Review Jurnal Pengantar Komputasi Modern : Implementasi Cloud Computing Menggunakan Model Infrastructure As A Service Untuk Optimalisasi Layanan Data Center (Studi Kasus : UPT STMIK AMIKOM YOGYAKARTA)

NAMA    : Merdeka Putra
NPM        : 56414592
KELAS   : 4IA22


IMPLEMENTASI CLOUD COMPUTING MENGGUNAKAN MODEL INFRASTRUCTURE AS A SERVICE UNTUK OPTIMALISASI LAYANAN DATA CENTER (Studi Kasus : UPT STMIK AMIKOM YOGYAKARTA)

Penulis : Danang Setiyawan


ABSTRAK

     Laboratorium komputer pada UPT STMIK AMIKOM Yogyakarta berjumlah banyak dan kapasitas pengguna yang besar maka kebutuhan layanan data center juga semakin tinggi. Untuk memenuhi kebutuhan pengembangan data center tersebut dibutuhkan peningkatan kapasitas komputasi, salah satunya adalah dengan cara pengadaan server baru. Namun terdapat konsekuensi dari keputusan tersebut, organisasi akan menghadapi beberapa masalah baru dalam pengelolaan server yang semakin bertambah yaitu biaya yang dihabiskan untuk keperluan tersebut cukup besar. Biaya yang paling besar adalah pada pembelian dan maintenance server. Pemanfaatan fungsi server juga digunakan untuk mendukung pembelajaran praktikum di laboratorium komputer, jadi selain biaya dan maintenance organisasi juga akan menghadapi permasalahan baru, yaitu utilisasi server yang rendah. Untuk itu cloud computing sebagai solusi yang tepat untuk di implementasikan di laboratorium komputer STMIK AMIKOM Yogyakarta agar layanan data center bisa optimal dari sisi jumlah layanan dan penggunaan sumberdaya server. 

kata Kunci :  Data center, server, maintenance, utilisasi, cloud computing


PENDAHULUAN

     Laboratorium komputer yang dimiliki STMIK AMIKOM Yogyakarta merupakan aset dan fasilitas terbesar dan dikelola oleh bagian UPT dengan jumlah empat belas ruang dengan berbagai spesifikasi perangkat dan platform Operating System. Infrastruktur jaringan laboratorium komputer sudah menggunakan perangkat dengan kecepatan gigabit ethernet dan memanfaatkan sistem Data Terpusat (data center) yang digunakan untuk menampung tugas atau project praktikum yang dikerjakan oleh mahasiswa. Layanan utama yang diberikan oleh data center adalah layanan file server berbasis web dan file sharing yang berjalan pada protokol Microsoft SMB Protocol.

     Dengan jumlah laboratorium komputer yang banyak serta kapasitas pengguna yang besar maka kebutuhan layanan data center juga semakin tinggi. Untuk memenuhi kebutuhan pengembangan data center tersebut dibutuhkan peningkatan kapasitas komputasi, salah satunya adalah dengan cara pengadaan server baru. Namun terdapat konsekuensi dari keputusan tersebut, organisasi akan menghadapi beberapa masalah baru dalam pengelolaan server yang semakin bertambah yaitu biaya yang dihabiskan untuk keperluan tersebut cukup besar. Biaya yang paling besar adalah pada pembelian dan maintenance server. Selain biaya dan maintenance organisasi juga akan menghadapi permasalahan baru, yaitu utilisasi server yang rendah . (Suryono & Afif, 2013). Permasalahan yang lain adalah pemanfaatan fungsi-fungsi server untuk mendukung pembelajaran praktikum di laboratorium komputer. 

     Dengan permasalahan yang dihadapi, cloud computing menggunakan model infrastructure as a service sebagai solusi yang sesuai untuk di implementasikan dengan tujuan untuk optimalisasi layanan data center di UPT STMIK AMIKOM Yogyakarta.

Pada penelitian ini model cloud computing yang digunakan adalah model IaaS dan infrastruktur cloud yang digunakan adalah private cloud dan hanya membahas pada fitur aplikasi cloud computing

METODE PENELITIAN

Metodologi penelitian yang dilakukan dalam pelaksanaan penelitian ini yaitu :

1. Tahap Studi Literatur
2. Tahap Analisa, Desain dan Implementasi
Dibawah ini merupakan gambar dari hasil analisa dan desain cloud computing.

HASIL DAN PEMBAHASAN

     Pengujian yang dijalankan pada system cloud terdiri dari beberapa bagian scenario yang dijalankan pada server virtualisasi. Skenario pengujian dijalankan pada native server dan cloud server yang diimplementasikan pada server yang identic. Pengukuran metric skalabilitas menggunakan metode overhead dan linieritas.

         1. Topologi yang diusulkan

             Topologi dedicated

              Non-dedicated


         2. Pengujian Server Cloud

                  1. Analisa Overhead
                      a. Analisa overhead pada skenario pengujian pertama
                          Analisa pertama mendapatkan hasil sebagai berikut :

                    Dari hasil pengujian pada skenario pertama didapatkan hasil bahwa durasi waktu transfer
                    native server lebih cepat dibandingkan dengan cloud server. Pengguna utilitas server
                    sebesar 9.19%.

                    Dibawah ini grafis durasi Upload file per cloud

                      b. Analisa overhead pada skenario pengujian kedua
                          Analisa kedua mendapatkan hasil sebagai berikut :

                    Dari hasil pengujian pada skenario kedua didapatkan durasi waktu transfer lebih tinggi
                    dibanding native server. Pengguna utilitas server sebesar 20.72%.

                    Dibawah ini grafi durasi Upload file per cloud

                    Perbandingan durasi transfer file pada pengujian overhead antara scenario pertama dan
                    kedua

                    Hasil nilai degradasi server ketika menjalankan sepuluh cloud server sebesar :

         3. Analisa Linearitas
         a. Analisa linearitas pada scenario pengujian pertama
            Mendapatkan hasil perbandingan sebagai berikut :

         b. Analisa linearitas pada scenario pengujian kedua
             Mendapatkan hasil perbandingan sebagai berikut :

           Berikut adalah grafis pengukuran linearitas pada Cloud Server

           Hasil pengukuran yang diperoleh dari linearitas adalah
           n = 10
           tmax = ov + t x n, dimana ov = 300 ms
           t = 13.29 sec
             = 13290 ms
           Maka tmax = 300 + 13290 x 10
                              = 133200 ms


         4. Analisis Data Skalabilitas Server Virtual
             Pengukuran yang telah dilakukan diperoleh nilai Overhead sebagai berikut :

              Ta = 12.9
              Ov = 0.39 sec

                    = 390 ms
              Ovn = 3.34 sec
                      = 3340 ms

              Degradasi kinerja server setelah sepuluh cloud server dijalankan : 11,67%.

              A. Pengukuran Penggunaan Sumber Daya pada Server Native dan Server Virtual

                   Hasil pengukuran yang diperoleh ketika user-user telah terhubung ke jaringan namun

                   server belum menjalankan program aplikasi dapat dijelaskan pada tabel berikut:

                   Berikut grafik sumber daya maksimum perangkat keras

PEMBAHASAN

     Berdasarkan hasil observasi diatas dapat dilihat bahwa pada setiap penambahan server cloud pada pengujian overhead penggunaan sumber daya server terlihat stabil walaupun ketika dilihat hasil observasi secara terperinci, terdapat fluktuasi ketika server cloud dijalankan. Pada pengujian overhead, penggunaan utilitas cpu pada server cloud terlihat lebih tinggi jika dibandingkan dengan utilitas cpu pada native server. Nilai tertinggi pada server cloud didapatkan pada server NS. 

     Pada pengujian linearitas skenario pertama dan skenario kedua hasil yang didapatkan tampak tidak ada peningkatan yang signifikan jika dibandingkan dengan pengujian overhead di skenario yang sama. Utitilitas cpu pada native server mendapatkan hasil yang sama dengan pengujian overhead. 

  Pada pengujian waktu eksekusi di masing-masing server cloud, durasi waktu startup jika dibandingkan dengan native server hasil yang didapatkan lebih pendek dengan perbandingan sesuai dengan tabel berikut: 

KELEBIHAN DAN KEKURANGAN

  Cloud Computing memiliki kelebihan dan kekurangan. Kelebihannya adalah teknologi yang murah dan juga dapa hasil yang optimal. Server mampu menjalankan lebih dari satu virtual server, kemudahan administrator untuk menkonfigurasi sumber daya server untuk virtual server, Dengan penggunaan cloud computing akan lebih efektif jika sistem penyimpanan menggunakan data terpusat.

  Kekurangannya terdapat pada durasi waktu transfer file pada server cloud lebih lambat jika dibandingkan dengan waktu transfer file pada native server dan membutuhkan kapasitas RAM yang besar untuk menjaga kestabilan server cloud.

KESIMPULAN

  Setelah melakukan ujicoba untuk implementasi cloud computing menggunakan model infrastructure as a service untuk optimalisasi layanan data center, beberapa kesimpulan bisa didapat antara lain:

1. Dari hasil pengukuran dan analisa didapatkan hasil bahwa optimalisasi layanan data center di UPT STMIK AMIKOM Yogyakarta dapat tercapai. Hal ini dibuktikan dengan satu server mampu menjalankan lebih dari satu virtual server. 
2. Dari data yang didapatkan, durasi waktu transfer file pada server cloud lebih lambat jika dibandingkan dengan waktu transfer file pada native server. Hal ini dikarenakan masing-masing server cloud harus berbagi sumberdaya dalam melakukan akses input dan output. 
3. Pada perbandingan analisa hasil pengukuran overhead, nilai overhead relatif stabil pada setiap tipe server cloud. Jika dilihat secara terperinci, terdapat fluktuasi pada beberapa titik ketika menjalankan server cloud.
4. Jika menggunakan dan menjalankan lebih banyak service pada server cloud, semakin banyak inti prosesor dan semakin besar kapasitas RAM yang digunakan akan lebih baik dalam kestabilan server cloud secara keseluruhan. 

Original Jurnal : https://www.academia.edu/17015154/Jurnal_Cloud_Computing

Read More

Pengantar Komputasi Modern Tugas 1

NAMA    : Merdeka Putra
NPM       : 56414952
KELAS   : 4IA22


A. Pengantar Komputasi Greed

     

  Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar.

Grid computing merupakan cabang dari distributed computing.Grid komputer memiliki perbedaan yang lebih menonjol dan di terapakan pada sisi infrastruktur dari penyelesaian suatu proses. Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang cenderung tak terikat batasan geografi. Di sisi lain, cluster selalu diimplementasikan dalam satu tempat dengan menggabungkan banyak komputer lewat jaringan.

  Ide awal komputasi grid dimulai dengan adanya distributed computing, yaitu mempelajari penggunaan komputer terkoordinasi yang secara fisik terpisah atau terdistribusi. Sistem terdistribusi membutuhkan aplikasi yang berbeda dengan sistem terpusat. Kemudian berkembang lagi menjadi parallel computing yang merupakan teknik komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan.

   Grid computing menawarkan solusi komputasi yang murah, yaitu dengan memanfaatkan sumber daya yang tersebar dan heterogen serta pengaksesan yang mudah dari mana saja. Globus Toolkit adalah sekumpulan perangkat lunak dan pustaka pembuatan lingkungan komputasi grid yang bersifat open-source. Dengan adanya lingkungan komputasi grid ini diharapkan mempermudah dan mengoptimalkan eksekusi program-program yang menggunakan pustaka paralel. Dan Indonesia sudah menggunakan sistem Grid dan diberi nama InGrid (Inherent Grid). Sistem komputasi grid mulai beroperasi pada bulam Maret 2007 dan terus dikembangkan sampai saat ini. InGrid ini menghubungkan beberapa perguruan tinggi negeri dan swasta yang tersebar di seluruh Indonesia dan beberapa instansi pemerintahan seperti Badan Meteorologi dan Geofisika.

B. Virtualisasi

    Virtualisasi adalah membuat sebuah simulasi dari perangkat keras, sistem operasi, jaringan maupun yang lainnya. Di bidang teknologi informasi, virtualisasi digunakan sebagai sarana untuk improvisasi skalabilitas dari perangkat keras yang ada.Dengan virtualisasi, beberapa sistem operasi dapat berjalan secara bersamaan pada satu buah komputer. Hal ini tentunya dapat mengurangi biaya yang harus dikeluarkan oleh sebuah perusahaan.

  Perangkat lunak yang digunakan untuk menciptakan virtual machine pada host machine biasa disebut sebagai hypervisor atau Virtual Machine Monitor (VMM). Menurut Robert P. Goldberg dalam tesisnya yang berjudul Architectural Principles For Virtual Computer Systems pada hal 23 menyebutkan bahwa tipe-tipe dari VMM ada 2 yaitu:

  Type 1 berjalan pada fisik komputer yang ada secara langsung. Pada jenis ini hypervisor/VMM benar-benar mengontrol perangkat keras dari komputer host-nya. Termasuk mengontrol sistem operasi-sistem operasi guest-nya. Contoh implementasi yang ada adalah KVM dan OpenVZ. Adapun contoh yang lain seperti VMWare ESXi, Microsoft Hyper-V.

                                 

   Type 2 berjalan pada sistem operasi diatasnya. Pada tipe ini sistem operasi guest berada diatas sistem operasi host. Contoh tipe ini adalah VirtualBox.

                                

C. Distribusi Computation Dalam Cloud

  Kegiatan ini merupakan kumpulan beberapa computer yang terhubung untuk melakukan pendistribusian, seperti mengirim dan menerima data serta melakukan interaksi lain antar computer yang dimana membutuhkan sebuah jaringan agar computer satu dan lainnya bisa saling berhubung dan melakukan interaksi. Hal ini semua dilakukan dengan cloud computing yang seperti kita ketahui memberikan layanan dimana informasinya disimpan di server secara permanen dan disimpan di computer client secara temporary.

    Komputasi Terdistribusi merupakan salah satu tujuan dari Cloud Computing, karena menawarkan pengaksesan sumber daya secara parallel, para pengguna juga bisa memanfaatkannya secara bersamaan (tidak harus menunggu dalam antrian untuk mendapatkan pelayanan), terdiri dari banyak sistem sehingga jika salah satu sistem crash, sistem lain tidak akan terpengaruh, dapat menghemat biaya operasional karena tidak membutuhkan sumber daya (resourches).

    Distribusi komputasi ini memiliki definisi mempelajari penggunaan terkoordinasi dari computer secara fisik terpisah atau terdistribusi. Pada distributed computing ini, program dipisah menjadi beberapa bagian yang dijalankan secara bersamaan pada banyak computer yang terhubung melalui jaringan internet.

D. Cloud Computing, Map Reduce dan noSQL

     1.    Cloud Computing

    Komputasi Cloud adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer komputasi dan pengembangan berbasis Internet. Cloud adalah metafora dari internet, Sebagaimana cloud dalam diagram jaringan komputer tersebut, cloud dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya. Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan as a service.

Komputasi Cloud adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan trend teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap Internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna. Sebagai contoh, Google Apps menyediakan aplikasi bisnis umum yang diakses melalui suatu penjelajah web dengan perangkat lunak dan data yang tersimpan di server. Komputasi cloud saat ini merupakan trend teknologi terbaru, dan contoh bentuk pengembangan dari teknologi Cloud Computing ini adalah iCloud.

     2.     Map Reduce

            MapReduce merupakan model yang pemrograman untuk memproses set data yang besar, dan nama sebuah implementasi dari model oleh Google. MapReduce biasanya digunakan untuk melakukan komputasi terdistribusi pada cluster komputer. 

Menulis program paralel-eksekusi telah terbukti selama bertahun-tahun untuk menjadi tugas yang sangat menantang, membutuhkan berbagai keahlian khusus. MapReduce menyediakan programmer biasa kemampuan untuk menghasilkan paralel program didistribusikan jauh lebih mudah, dengan mengharuskan mereka untuk menulis Peta sederhana dan Mengurangi fungsi, yang fokus pada logika masalah tertentu. sementara "Sistem MapReduce" (juga disebut "infrastruktur", "kerangka") secara otomatis menangani menyusun server terdistribusi, menjalankan berbagai tugas secara paralel, mengelola semua komunikasi dan transfer data antara berbagai bagian dari sistem, menyediakan untuk redundansi dan kegagalan , dan manajemen keseluruhan dari keseluruhan proses.

     3.    noSQL

            Sebuah database NoSQL menyediakan mekanisme untuk penyimpanan dan pengambilan data yang menggunakan model lebih konsisten daripada database relasional tradisional dalam rangka mencapai skala horisontal dan ketersediaan. Disebut "Not SQL" untuk menekankan bahwa beberapa sistem NoSQL mengizinkan bahasa query SQL-seperti yang sering digunakan.

Sistem database NoSQL sangat dioptimalkan untuk pengambilan dan operasi penambahan dan sering menawarkan fungsionalitas sedikit di luar penyimpanan record (misalnya key-value stores). Menurunnya fleksibilitas run-time dibandingkan dengan sistem SQL penuh dikompensasi oleh keuntungan yang nyata pada skalabilitas dan kinerja untuk data model tertentu.

Singkatnya, sistem manajemen database NoSQL berguna ketika bekerja dengan sejumlah besar data (terutama data besar) ketika sifat data itu tidak memerlukan model relasional. Data dapat terstruktur, tapi NoSQL digunakan ketika apa yang sebenarnya penting adalah kemampuan untuk menyimpan dan mengambil sejumlah besar data, bukan hubungan antara unsur-unsur. Contoh penggunaan mungkin untuk menyimpan jutaan pasangan kunci-nilai dalam satu atau array asosiatif sedikit atau untuk menyimpan jutaan catatan data. Organisasi ini sangat berguna untuk analisis statistik atau real-time tumbuh daftar elemen (seperti posting Twitter atau log server internet dari kelompok besar pengguna).

Penggunaan lain dari teknologi ini berkaitan dengan fleksibilitas dari model data, banyak aplikasi dapat memperoleh dari data tidak terstruktur model: alat seperti CRM, ERP, BPM, dll, bisa menggunakan fleksibilitas ini untuk menyimpan data mereka tanpa melakukan perubahan pada tabel atau menciptakan kolom generik dalam database. Database ini juga baik untuk membuat prototipe atau aplikasi dengan cepat, karena fleksibilitas ini menyediakan alat untuk mengembangkan fitur baru yang sangat mudah.

Contoh No SQL adalah :MongoDB.

Read More