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Les mesures d’audiences répondent à une problématique qui est ancienne. De tous temps, les créateurs de contenu ont cherché à savoir quelle était la valeur de ce qu’ils produisaient. Les artistes comptaient donc le nombre de personnes présentes à leur vernissage pour déterminer la cote de leurs créations, on mesurait les concerts publics à l’applaudimètre, et l’affluence d’un magasin au moment des soldes montrait l’impact de la marque sur son segment de marché.

De tous temps on a pu constater des failles au mécanisme de mesure d’audience : les invités qui viennent pour le buffet lors du vernissage, et non pas pour les œuvres, la faible précision de l’applaudimètre, etc.

Pourtant, ces statistiques sur l’audience des produits a petit à petit gagné la confiance des investisseurs, jusqu’à en devenir une référence qui ne mesurait plus simplement l’audience, mais aussi la pertinence. Un produit qui n’a pas une audience suffisante est jugé non pertinent, et est donc écarté du marché. Peu importe s’il est rentable ou non, puisqu’on vous a dit qu’il n’était pas pertinent. La sacro-sainte pertinence s’est alors couplée avec le concept de croissance, et la course à la mesure d’audience s’est engagée.

Mais les mesures d’audiences, comment ça marche ?

Voir l’ensemble des articles de la série — Voir l’article précédent : Munin.

Cet article est le dernier de la série.

Dans l’article précédent, nous avons vu comment configurer Munin pour qu’il collecte des données et affiche ses graphes. Il nous reste à présent à configurer la communication entre Munin et Nagios, grâce à l’agent NSCA.