Mollom bloquea su millonésimo mensaje del Spam 100

Mollom, una herramienta de  prevención del Spam que compite con Akismet , ha bloqueado automáticamente 100.000.000 mensajes de Spam de aparecer en Web site, redes sociales y blogs desde que el producto fue introducido hace aproximadamente 14 meses.

Dado que el producto ha estado solamente en beta desde el septiembre de 2008, eso le da una idea de todos los recorridos que ha hecho por las carreteras digitales. Según Mollom el cofundador seca Buytaert (también el creador de Drupal, uno de los sistemas de gestión más usados de codigo abierto del mundo), la solución ahora es utilizada por cerca de 10.000 Web site a través del globo, y la tarifa en el cual él está bloqueando mensajes del Spam de aparecer en el Web está aumentando rápidamente. En un poste del blog, Buytaert dice que Mollom alcanzó 25 millones de jalones bloqueados de mensajes de Spam hace cinco meses, y que consiguió al punto donde filtró hacia fuera 50 millones de ellos hace solamente dos meses.

La tarjeta de puntuación completa, puesta para el publico en el  Web site de la compañía:

“Mollom está protegiendo actualmente 10.052 Web site activos. La eficacia media es 99.93%. Esto significa que solamente 7 en 10.000 mensajes del Spam no fueron cogidos. Mollom ha cogido 100.537.961 mensajes del Spam desde que comenzó. Cogimos hoy 297.061 mensajes del Spam. En promedio, los 89% de todos los mensajes son Spam.”

En realidad, el número de mensajes filtrados de los desperdicios es mucho más alto, puesto que él no considera los servidores privados que funciona a nombre de clientes más grandes y que cuenta solamente los que consiguen bloqueada en los servidores públicos. Cerca de 4 millones de mensajes del Spam del comentario y del poste por mes consiguen filtrados fuera de apenas una red social, el Netlog rápidamente creciente, con el cual pegó un reparto hace dos meses. En agregado, Mollom está procesando hasta 150 millones de mensajes al mes, que traduce a la compañía que necesita dirigir sobre 200 millones de peticiones de HTTP de analizarlas apropiadamente.

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