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Qual è la cronologia del monitoraggio del tempo?

Qual è la cronologia del monitoraggio del tempo?


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Perché l'essere umano ha deciso di tenere traccia del tempo? come ha fatto l'essere umano a scoprire prima il tempo? e quando e come si sono sentiti una cosa chiamata tempo? ci sono alcune ipotesi, ma voglio sapere se c'è qualcosa registrato da allora.

Perché il concetto di "tempo" è così strano, anche ora è così strano e astratto per me ed è creato dall'uomo, non esisteva prima che lo definissimo. quindi mi è venuto in mente, come hanno fatto le persone? creare tale concetto.

PS: la mia domanda NON è un duplicato di questa


Quando hanno iniziato a "sentire" non si può rispondere (e non si riferisce alla storia in senso stretto. Questo è certamente accaduto nella preistoria. Non puoi pianificare nulla senza una certa sensazione del tempo. Forse anche alcuni animali "sentono il tempo" , come possiamo saperlo?)

Ma quando le persone hanno iniziato a tenere traccia, probabilmente si può spiegare. Non oltre l'inizio dell'agricoltura. Quando si fa agricoltura, bisogna conoscere il periodo dell'anno, quando piantare. Per questo è necessario guardare il cielo, osservare vari fenomeni e contare i giorni. Bisogna sapere quanti giorni mancano alla prossima estate e se hai abbastanza cibo fino al prossimo raccolto. Quindi una delle cose più fondamentali per un essere umano è quanti giorni ci sono in un anno. Sono stati spesi così grandi sforzi per determinarlo con elevata precisione.

Forse è iniziato anche prima: coloro che vivevano di caccia e raccolta avevano bisogno anche di un'idea della stagione dell'anno. Per tenere traccia della migrazione stagionale degli animali, ecc.

Qualche tempo dopo l'invenzione dell'agricoltura, fu inventata la scrittura e le persone iniziarono a registrare periodi di tempo più lunghi, a contare gli anni, ecc. A proposito, tutte le prove mostrano che la scrittura è stata inventata per tenere traccia dei prodotti agricoli e della loro distribuzione.

Per periodi più brevi di un giorno, la posizione approssimativa del Sole nel cielo era sufficiente per una stima approssimativa del tempo nella maggior parte delle civiltà. Con lo sviluppo di società più sofisticate, erano necessarie misurazioni più precise e furono inventati gli orologi ad acqua.


Anche la risposta involontaria di coprirti il ​​viso se qualcosa ti sta volando addosso è basata su una causa ed effetto, cioè due eventi che si verificano in sequenza. Con questa definizione mi sembra che il tempo sia stato "scoperto" prima ancora che gli umani fossero coinvolti.


Livello 2: utenti intermedi

Scopri come raccogliere, monitorare, automatizzare e creare rapporti sul lavoro.

Con Registro attività, puoi vedere rapidamente chi ha fatto cosa in un foglio o chi ha visualizzato per ultimo un dashboard, ovvero puoi ottenere un audit trail delle modifiche e delle eliminazioni di vari elementi su un foglio e ottenere una migliore comprensione di ciò che i tuoi collaboratori stanno agendo sul foglio. Puoi anche vedere chi ha visualizzato e apportato modifiche generali a un rapporto o dashboard.

NOTA: questa funzione è inclusa nei piani Business e Enterprise idonei. Per ulteriori informazioni sui piani e sui prezzi, incluse le funzionalità incluse con quali piani, consulta la nostra pagina dei prezzi.

Azioni tracciate nel registro delle attività

Utilizza il Registro attività per tenere traccia di azioni comuni come:

  • Chi ha visualizzato il foglio, il report o il dashboard.
  • Chi è stato condiviso o non condiviso da un foglio, rapporto o dashboard.
  • Solo fogli: che tipo di modifiche sono state apportate e le specifiche delle modifiche, ad esempio: nella riga 4, Sally Smart ha modificato lo stato da "In corso" a "Completato"
  • Il nome della persona che ha apportato la modifica.
  • L'ora e la data in cui sono state apportate le modifiche.
  • Condivisione dello spazio di lavoro

NOTA: le modifiche apportate ai dati nelle celle e nelle righe di un report verranno visualizzate solo nel Registro attività dei fogli di origine, non nel Registro attività del report.

SUGGERIMENTO: il registro delle attività mostrerà le modifiche più recenti alle celle, ma se desideri vedere la cronologia completa di una particolare cella, puoi fare clic con il pulsante destro del mouse sulla cella e visualizzare la cronologia delle celle. (Vedi Visualizzazione della cronologia delle celle per ulteriori informazioni sulla cronologia delle celle.)

Visualizza le voci del registro delle attività

Apri il Registro attività per visualizzare i record di varie azioni del foglio che sono state eseguite dai collaboratori.

  1. Clic File nella barra dei menu.
  2. Selezionare Visualizza registro attività per visualizzare la finestra Visualizza registro attività.

Nella finestra Visualizza registro attività, avrai visibilità sulle varie azioni del foglio, ad esempio chi ha eliminato le righe e quando o quando un utente ha visualizzato il foglio. All'apertura iniziale della finestra, verranno visualizzati gli ultimi sette giorni di eventi.

Puoi filtrare il Registro attività per visualizzare più facilmente la cronologia che desideri.

NOTA: alcune organizzazioni creano o utilizzano soluzioni personalizzate che sfruttano l'API (Application Programming Interface) di Smartsheet: l'app Smartsheet Pivot ne è un esempio. Se l'API influenza il contenuto di un foglio, vedrai il API - App integrata immagine accanto alla colonna della data.

Filtra le voci del registro delle attività

Puoi utilizzare i filtri nel Registro attività per vedere solo le voci che desideri. Applica un filtro che ti mostri l'attività per un intervallo di date specifico, ti mostri un tipo specifico di azione o le persone specifiche che sono state attive sul foglio.

NOTA: quando chiudi il Registro attività, i tuoi filtri verranno cancellati automaticamente. I filtri del Registro attività non possono essere salvati o condivisi con altri collaboratori sul foglio.

Per applicare filtri al Registro attività:

  1. Apri il Registro attività e seleziona Filtri nell'angolo in alto a sinistra della finestra Registro attività per espandere le opzioni di filtro.
  2. Seleziona una delle seguenti opzioni:
    • Azione: il tipo di attività. (Ad esempio, la riga è stata eliminata.)
    • Collaboratori: chi ha svolto l'attività.
    • Intervallo di date: il gruppo di date di cui si desidera visualizzare l'attività.
  3. Selezionare Applicare.

Se è necessario cancellare i filtri, fare clic su Cancella filtri (accanto al Applicare pulsante).

NOTA: alcune azioni non possono essere ricondotte a un nome utente Smartsheet. Ad esempio, se una persona non ha effettuato l'accesso a Smartsheet e quella persona scarica un allegato da una riga inviatale tramite e-mail, Smartsheet terrà traccia e registrerà l'attività, ma la voce del registro visualizzerà un nome utente di [email protected]

Esporta il registro delle attività

È possibile scaricare il registro delle attività per l'elemento per conservare un record aggiuntivo dell'attività del foglio. Ogni download del Registro attività è limitato a un massimo di 90 giorni dei dati di attività del foglio.

Per esportare un registro attività:

  1. Apri l'oggetto.
  2. Clic File > Visualizza registro attività.
  3. Seleziona un Data d'inizio e Data di fine nel Intervallo di date filtro. Devi selezionare un Intervallo di date prima di scaricare il Registro attività.
  4. Puoi anche selezionare opzioni aggiuntive nei filtri Azione e Collaboratore.
  5. Clicca il Scarica pulsante nella parte inferiore della finestra Registro attività.

Smartsheet invierà un messaggio e-mail all'indirizzo e-mail che utilizzi con Smartsheet che contiene un collegamento che utilizzerai per accedere al file scaricato.

Il file Registro attività verrà scaricato sul tuo computer in formato .csv.

Spiegazione delle azioni del registro delle attività

Alcune azioni elencate nel Registro attività descrivono una modifica complessiva, ma non forniscono il contesto sui dettagli di tale modifica. Di seguito sono riportate alcune azioni che potresti vedere e il loro significato.

Visualizzazione carte: carte riordinate e visualizzazione carte: carte riordinate indirettamente

Visualizzazione carte: carte riordinate significa che hai trascinato manualmente una o più carte da una posizione all'altra, in una corsia diversa o in una posizione diversa nella stessa corsia.

Visualizzazione carte: carte riordinate indirettamente significa che le carte sono state spostate con qualsiasi altro mezzo. Ad esempio, quando trascini manualmente una carta in qualsiasi posizione, nella stessa corsia o in una corsia diversa, le altre carte vengono indirettamente di conseguenza spostato in posizioni superiori o inferiori. Le schede possono anche essere riordinate indirettamente quando si apportano modifiche alle visualizzazioni Griglia e Gantt, come l'assegnazione di un'attività a una persona diversa o la modifica dell'opzione Elenco a discesa per una riga.

Chi può visualizzare il registro delle attività

L'accesso al Registro attività dipende dal livello di autorizzazione alla condivisione. Il primo momento in cui puoi vedere le attività tracciate dipende da quando sei stato condiviso l'ultima volta sul foglio.

NOTA: i dashboard non dispongono di un livello di autorizzazione di condivisione Editor. Solo gli amministratori e il proprietario possono visualizzare il registro delle attività per i dashboard.

Livello di autorizzazione alla condivisione Può visualizzare il registro delle attività Può esportare il registro delle attività Visualizza l'attività monitorata a partire da questa data/ora
Proprietario* Creazione dell'oggetto
Amministratore (con licenza)** Visualizza ed esporta da quando sei stato condiviso l'ultima volta sull'elemento
Amministratore (senza licenza) No No -
Editor (con licenza)** No Visualizza (ma non esporta) da quando sei stato condiviso l'ultima volta sull'elemento
Editor (senza licenza) No No -
Visualizzatore (con o senza licenza No No -

*Se trasferisci la proprietà di un foglio, il nuovo proprietario vedrà tutto il Registro attività, a partire dal momento in cui è stato creato il foglio.

**Se hai eseguito l'upgrade alle autorizzazioni di condivisione Amministratore (con licenza) o Editor (con licenza), sarai in grado di vedere le voci del registro attività a partire dal momento in cui sei stato condiviso per la prima volta sul foglio. Consulta il nostro articolo Livelli di autorizzazione di condivisione per i dettagli sui diversi permessi di condivisione dei fogli.


Dimensioni del tempo

Proprio come ho descritto sopra, il tempo è una nozione piuttosto impegnativa nella modellazione. Tuttavia ho saltato l'aspetto più imbarazzante dei modelli temporali. Abbiamo tutti imparato, anche solo dai cattivi libri di fantascienza, che il tempo è la quarta dimensione. Il guaio è che questo è sbagliato.

Trovo che il modo migliore per descrivere questo problema sia con un esempio. Immaginiamo di avere un sistema di buste paga che sa che un dipendente ha una tariffa di $ 100 al giorno a partire dal 1 gennaio. Il 25 febbraio eseguiamo la busta paga con questa tariffa. Il 15 marzo apprendiamo che, a partire dal 15 febbraio, la tariffa del dipendente è passata a $ 211 al giorno. Cosa dovremmo rispondere quando ci viene chiesto quale fosse la tariffa per il 25 febbraio?

In un certo senso dovremmo rispondere a $ 211, poiché ora sappiamo che quella era la tariffa. Ma spesso non possiamo ignorare che il 25 febbraio pensavamo che il tasso fosse di $ 100, dopotutto è stato allora che abbiamo eseguito il libro paga. Abbiamo stampato un assegno, glielo abbiamo inviato e lui l'ha incassato. Tutto ciò si è verificato in base all'importo della sua tariffa. Se le autorità fiscali ci chiedessero la sua aliquota il 25 febbraio, questo diventa importante.

In effetti, possiamo pensare che ci siano davvero due storie sul tasso di retribuzione di Dinsdale che sono importanti per noi. La storia che conosciamo ora e la storia che conoscevamo il 25 febbraio. In effetti, in generale, possiamo dire che non solo esiste una storia del tasso di paga di Dinsdale per ogni giorno nel passato, ma c'è una storia di storie della paga di Dinsdale aliquote. Il tempo non è la quarta dimensione, è la quarta e quinta dimensione!

Penso alla prima dimensione come tempo effettivo: l'ora in cui è successo qualcosa. La seconda dimensione è tempo record, il tempo che lo sapevamo. Ogni volta che succede qualcosa, ci sono sempre queste due volte che ne conseguono. L'aumento di stipendio di Dinsdale ha avuto una data effettiva del 15 febbraio e una data record del 15 marzo. Allo stesso modo, quando chiediamo quale fosse la retribuzione di Dinsdale, abbiamo davvero bisogno di fornire due date: una data record e una data effettiva.

data di registrazionedata effettivaTariffa di Dinsdale
1 gennaio1 gennaio$ 100/giorno
25 febbraio25 febbraio$ 100/giorno
14 marzo25 febbraio$ 100/giorno
15 marzo1 gennaio$ 100/giorno
15 marzo25 febbraio$ 211/giorno

Possiamo pensare alle due dimensioni in questo modo. La storia reale sta guardando indietro nel tempo reale. Se guardo la mia storia attuale attuale, vedo che la paga di Dinsdale era di $ 100 fino al 15 febbraio, a quel punto è aumentata a $ 211. Tuttavia questa è la vera storia di oggi a tempo di record. Se guardo la cronologia effettiva per il 25 febbraio, Dinsdale è stato pagato a $ 100 dal 1 gennaio in poi e i $ 211 non sono mai entrati. Ogni giorno (rigorosamente ogni punto temporale) a tempo di record ha una storia reale. Queste storie sono diverse quando scopriamo che le cose che pensavamo fossero vere non sono più vere.

Da un'altra angolazione possiamo dire che ogni giorno nella storia reale ha una storia da record. La storia dei record ci dice come la nostra conoscenza di quel giorno sia cambiata nel tempo. Quindi il 25 febbraio in tempo reale ha una storia record che dice che fino al 15 marzo, la paga di Dinsdale era di $ 100, a quel punto raggiunge $ 211.

Facciamo un ulteriore passo avanti con questo esempio Supponiamo di apportare le modifiche corrispondenti in un'esecuzione del libro paga il 26 marzo. Il 4 aprile ci viene detto che le nostre informazioni precedenti del dipendente erano errate e che la tariffa è stata effettivamente modificata a $ 255 il 15 febbraio. Ora come rispondiamo alla domanda "qual era la tariffa del dipendente il 25 febbraio?".

Ho visto sviluppatori cresciuti mordersi la testa di fronte a questo genere di cose. Ma una volta che ti rendi conto che tutto si riduce a questa nozione di due dimensioni, le cose iniziano a diventare molto più semplici. Un modo per visualizzarlo per estendere la tabella precedente

data di registrazionedata effettivatasso del dipendente
1 gennaio1 gennaio$ 100/giorno
25 febbraio25 febbraio$ 100/giorno
14 marzo25 febbraio$ 100/giorno
15 marzo1 gennaio$ 100/giorno
15 marzo25 febbraio$ 211/giorno
26 marzo25 febbraio$ 211/giorno
4 aprile1 gennaio$ 100/giorno
4 aprile25 febbraio$ 255/giorno

Se guardiamo alla nostra storia attuale attuale (che è la storia attuale la cui data di registrazione è oggi) allora diremmo che la paga di Dinsdale era di $ 100 dal 1 gennaio e salì a $ 255 il 15 febbraio. Per la storia attuale attuale il tasso di $ 211 non non si verifica affatto perché non è mai stato vero. Se guardiamo alla cronologia effettiva del 26 marzo, vedremmo la paga di Dinsdale a $ 100 fino al 15 febbraio, dove è salita a $ 211. Nella storia effettiva del 26 marzo il tasso di $ 255 non è mai avvenuto perché non lo sapevamo ancora.

Possiamo anche pensare alla cronologia dei record per il 25 febbraio. Ora questa cronologia dei record dice che la tariffa era di $ 100 (in quel giorno) fino al 15 marzo quando è passata a $ 211. Poi il 4 aprile è cambiato di nuovo a $ 255.

Una volta che ti rendi conto delle due dimensioni, diventa molto più facile pensare al problema, ma fa paura pensare che devi implementare questo genere di cose. Fortunatamente ci sono un certo numero di cose che puoi fare che semplificano le cose quando si tratta di implementazione.

La prima semplificazione è che non è difficile utilizzare Audit Log per far fronte a questi cambiamenti. Tutto quello che devi fare è registrare sia la data di registrazione che la data effettiva nel registro con ogni voce. Questo semplice esercizio è sufficiente per mantenere efficace qualsiasi registro su entrambe le dimensioni, e credo che valga la pena farlo anche se ti preoccupi solo di una di esse.

La seconda semplificazione è che spesso non vuoi che il tuo modello gestisca entrambe le dimensioni. La cosa importante qui è sapere quale hai nel tuo modello e quale stai lasciando all'Audit Log.

Se vogliamo mantenere una storia delle cose in cui vogliamo sapere come le cose sono cambiate nel tempo, ma non ci importava di quando abbiamo appreso dei cambiamenti, diremmo che era effettivo-temporale. Quindi, se tengo un registro dell'indirizzo di un dipendente, potrei scegliere di tenerlo come proprietà temporale effettiva. Per i sistemi informativi che sono lì per aiutare le query in linea, questo funziona bene perché quando si accede a un database di solito si desidera conoscere la storia reale.

I fatti record temporali vengono visualizzati quando si dispone di un sistema che esegue operazioni come la produzione di fatture in base allo stato degli oggetti. Queste cose portano a domande su come è stata calcolata la fattura, il che porta alla necessità di sapere quale si pensava lo stato e l'oggetto quando è stata calcolata la fattura. I fatti record temporali possono essere spesso paragonati a un sistema di controllo della versione nel software in cui puoi tornare indietro e dire "com'era questo file il 1 aprile?"

Naturalmente ci sono momenti in cui hai bisogno di entrambe le dimensioni contemporaneamente - questi sono chiamati fatti bi-temporali. Le informazioni essenzialmente bi-temporali necessitano sempre di entrambe le date.

La bi-temporalità è la soluzione completa, ma vale sempre la pena pensare a come aggirarla. Un esempio viene dal calcolo della bolletta. Se vuoi scoprire perché è uscito un disegno di legge, quella che era una possibilità è avere un database completamente bi-temporale. Tuttavia, spesso è meglio memorizzare una traccia dettagliata dei calcoli quando si calcola la bolletta. Ciò soddisfa il requisito in un modo molto più semplice rispetto a un modello a oggetti bitemporale.


Catena di ricerca del titolo

Un atto è un documento legale utilizzato per trasferire la proprietà di terreni e proprietà. Esaminare tutti gli atti riguardanti la tua casa o altra proprietà è un grande passo per saperne di più sulla sua storia. Oltre a fornire i nomi dei proprietari, gli atti possono fornire informazioni su date di costruzione, cambiamenti di valore e uso e persino mappe di terreno. Inizia con l'atto per gli attuali proprietari della proprietà e torna indietro da un atto all'altro, con ogni atto che fornisce dettagli su chi ha trasmesso la proprietà a chi. Questo elenco di proprietari in successione è noto come "catena del titolo". Sebbene sia spesso un processo noioso, una ricerca per titolo è il metodo migliore per stabilire una catena di proprietà per una proprietà.

Inizia la tua ricerca di atti imparando dove sono stati registrati e archiviati per il tempo e il luogo a cui sei interessato. Alcune giurisdizioni stanno persino iniziando a inserire queste informazioni online, consentendoti di cercare informazioni sulla proprietà corrente per indirizzo o proprietario. Successivamente, visita il registro degli atti (o il luogo in cui sono registrati gli atti per la tua zona) e utilizza l'indice dei beneficiari per cercare l'attuale proprietario in un indice degli acquirenti. L'indice ti fornirà un libro e una pagina in cui si trova una copia dell'atto effettivo. Un certo numero di uffici degli atti di contea negli Stati Uniti forniscono persino l'accesso online a copie di atti attuali e talvolta storici. Il sito web gratuito di genealogia FamilySearch ha anche molti atti storici online in formato digitale.


Nel 30 a.C. c'erano ben 13 diversi tipi di meridiane utilizzate in Grecia, Asia Minore e Italia.

Clessidra o orologi ad acqua sono stati tra i primi dispositivi di cronometraggio che non hanno utilizzato il sole o il passaggio dei corpi celesti per calcolare il tempo. Uno dei più antichi è stato trovato nella tomba dell'antico re egiziano Amenhotep I, sepolto intorno al 1500 a.C. Intorno al 325 a.C., i greci iniziarono a usare clessidra (greco per "ladro d'acqua") facendo gocciolare regolarmente l'acqua attraverso una stretta apertura e accumulando l'acqua in un serbatoio dove sorgeva un galleggiante con una lancetta che scandiva le ore. Un orologio ad acqua leggermente diverso rilasciava acqua a una velocità regolata in una ciotola finché non affondava. Questi orologi erano comuni in tutto il Medio Oriente e venivano ancora utilizzati in alcune parti dell'Africa all'inizio del XX secolo. Non si poteva fare affidamento su di loro per leggere l'ora più da vicino di una frazione abbastanza grande di un'ora.

Orologi ad acqua meccanizzati più elaborati e impressionanti furono sviluppati tra il 100 a.C. e 500 d.C. da orologiai e astronomi greci e romani. La complessità aggiunta era finalizzata a rendere il flusso più costante regolando la pressione fornendo visualizzazioni più fantasiose del passare del tempo. Alcuni orologi ad acqua suonavano campane e gong, altri aprivano porte e finestre per mostrare piccole figure di persone, o spostavano lancette, quadranti e modelli astrologici dell'universo. Maggiori informazioni sul cronometraggio romano.

Un astronomo greco, Andronico, supervisionò la costruzione della Torre dei Venti ad Atene nel I secolo a.C. Questa struttura ottagonale mostrava agli studiosi e agli acquirenti del mercato sia meridiane che indicatori orari meccanici. Presentava una clessidra meccanizzata 24 ore su 24 e indicatori per gli otto venti da cui la torre prendeva il nome, e mostrava le stagioni dell'anno e le date e i periodi astrologici.

In Estremo Oriente, l'orologeria astronomica/astrologica meccanizzata si sviluppò dal 200 al 1300 d.C. La clessidra cinese del III secolo guidava vari meccanismi che illustravano i fenomeni astronomici. Una delle torri dell'orologio più elaborate fu costruita da Su Sung e dai suoi collaboratori nel 1088 d.C. Il meccanismo di Su Sung incorporava uno scappamento ad acqua inventato intorno al 725 d.C.

La torre dell'orologio di Su Sung, alta più di 30 piedi, possedeva una sfera armillare in bronzo per le osservazioni, un globo celeste rotante automaticamente e cinque pannelli frontali con porte che consentivano la visione di manichini che suonavano campane o gong e contenevano tavolette che indicavano l'ora o altri momenti speciali della giornata.

La torre dell'orologio di Su Sung, ca. 1088



Orologio ad acqua


Torre dei Venti, Atene, Grecia

L'orologio meccanico è stato probabilmente inventato nell'Europa medievale. Furono ideate disposizioni intelligenti di ingranaggi e ruote che giravano da pesi attaccati a loro. Poiché i pesi venivano tirati verso il basso dalla forza di gravità, le ruote erano costrette a girare in modo lento e regolare. Una lancetta, opportunamente attaccata alle ruote, segnava le ore.

Questi orologi divennero comuni nelle chiese e nei monasteri e potevano essere utilizzati per dire quando suonare le campane per le preghiere regolari o per la frequenza alla chiesa. (La stessa parola "orologio" deriva dal francese cloche, che significa "campana")

Alla fine, gli orologi meccanici furono progettati per battere l'ora e persino per suonare il quarto d'ora. Tuttavia, avevano solo una lancetta delle ore e non erano racchiusi. Anche i migliori orologi del genere guadagnerebbero o perderebbero fino a mezz'ora al giorno.

Un progresso tecnologico arrivò con l'invenzione dell'orologio a molla 148 intorno al 1500-1510, attribuito a Peter Henlein di Norimberga, in Germania. Poiché questi orologi potevano stare su un mantello o uno scaffale, divennero molto popolari tra i ricchi. Tuttavia, hanno avuto alcuni problemi di cronometraggio, poiché l'orologio ha rallentato mentre la molla principale si srotolava. Lo sviluppo dell'orologio a molla è stato il precursore di un cronometraggio accurato.

Nel 1582, lo scienziato italiano Galileo, allora adolescente, aveva notato i lampadari ondeggianti in una cattedrale. Gli sembrava che il movimento avanti e indietro fosse sempre lo stesso, sia che l'altalena fosse grande o piccola. Ha cronometrato l'oscillazione con il suo polso e poi ha iniziato a sperimentare con i pesi oscillanti. Scoprì che il "pendolo" era un modo per segnare accuratamente piccoli intervalli di tempo.

Una volta che Galileo ebbe fatto la scoperta, il battito regolare del pendolo divenne la fonte più accurata utilizzata per regolare il movimento delle ruote e degli ingranaggi di un orologio.

Non era un sistema perfetto, tuttavia, poiché un pendolo oscilla attraverso l'arco di un cerchio, e quando è così, il tempo dell'oscillazione varia leggermente con le sue dimensioni. Per fare in modo che il pendolo mantenga un tempo veramente preciso, deve essere fatto oscillare lungo una curva nota come "cicloide".

Nel 1656, l'astronomo olandese Christian Huygens ideò per la prima volta un orologio a pendolo di successo. Usava pendoli corti che battevano più volte al secondo, racchiudeva le opere in legno e appendeva l'orologio al muro. Aveva un errore di meno di un minuto al giorno. Questo è stato un enorme miglioramento rispetto ai precedenti orologi meccanici e i successivi perfezionamenti hanno ridotto il margine di errore a meno di 10 secondi al giorno.

Nel 1670, l'orologiaio inglese William Clement fece uso di un pendolo lungo circa un metro che impiegava un intero secondo per spostarsi avanti e indietro, consentendo una maggiore precisione che mai. Incassò il pendolo e i pesi in legno per diminuire l'effetto delle correnti d'aria, così nacque "l'orologio del nonno". Per la prima volta aveva senso aggiungere una lancetta dei minuti al quadrante, poiché ora era possibile misurare tempo al secondo più vicino.

Nel 1721, George Graham migliorò la precisione dell'orologio a pendolo entro un secondo al giorno compensando i cambiamenti nella lunghezza del pendolo causati dalle variazioni di temperatura. L'orologio meccanico continuò a svilupparsi fino a raggiungere una precisione di un centesimo di secondo al giorno e divenne lo standard accettato nella maggior parte degli osservatori astronomici.


Orologio da parete del 1870


Primo orologio meccanico



Galileo



Christian Huygens


George Graham


Primo orologio Graham



Orologio da tasca del XVII secolo

Il funzionamento di un orologio al quarzo si basa su una proprietà elettrica del cristallo di quarzo. Quando un campo elettrico viene applicato a un cristallo di quarzo, cambia la forma del cristallo stesso. Se poi lo schiacci o lo pieghi, si genera un campo elettrico. Quando inserito in un circuito elettronico, l'interazione tra la sollecitazione meccanica e il campo elettrico fa vibrare il cristallo, generando un segnale elettrico costante che può quindi essere utilizzato per misurare il tempo.

Gli orologi al quarzo continuano a dominare il mercato per l'accuratezza e l'affidabilità delle loro prestazioni e per il loro basso costo se prodotti in grandi quantità.


Un moderno orologio digitale al quarzo che non solo mantiene l'ora precisa,
ma puoi anche controllare la tua frequenza cardiaca.

  • Il chip interno potrebbe essere rovinato dall'elettricità statica della tua camicia di nylon, tappeti di nylon o ufficio con aria condizionata. Questo problema ha interessato anche l'impianto di produzione, portando a un gran numero di guasti prima ancora che gli orologi lasciassero la fabbrica. Il risultato era che il display si bloccava su una cifra molto luminosa, causando il sovraccarico delle batterie (e occasionalmente l'esplosione).
  • La precisione del cristallo di temporizzazione al quarzo era altamente sensibile alla temperatura, l'orologio funzionava a velocità diverse in inverno e in estate.
  • Le batterie avevano una durata di soli dieci giorni, questo significava che i clienti ricevevano spesso un Black Watch con le batterie scariche all'interno. Il design dei circuiti e del case li rendeva molto difficili da sostituire.
  • I pannelli di controllo hanno spesso funzionato male, rendendo impossibile l'accensione o lo spegnimento del display, il che ha portato nuovamente all'esplosione delle batterie.
  • L'orologio è arrivato in un kit che era quasi impossibile da costruire per gli hobbisti. Wireless pratico rivista consigliava ai lettori di utilizzare due mollette di legno, due puntine da disegno e un pezzo di filo isolato per posizionare le batterie. Dovevi quindi passare altri quattro giorni a regolare il rifinitore per assicurarti che l'orologio funzionasse alla giusta velocità.
  • L'involucro era impossibile da mantenere in un unico pezzo. Era fatto di una plastica che si è rivelata scollabile, quindi le parti sono state progettate per agganciarsi insieme, cosa che non è stata fatta.
  • Una percentuale molto alta di orologi neri è stata restituita, portando alla leggenda che Sinclair avesse effettivamente restituito più di quanto prodotto. L'arretrato alla fine ha raggiunto proporzioni così mostruose che non era ancora stato cancellato due anni dopo.

Definito NIST F-1, l'orologio atomico al cesio presso il National Institute of Science and Technology (NIST), a Boulder, in Colorado, è lo standard di frequenza principale della nazione utilizzato per definire il Coordinated Universal Time (noto come UTC), l'ora mondiale ufficiale . Poiché NIST F-1 condivide la distinzione di essere l'orologio più preciso al mondo (con un dispositivo simile a Parigi), sta rendendo l'UTC più preciso che mai. Il NIST F-1 ha recentemente superato i test di valutazione che hanno dimostrato che è circa tre volte più preciso dell'orologio atomico che sostituisce, il NIST-7, anch'esso situato presso la struttura di Boulder. Il NIST-7 è stato il principale standard temporale atomico per gli Stati Uniti dal 1993 ed è stato tra i migliori standard temporali al mondo.

Il NIST F-1 è indicato come un orologio a fontana perché utilizza un movimento di atomi simile a una fontana per ottenere il suo migliore calcolo del tempo. Innanzitutto, un gas di atomi di cesio viene introdotto nella camera a vuoto dell'orologio. Sei raggi laser infrarossi vengono quindi diretti perpendicolarmente l'uno all'altro al centro della camera. I laser spingono delicatamente gli atomi di cesio insieme in una palla. Nel processo di creazione di questa palla, i laser rallentano il movimento degli atomi e li raffreddano vicino allo zero assoluto.

Vengono utilizzati due laser verticali per lanciare delicatamente la palla verso l'alto (l'azione della "fontana"), quindi tutti i laser vengono spenti. Questa piccola spinta è appena sufficiente per far volare la palla a circa un metro di altezza attraverso una cavità piena di microonde. Sotto l'influenza della gravità, la palla poi ricade attraverso la cavità.


L'azione della fontana dell'orologio al cesio

Poiché gli atomi interagiscono con il segnale a microonde, a seconda della frequenza di quel segnale, i loro stati atomici possono o non possono essere alterati. L'intero viaggio di andata e ritorno per la sfera di atomi dura circa un secondo. Al punto finale, un altro laser è diretto agli atomi di cesio. Solo quelli i cui stati atomici sono alterati dalla cavità delle microonde sono indotti ad emettere luce (nota come fluorescenza). I fotoni (piccoli pacchetti di luce) emessi in fluorescenza vengono misurati da un rivelatore.

Questa procedura viene ripetuta molte volte mentre l'energia delle microonde nella cavità è sintonizzata su frequenze diverse. Alla fine, si ottiene una frequenza delle microonde che altera gli stati della maggior parte degli atomi di cesio e massimizza la loro fluorescenza. Questa frequenza è la frequenza di risonanza naturale per l'atomo di cesio, la caratteristica che definisce il secondo e, a sua volta, rende possibile un cronometraggio ultra preciso.

La "Frequenza naturale" riconosciuta attualmente come la misura del tempo utilizzata da tutti gli scienziati, definisce il periodo di un secondo esattamente come 9.192.631.770 oscillazioni o 9.192.631.770 cicli della Frequenza Risonante dell'Atomo di Cesio. L'orologio al cesio del NIST è così preciso che non guadagnerà né perderà un secondo in 20 milioni di anni!


L'orologio atomico al cesio al NIST

Questo nuovo standard è di gran lunga più accurato di qualsiasi altro orologio negli Stati Uniti e garantisce ai settori dell'industria, della scienza e degli affari della nazione l'accesso continuo al cronometraggio estremamente accurato necessario per le moderne operazioni basate sulla tecnologia.

ce si um (sz-m). n. Simbolo r> Cs
Un metallo duttile, morbido, bianco-argenteo, liquido a temperatura ambiente, il più elettropositivo e alcalino degli elementi, utilizzato nelle cellule fotoelettriche e per catalizzare l'idrogenazione di alcuni composti organici. numero atomico 55 peso atomico 132.905 punto di fusione 28,5°C punto di ebollizione 690°C peso specifico 1,87 valenza 1.


Una storia molto breve di big data

La storia di come i dati sono diventati grandi inizia molti anni prima dell'attuale fermento sui big data. Già settant'anni fa incontriamo i primi tentativi di quantificare il tasso di crescita nel volume di dati o quella che è stata popolarmente conosciuta come "l'esplosione dell'informazione" (termine usato per la prima volta nel 1941, secondo il Dizionario inglese di Oxford). Quelle che seguono sono le principali pietre miliari nella storia del dimensionamento dei volumi di dati più altri "primi" nell'evoluzione dell'idea di "big data" e osservazioni relative all'esplosione di dati o informazioni.

Ultimo aggiornamento: 21 dicembre 2013

1944 Fremont Rider, bibliotecario della Wesleyan University, pubblica The Scholar and the Future of the Research Library . Stima che le biblioteche universitarie americane raddoppiassero di dimensioni ogni sedici anni. Dato questo tasso di crescita, Rider ipotizza che la Biblioteca di Yale nel 2040 avrà "circa 200.000.000 di volumi, che occuperanno oltre 6.000 miglia di scaffali... [richiedendo] uno staff di catalogazione di oltre seimila persone".

1961 Derek Price pubblica Science Since Babylon, in cui traccia la crescita della conoscenza scientifica osservando la crescita del numero di riviste e articoli scientifici. Conclude che il numero di nuove riviste è cresciuto in modo esponenziale anziché lineare, raddoppiando ogni quindici anni e aumentando di un fattore dieci ogni mezzo secolo. Price la chiama la "legge dell'aumento esponenziale", spiegando che "ogni progresso [scientifico] genera una nuova serie di progressi a un tasso di natalità ragionevolmente costante, in modo che il numero di nascite sia strettamente proporzionale alla dimensione della popolazione delle scoperte a un dato momento.”

novembre 1967 B. A. Marron e P. A. D. de Maine pubblicano “Compressione automatica dei dati” nel Comunicazioni dell'ACM, affermando che "L'"esplosione di informazioni" osservata negli ultimi anni rende essenziale che i requisiti di archiviazione per tutte le informazioni siano ridotti al minimo". 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 Scienza. 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?” in 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.”

febbraio 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.

settembre 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.”

settembre 2008 A special issue of Natura 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.”

febbraio 2010 Kenneth Cukier publishes in L'economista 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.’”

febbraio 2011 Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in Scienza. 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 Il 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

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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

AnnoAverage 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?

StatoAverage Gas Price
California$4.03
Hawaii$3.58
Washington$3.52
Nevada$3.48
Alaska$3.43

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

StatoAverage Gas Price
Louisiana$2.44
Carolina del Sud$2.44
Mississippi$2.46
Alabama$2.46
Oklahoma$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?

StatoAverage Gas Price
Pennsylvania58.7 cents per gallon
California62.05 cents per gallon
Washington49.4 cents per gallon
Hawaii48.41 cents per gallon
Indiana46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

StatoAverage Gas Price
Missouri17.42 cents per gallon
Mississippi18.79 cents per gallon
Nuovo Messico18.88 cents per gallon
Texas20 cents per gallon
Oklahoma20 cents per gallon

Gas Price Changes

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

FattoreCost 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.

Linea di fondo

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? Come mai?

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?