IPアドレス・ネットマスクの変換・チェック・統合・除外、国判定を簡単に。

こんな機能欲しいけど、自分で作るの面倒くさい!みたいな思いつきを
是非Twitterで意見投げてみてください。
時間は掛かるかもしれませんがコツコツ頑張るかも!?
Twitterリンクは下部)

IPアドレスから地理的位置情報(GeoIPLocation)の検索機能を公開しました。

Google or AdMax Promotion (ipvtop)

国別 IPアドレスの「CIDR表記」一覧(グローバルIPアドレス・allow/denyリスト)

以下は「:CX」の割当てIP範囲を
5-RIR(AFRINIC, APNIC, ARIN, LACNIC, RIPE NCC)による提供データ行を
そのままCIDR変換を行った際の状態と、
当サイトにて連続範囲を再集計を行ってより効率的なCIDR変換を行った結果との、
削減された行数(CIDR表現数)の差異を表示しています。

「:CX」CIDR表記前後の削減効果

プロモーション

Google or AdMax Promotion (ipvpos)

「:CX」CIDR表記前後の削減結果を以下に示します。

No 国コード 国名 統合前
CIDR数
統合後
CIDR数
CIDR
削減数
総IP数 1CIDR当り
IP数平均

code:sc20

※尚、上記の「統合前CIDR数」は元データ行数ではなく「元データ範囲をCIDR表現に置換した後の行数」を示しています。
結果として、元データの行数と「同数」か「CIDR表現の数の方が多く」なります。
1CIDRで表現ができないIPアドレス範囲が含まれるためです。


 

5-RIR・データ取込件数とIPアドレス総数集計表

当サイトではRIRからのデータ取り込みを日次で自動処理によって行っています。
以下が各RIRからの取り込みを行った際の日時情報になります。

最終確認日のみが直近で、取り込み処理を実施していない場合は、
データ元であるRIRデータに差異がなかった(バージョンが同じ)事を示します。
バージョンが異なる場合のみ、取込の処理を実施しています。

RIR 行数(サマリ行) 格納行数 行差異 集計IP数 gIP割合(%) 最終チェック日時 取込日時 現地時刻(参考) header行 データversion データサマリ行 タイプ 取込時点データ
afrinic
5555 5555 0 -OK! 121250304 3.2750 % 2024-11-21 22:16:13 2024-11-21 22:16:13 - timezone: Asia/Tokyo(UTC+9) 2024-11-21 17:16:13 - timezone: Indian/Mauritius(UTC+4) 2|afrinic|20241121|16805|00000000|20241121|00000 20241121 afrinic|*|ipv4|*|5555|summary ipv4 delegated-afrinic-extended-latest(size: 0.86 MB)
apnic
55131 55131 0 -OK! 889651200 24.0300 % 2024-11-21 22:08:24 2024-11-21 22:08:24 - timezone: Asia/Tokyo(UTC+9) 2024-11-21 23:08:24 - timezone: Australia/Brisbane(UTC+10) 2.3|apnic|20241121|173159||20241120|+1000 20241121 apnic|*|ipv4|*|55131|summary ipv4 delegated-apnic-extended-latest(size: 8.39 MB)
arin
76616 76616 0 -OK! 1658945792 44.8090 % 2024-11-21 22:00:34 2024-11-21 22:00:34 - timezone: Asia/Tokyo(UTC+9) 2024-11-21 08:00:34 - timezone: America/New_York(UTC-5) 2.3|arin|1732111267299|190452|19700101|20241120|-0500 1732111267299 arin|*|ipv4|*|76616|summary ipv4 delegated-arin-extended-latest(size: 12.08 MB)
lacnic
19899 19899 0 -OK! 190079744 5.1342 % 2024-11-21 22:12:14 2024-11-21 22:12:14 - timezone: Asia/Tokyo(UTC+9) 2024-11-21 10:12:14 - timezone: America/Montevideo(UTC-3) 2.3|lacnic|20241120|91212|19870101|20241119|-0300 20241120 lacnic|*|ipv4|*|19899|summary ipv4 delegated-lacnic-extended-latest(size: 4.29 MB)
ripencc
95008 95008 0 -OK! 842331904 22.7518 % 2024-11-21 22:04:33 2024-11-21 22:04:33 - timezone: Asia/Tokyo(UTC+9) 2024-11-21 14:04:33 - timezone: Europe/Amsterdam(UTC+1) 2|ripencc|1732143599|251016|19700101|20241120|+0100 1732143599 ripencc|*|ipv4|*|95008|summary ipv4 delegated-ripencc-extended-latest(size: 17.38 MB)
グローバルIP理論総数不足IP数IP合計全IP割合(%)
3,702,258,432-5123,702,258,944100.0000 %

code:sc12

 

上記表示の「不足IP」列に表示されているIP数の差異については、
以下の状況ページにてご説明をしています。

 

更新履歴情報

Ver. 更新日 更新内容
1.0.5 2019/04/30 日次更新処理の自動スケジュールの変更を実施しました。
これまで 0:01(UTC+9)より更新処理の実行を行ってまいりましたが、
APNICデータが1日早い状態で更新され差異が発生しやすい状態にありましたので、
2019/5/1以降、22:01(UTC+9)からの更新へと変更いたします。
これによって5/1 0:01~の更新は行わず、5/1 22:01~の更新へと遅延させる対応となります。
以後、日時更新は常に22:01~定期更新を実施します。
1.0.4 2018/07/08 「取込状況」一覧の取り込み日時表示がデータの取り込み有無に関わらず、
自動更新されている症状を訂正。
データ取り込み時のみ更新を行うよう修正。翌7/9処理以降、データ表示に反映予定。
1.0.3 2018/07/05 5-RIR(AFRINIC, APNIC, ARIN, LACNIC, RIPE NCC)間のデータにおいて、
重複データの表示テーブルに対して、重複状態と原因データを表示し、
元データを確認する為のリンクを追加しました。
RIR割当てIPアドレス内の「非グローバルIP/重複」データ一覧
1.0.2 2018/07/04 日次更新処理の自動実行の動作確認が取れました。
翌2018/07/05以降は自動的に処理されます。
データの整合性チェックも概ね、現在状況(データ不整合等)を適切に監視できていますので、
当面はこのままβ公開を継続します。詳細は以下リンク先をご確認ください。
RIRデータ処理結果(状況)
1.0.1 2018/07/02 β公開。
IPアドレス国割り当てデータの公開を開始しましたが、
日次データの自動取得に関して現在は手動実行です。
極力、日次更新を心掛けますが厳密には試験運用中の位置づけです。

AdMax Promotion

公開日:
最終更新日:2019/06/20

シェア頂けると新機能開発の励みになります!!

最後までお読みいただきありがとうございました。
便利!と思って頂けたらシェアを是非お願いします。
ご意見・ご批判でも感じた事を気にせずご指摘ください。

アカウント新規作成の為、是非フォローもお願いします。(無言OK)

※このページでこんな情報も一緒に見れたら便利!などの
アイディア・ご意見もお聞かせください。

また弊サイトはすべて広告費と個人の自腹にて運営・開発を行っています。
皆様、お仕事中でお忙しいことと存じますが、
ご興味がおありの広告が目に留まりましたら
広告主様のサイトもご覧いただけますと励みになります。

QRコードからもこのURLを開けます。
リンク先URL: https://ipvx.info/country/cx/cidr/


AdMax Promotion

サイト内コンテンツ
すべて展開 | すべて省略

Google or AdMax Promotion (ipvlink)

Message

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください