التطورات بمعدل ولادة ثابت إلى حد معقول ، بحيث يتناسب عدد المواليد بشكل صارم مع حجم مجتمع الاكتشافات في في أي وقت ".

نوفمبر 1967 ينشر B. A. Marron و P. A. D. de Maine "ضغط البيانات التلقائي" في اتصالات من ACM، مشيرًا إلى أن "" انفجار المعلومات "الذي لوحظ في السنوات الأخيرة يجعل من الضروري الاحتفاظ بمتطلبات التخزين لجميع المعلومات إلى الحد الأدنى." The paper describes “a fully automatic and rapid three-part compressor which can be used with ‘any’ body of information to greatly reduce slow external storage requirements and to increase the rate of information transmission through a computer.”

1971 Arthur Miller writes in The Assault on Privacy that “Too many information handlers seem to measure a man by the number of bits of storage capacity his dossier will occupy.”

1975 The Ministry of Posts and Telecommunications in Japan starts conducting the Information Flow Census, tracking the volume of information circulating in Japan (the idea was first suggested in a 1969 paper). The census introduces “amount of words” as the unifying unit of measurement across all media. The 1975 census already finds that information supply is increasing much faster than information consumption and in 1978 it reports that “the demand for information provided by mass media, which are one-way communication, has become stagnant, and the demand for information provided by personal telecommunications media, which are characterized by two-way communications, has drastically increased…. Our society is moving toward a new stage… in which more priority is placed on segmented, more detailed information to meet individual needs, instead of conventional mass-reproduced conformed information.” [Translated in Alistair D. Duff 2000 see also Martin Hilbert 2012 (PDF)]

April 1980 I.A. Tjomsland gives a talk titled “Where Do We Go From Here?” at the Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, in which he says “Those associated with storage devices long ago realized that Parkinson’s First Law may be paraphrased to describe our industry—‘Data expands to fill the space available’…. I believe that large amounts of data are being retained because users have no way of identifying obsolete data the penalties for storing obsolete data are less apparent than are the penalties for discarding potentially useful data.”

1981 The Hungarian Central Statistics Office starts a research project to account for the country’s information industries, including measuring information volume in bits. The research continues to this day. In 1993, Istvan Dienes, chief scientist of the Hungarian Central Statistics Office, compiles a manual for a standard system of national information accounts. [See Istvan Dienes 1994 (PDF), and Martin Hilbert 2012 (PDF)]

August 1983 Ithiel de Sola Pool publishes “Tracking the Flow of Information” in علم. Looking at growth trends in 17 major communications media from 1960 to 1977, he concludes that “words made available to Americans (over the age of 10) through these media grew at a rate of 8.9 percent per year… words actually attended to from those media grew at just 2.9 percent per year…. In the period of observation, much of the growth in the flow of information was due to the growth in broadcasting… But toward the end of that period [1977] the situation was changing: point-to-point media were growing faster than broadcasting.” Pool, Inose, Takasaki and Hurwitz follow in 1984 with Communications Flows: A Census in the United States and Japan, a book comparing the volumes of information produced in the United States and Japan.

July 1986 Hal B. Becker publishes “Can users really absorb data at today’s rates? Tomorrow’s?” في Data Communications. Becker estimates that “the recoding density achieved by Gutenberg was approximately 500 symbols (characters) per cubic inch—500 times the density of [4,000 B.C. Sumerian] clay tablets. By the year 2000, semiconductor random access memory should be storing 1.25X10^11 bytes per cubic inch.”

September 1990 Peter J. Denning publishes "Saving All the Bits" (PDF) in American Scientist. Says Denning: "The imperative [for scientists] to save all the bits forces us into an impossible situation: The rate and volume of information flow overwhelm our networks, storage devices and retrieval systems, as well as the human capacity for comprehension. What machines can we build that will monitor the data stream of an instrument, or sift through a database of recordings, and propose for us a statistical summary of what's there. it is possible to build machines that can recognize or predict patterns in data without understanding the meaning of the patterns. Such machines may eventually be fast enough to deal with large data streams in real time. With these machines, we can significantly reduce the number of bits that must be saved, and we can reduce the hazard of losing latent discoveries from burial in an immense database. The same machines can also pore through existing databases looking for patterns and forming class descriptions for the bits that we've already saved."

1996 Digital storage becomes more cost-effective for storing data than paper according to R.J.T. Morris and B.J. Truskowski, in “The Evolution of Storage Systems,” IBM Systems Journal, July 1, 2003.

October 1997 Michael Cox and David Ellsworth publish “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” in the Proceedings of the IEEE 8th conference on Visualization. They start the article with “Visualization provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big data. When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.” It is the first article in the ACM digital library to use the term “big data.”

1997 Michael Lesk publishes “How much information is there in the world?” Lesk concludes that “There may be a few thousand petabytes of information all told and the production of tape and disk will reach that level by the year 2000. So in only a few years, (a) we will be able [to] save everything–no information will have to be thrown out, and (b) the typical piece of information will never be looked at by a human being.”

April 1998 John R. Mashey, Chief Scientist at SGI, presents at a USENIX meeting a paper titled “Big Data… and the Next Wave of Infrastress.”

October 1998 K.G. Coffman and Andrew Odlyzko publish “The Size and Growth Rate of the Internet.” They conclude that “the growth rate of traffic on the public Internet, while lower than is often cited, is still about 100% per year, much higher than for traffic on other networks. Hence, if present growth trends continue, data traffic in the U. S. will overtake voice traffic around the year 2002 and will be dominated by the Internet.” Odlyzko later established the Minnesota Internet Traffic Studies (MINTS), tracking the growth in Internet traffic from 2002 to 2009.

August 1999 Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth, and Robert Haimes publish “Visually exploring gigabyte data sets in real time” in the Communications of the ACM. It is the first CACM article to use the term “Big Data” (the title of one of the article’s sections is “Big Data for Scientific Visualization”). The article opens with the following statement: “Very powerful computers are a blessing to many fields of inquiry. They are also a curse fast computations spew out massive amounts of data. Where megabyte data sets were once considered large, we now find data sets from individual simulations in the 300GB range. But understanding the data resulting from high-end computations is a significant endeavor. As more than one scientist has put it, it is just plain difficult to look at all the numbers. And as Richard W. Hamming, mathematician and pioneer computer scientist, pointed out, the purpose of computing is insight, not numbers.”

October 1999 Bryson, Kenwright and Haimes join David Banks, Robert van Liere, and Sam Uselton on a panel titled “Automation or interaction: what’s best for big data?” at the IEEE 1999 conference on Visualization.

October 2000 Peter Lyman and Hal R. Varian at UC Berkeley publish “How Much Information?” It is the first comprehensive study to quantify, in computer storage terms, the total amount of new and original information (not counting copies) created in the world annually and stored in four physical media: paper, film, optical (CDs and DVDs), and magnetic. The study finds that in 1999, the world produced about 1.5 exabytes of unique information, or about 250 megabytes for every man, woman, and child on earth. It also finds that “a vast amount of unique information is created and stored by individuals” (what it calls the “democratization of data”) and that “not only is digital information production the largest in total, it is also the most rapidly growing.” Calling this finding “dominance of digital,” Lyman and Varian state that “even today, most textual information is ‘born digital,’ and within a few years this will be true for images as well.” A similar study conducted in 2003 by the same researchers found that the world produced about 5 exabytes of new information in 2002 and that 92% of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks.

November 2000 Francis X. Diebold presents to the Eighth World Congress of the Econometric Society a paper titled “’Big Data’ Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting (PDF),” in which he states “Recently, much good science, whether physical, biological, or social, has been forced to confront—and has often benefited from—the “Big Data” phenomenon. Big Data refers to the explosion in the quantity (and sometimes, quality) of available and potentially relevant data, largely the result of recent and unprecedented advancements in data recording and storage technology.”

February 2001 Doug Laney, an analyst with the Meta Group, publishes a research note titled “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.” A decade later, the “3Vs” have become the generally-accepted three defining dimensions of big data, although the term itself does not appear in Laney’s note.

September 2005 Tim O’Reilly publishes “What is Web 2.0” in which he asserts that “data is the next Intel inside.” O’Reilly: “As Hal Varian remarked in a personal conversation last year, ‘SQL is the new HTML.’ Database management is a core competency of Web 2.0 companies, so much so that we have sometimes referred to these applications as ‘infoware’ rather than merely software.”

March 2007 John F. Gantz, David Reinsel and other researchers at IDC release a white paper titled “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth through 2010 (PDF).” It is the first study to estimate and forecast the amount of digital data created and replicated each year. IDC estimates that in 2006, the world created 161 exabytes of data and forecasts that between 2006 and 2010, the information added annually to the digital universe will increase more than six fold to 988 exabytes, or doubling every 18 months. According to the 2010 (PDF) and 2012 (PDF) releases of the same study, the amount of digital data created annually surpassed this forecast, reaching 1227 exabytes in 2010, and growing to 2837 exabytes in 2012.

January 2008 Bret Swanson and George Gilder publish “Estimating the Exaflood (PDF),” in which they project that U.S. IP traffic could reach one zettabyte by 2015 and that the U.S. Internet of 2015 will be at least 50 times larger than it was in 2006.

June 2008 Cisco releases the “Cisco Visual Networking Index – Forecast and Methodology, 2007–2012 (PDF)” part of an “ongoing initiative to track and forecast the impact of visual networking applications.” It predicts that “IP traffic will nearly double every two years through 2012” and that it will reach half a zettabyte in 2012. The forecast held well, as Cisco’s latest report (May 30, 2012) estimates IP traffic in 2012 at just over half a zettabyte and notes it “has increased eightfold over the past 5 years.”

سبتمبر 2008 A special issue of Nature on Big Data "examines what big data sets mean for contemporary science."

December 2008 Randal E. Bryant, Randy H. Katz, and Edward D. Lazowska publish “Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society (PDF).” They write: “Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers, medical practitioners, and our nation’s defense and intelligence operations…. Big-data computing is perhaps the biggest innovation in computing in the last decade. We have only begun to see its potential to collect, organize, and process data in all walks of life. A modest investment by the federal government could greatly accelerate its development and deployment.”

December 2009 Roger E. Bohn and James E. Short publish “How Much Information? 2009 Report on American Consumers.” The study finds that in 2008, “Americans consumed information for about 1.3 trillion hours, an average of almost 12 hours per day. Consumption totaled 3.6 Zettabytes and 10,845 trillion words, corresponding to 100,500 words and 34 gigabytes for an average person on an average day.” Bohn, Short, and Chattanya Baru follow this up in January 2011 with “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information,” in which they estimate that in 2008, “the world’s servers processed 9.57 Zettabytes of information, almost 10 to the 22nd power, or ten million million gigabytes. This was 12 gigabytes of information daily for the average worker, or about 3 terabytes of information per worker per year. The world’s companies on average processed 63 terabytes of information annually.”

February 2010 Kenneth Cukier publishes in The Economist a Special Report titled, “Data, data everywhere.” Writes Cukier: “…the world contains an unimaginably vast amount of digital information which is getting ever vaster more rapidly… The effect is being felt everywhere, from business to science, from governments to the arts. Scientists and computer engineers have coined a new term for the phenomenon: ‘big data.’”

فبراير 2011 Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in علم. They estimate that the world’s information storage capacity grew at a compound annual growth rate of 25% per year between 1986 and 2007. They also estimate that in 1986, 99.2% of all storage capacity was analog, but in 2007, 94% of storage capacity was digital, a complete reversal of roles (in 2002, digital information storage surpassed non-digital for the first time).

May 2011 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers of the McKinsey Global Institute publish “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.” They estimate that “by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data (twice the size of US retailer Wal-Mart’s data warehouse in 1999) per company with more than 1,000 employees” and that the securities and investment services sector leads in terms of stored data per firm. In total, the study estimates that 7.4 exabytes of new data were stored by enterprises and 6.8 exabytes by consumers in 2010.

April 2012 ال International Journal of Communications publishes a Special Section titled “Info Capacity” on the methodologies and findings of various studies measuring the volume of information. In “Tracking the flow of information into the home (PDF),” Neuman, Park, and Panek (following the methodology used by Japan’s MPT and Pool above) estimate that the total media supply to U.S. homes has risen from around 50,000 minutes per day in 1960 to close to 900,000 in 2005. And looking at the ratio of supply to demand in 2005, they estimate that people in the U.S. are “approaching a thousand minutes of mediated content available for every minute available for consumption.” In “International Production and Dissemination of Information (PDF),” Bounie and Gille (following Lyman and Varian above) estimate that the world produced 14.7 exabytes of new information in 2008, nearly triple the volume of information in 2003.

May 2012 danah boyd and Kate Crawford publish “Critical Questions for Big Data” in Information, Communications, and Society. They define big data as “a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of: (1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets. (2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims. (3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy.”

An earlier version of this timeline was published on WhatsTheBigData.com

Follow me on Twitter @GilPress or Facebook or Google+


Step 1 – Sign Up For An Account

Sign up a KidsGuard Pro account first, after that, you’ll be led to select a plan to activate the monitoring features. There are 3 pricing plans available to choose, and the 1-year plan could be the most cost-effective for only $8.32 per month. But if you’re not sure whether it’s the perfect tool for you, 1-month plan for 29.95 per month is rather great though. When you finishing purchasing the plan, the page will automatically turn to “My Products”, and you can find “Setup Guide” to help you better learn the rest configurations.


Using event logs to extract startup and shutdown times

Windows Event Viewer is a wonderful tool which saves all kinds of stuff that is happening in the computer. During each event, the event viewer logs an entry. The event viewer is handled by eventlog service that cannot be stopped or disabled manually, as it is a Windows core service. The event viewer also logs the start and stop times of the eventlog service. We can make use of those times to get an idea of when our computer was started or shut down.

The eventlog service events are logged with two event codes. The event ID 6005 indicates that the eventlog service was started, and the event ID 6009 indicates that the eventlog services were stopped. Let’s go through the complete process of extracting this information from the event viewer.

1. Open Event Viewer (press Win + R and type eventvwr ).

2. In the left pane, open Windows Logs -> System.

3. In the middle pane you will get a list of events that occurred while Windows was running. Our concern is to see only three events. Let’s first sort the event log with Event ID. Click on the Event ID label to sort the data with respect to the Event ID column.

4. If your event log is huge, then the sorting will not work. You can also create a filter from the actions pane on the right side. Just click on “Filter current log.”

5. Type 6005, 6006 in the Event IDs field labeled as <All Event IDs>. You can also specify the time period under Logged.

  • Event ID 6005 will be labeled as “The event log service was started.” This is synonymous with system startup.
  • Event ID 6006 will be labeled as “The event log service was stopped.” This is synonymous with system shutdown.

If you want to investigate the Event log further, you can go through the Event ID 6013 which will display the uptime of the computer, and Event ID 6009 indicates the processor information detected during boot time. Event ID 6008 will let you know that the system started after it was not shut down properly.


Gas Price History

What is the highest gas price ever? Keep reading to learn how the cost has changed over the last 100 years.

Average Gas Prices by Year

© CreditDonkey

عامAverage Price of Gas
1929.21
1930.20
1931.17
1932.18
1933.18
1934.19
1935.19
1936.19
1937.20
1938.20
1939.19
1940.18
1941.19
1942.20
1943.21
1944.21
1945.21
1946.21
1947.23
1948.26
1949.27
1950.27
1951.27
1952.27
1953.29
1954.29
1955.29
1956.30
1957.31
1958.30
1959.31
1960.31
1961.31
1962.31
1963.30
1964.30
1965.31
1966.32
1967.33
1968.34
1969.35
1970.36
1971.36
1972.36
1973.39
1974.53
1975.57
1976.59
1977.62
1978.63
1979.86
1980$1.19
1981$1.31
1982$1.22
1983$1.16
1984$1.13
1985$1.12
1986.86
1987.90
1988.90
1989$1.00
1990$1.15
1991$1.14
1992$1.13
1993$1.11
1994$1.11
1995$1.15
1996$1.23
1997$1.23
1998$1.06
1999$1.17
2000$1.51
2001$1.46
2002$1.36
2003$1.59
2004$1.88
2005$2.30
2006$2.59
2007$2.80
2008$3.27
2009$2.35
2010$2.79
2011$3.53
2012$3.64
2013$3.53
2014$3.37
2015$2.45
2016$2.14
2017$2.52
2018$2.75

What is the highest priced gas in history?
The highest average gas price was $3.64 in 2012, which is 167% more expensive than a decade earlier.

What year did gas go over one dollar?
The average price of gas first went over $1 a gallon in 1980, when it went from .86 per gallon to $1.19 per gallon.

When was the last time gas was under $2 a gallon?
The last time the average price of gas was less than $2 was 15 years ago, in 2004. The average price of gas then was $1.88.

How much was gas in the 90s?
The average price of gas in the 1990's was just shy of $1.15.

Gas Prices by State

What are the top five states with the highest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
كاليفورنيا$4.03
هاواي$3.58
واشنطن$3.52
نيفادا$3.48
ألاسكا$3.43

What are the lowest five states with the lowest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
لويزيانا$2.44
كارولينا الجنوبية$2.44
ميسيسيبي$2.46
ألاباما$2.46
أوكلاهوما$2.50

How much is the federal gas tax?
The federal gas tax is 18.4 cents per gallon. It hasn't changed for the last 25 years.

What is the average state gas tax?
The national average state tax for gasoline is 34.24 cents per gallon.

Which five states have the highest gas tax?

StateAverage Gas Price
بنسلفانيا58.7 cents per gallon
كاليفورنيا62.05 cents per gallon
واشنطن49.4 cents per gallon
هاواي48.41 cents per gallon
إنديانا46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

StateAverage Gas Price
ميسوري17.42 cents per gallon
ميسيسيبي18.79 cents per gallon
المكسيك جديدة18.88 cents per gallon
تكساس20 cents per gallon
أوكلاهوما20 cents per gallon

Gas Price Changes

The cost of gas depends on a variety of factors including:

عاملCost Makeup
Cost of crude oil60% of the price of gas
Federal and state taxes16% of the price of gas
Costs of refining13% of the price of gas
Marketing12% of the price of gas

Why do gas prices fluctuate?
Gas prices rise and fall according to supply and demand. If the supply is down and the demand is high, prices increase. If the demand is low and the supply solid, prices tend to fall.

What causes gas prices to change quickly?
Abrupt increases or decreases in gas prices are usually due to a disruption in crude oil supplies, the operations, or delivery of gas pipelines.

In which seasons are gas prices the highest?
Gas prices tend to increase in the spring and summer. People drive more during warmer weather, so the demand is higher.

In addition, during the summer months, gas refineries must use more expensive gasoline components in order to meet federal guidelines.

In which seasons are gas prices the lowest?
Winter months usually have lower gas prices since people tend to drive less due to the poor road conditions. Gas is also cheaper for refiners because they don't have to worry about evaporation.

What is the best day of the week to buy gas?
The best day to buy gas is Monday, according to a Gas Buddy study. The next best day to buy gas is Sunday.

What is the worst day of the week to buy gas?
Fridays are the most expensive day to buy gas. In a Gas Buddy study, 19 states had the highest gas prices at the end of the work week.

What is the best time of day to get gas?
Generally, gas station owners change gas prices in the late morning/early afternoon when they learn that other gas station owners are changing prices.

Diesel Fuel

What is the average price of diesel fuel in 2019?
The average price of diesel fuel is $3.16 in the United States.

What was the average price of diesel fuel in 2018?
The average price of diesel fuel in 2018 was $3.18. This is 0.43 more per gallon than the average price of regular gas.

الحد الأدنى

In the last five years, the price of gas has remained steady between $2.45 and $2.75 per gallon. Gas prices are based largely on supply and demand.

Typically, gas costs less during the winter months when drivers are less likely to be on the road. Similarly, prices tend to rise during the spring and summer months when more drivers are on the road.


TED-Ed Animations feature the words and ideas of educators brought to life by professional animators. Are you an educator or animator interested in creating a TED-Ed Animation? Nominate yourself here »

Daylight Savings Time is practiced in many parts of the world. What is Daylight Savings Time and how did it come to be? Certain parts of the world and even certain cities and states in the United States do not observe Daylight Savings Time. Do you think Daylight Savings Time is necessary? Would it be better if everyone participated? Where you live, would you prefer to opt in or out of Daylight Savings Time? لماذا ا؟

Benjamin Franklin and George Vernon Hudson both had strong feelings on telling time, time zones and changing time. Compare their different viewpoints. How were they alike? What was different? Imagine going to lunch with these two. What would they say to one another? What questions would you want to ask them?

Try to go one day without ever checking the time. Is it possible or are you just too surrounded by clocks (cell phones, computer screens, media, etc.) to not be aware of the time? What would happen if you never had access to the time?


شاهد الفيديو: لماذا الوقت هكذا تاريخ الوقت (أغسطس 2022).