A.
Komputasi
Grid
Pengertian Komputasi Grid
Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya
yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara
geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar.
Konsep Dasar dari Komputasi Grid
1.
Sumber
daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.
2.
Sumber
daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda, mencakup Sumber
daya komputasi dikelola oleh sistem batch berbeda, Sistem storage berbeda pada
node berbeda, Kebijakan berbeda dipercayakan kepada user yang sama pada sumber
daya berbeda pada Grid.
3.
Sifat
alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah.
4.
Lingkungan
kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet)
5.
Tiga
hal yang di-,sharing dalam sebuah sistem grid, antara lain : Resource, Network
dan Proses. Kegunaan / layanan dari sistem grid sendiri adalah untuk melakukan
high throughput computing dibidang penelitian, ataupun proses komputasi lain
yang memerlukan banyak resource komputer.
Elemen-Elemen dalam Komputasi Grid
1.Hardware/sumber daya;
2.Software; dan
3.Brainware
(orang yang memelihara dan memakai komputasi grid).
Cara Kerja Komputasi Grid
Menurut tulisan singkat oleh Ian Foster ada
check-list yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi bahwa suatu sistem
melakukan komputasi grid yaitu :
1. Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap
sumberdaya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat.
Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain
administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.
2. Sistem tersebut menggunakan standard dan protokol yang
bersifat terbuka (tidak terpaut pada suatu implementasi atau produk tertentu).
Komputasi grid disusun dari kesepakatan-kesepakatan terhadap masalah yang
fundamental, dibutuhkan untuk mewujudkan komputasi bersama dalam skala besar.
Kesepakatan dan standar yang dibutuhkan adalah dalam bidang autentikasi,
otorisasi, pencarian sumberdaya, dan akses terhadap sumber daya.
3. Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas
layanan yang canggih, (nontrivial quality of
service) yang
jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.
Kelebihan dan Kekurangan Grid Computing
Kelebihan :
1. Grid computing menjanjikan peningkatan utilitas, dan
fleksibilitas yang lebih besar untuk sumberdaya infrastruktur, aplikasi dan
informasi. Dan juga menjanjikan peningkatan produktivitas kerja perusahaan.
2. Grid computing bisa memberi penghematan uang, baik dari
sisi investasi modal maupun operating cost–nya.
Kekurangan :
1. Manajemen institusi yang terlalu birokratis menyebabkan
mereka enggan untuk merelakan fasilitas yang dimiliki untuk digunakan secara
bersama agar mendapatkan manfaat yan lebih besar bagi masyarakat luas.
2. Masih sedikitnya Sumber Daya Manusia yang kompeten
dalam mengelola grid computing. Contonhya kurangnya pengetahuan yang mencukupi
bagi teknisi IT maupun user non teknisi mengenai manfaat dari grid computing
itu sendiri.
B. Virtualisasi
Pengertian Virtualisasi
Virtualisasi bisa diartikan sebagai
pembuatan suatu bentuk atau versi virtual dari sesuatu yang bersifat fisik,
misalnya sistem operasi, perangkat storage/penyimpanan data atau
sumber daya jaringan.
Virtualisasi bisa diimplementasikan kedalam
berbagai bentuk, antara lain (Harry Sufehmi, Pengenalan Virtualisasi, 20090607)
:
Network Virtualization : VLAN, Virtual IP
(untclustering), Multilink
Memory Virtualization : pooling memory dari node-node di
cluster
Grid Computing : banyak komputer = satu
Application Virtualization : Dosemu, Wine
Storage Virtualization : RAID, LVM
Platform Virtualization : virtual computer
Kelebihan dan Kekurangan Virtualisasi
Kelebihan :
1. Pengurangan Biaya Investasi Hardware.
Investasi hardware dapat ditekan lebih rendah karena virtualisasi hanya
mendayagunakan kapasitas yang sudah ada. Tak perlu ada penambahan perangkat
komputer, server dan pheriperal secara fisik. Kalaupun ada penambahan kapasitas
harddisk dan memori, itu lebih ditujukan untuk mendukung stabilitas kerja
komputer induk, yang jika dihitung secara finansial, masih jauh lebih hemat
dibandingkan investasi hardware baru.
2. Kemudahan Backup & Recovery.
Server-server yang dijalankan didalam sebuah mesin virtual dapat disimpan dalam
1 buah image yang berisi seluruh konfigurasi sistem. Jika satu saat server
tersebut crash, kita tidak perlu melakukan instalasi dan konfigurasi ulang.
Cukup mengambil salinan image yang sudah disimpan, merestore data hasil backup
terakhir dan server berjalan seperti sedia kala. Hemat waktu, tenaga dan sumber
daya.
3. Kemudahan Deployment. Server virtual dapat
dikloning sebanyak mungkin dan dapat dijalankan pada mesin lain dengan mengubah
sedikit konfigurasi. Mengurangi beban kerja para staff IT dan mempercepat
proses implementasi suatu sistem
Kekurangan :
1. Satu Pusat Masalah. Virtualisasi bisa
dianalogikan dengan menempatkan semua telur didalam 1 keranjang. Ini artinya
jika server induk bermasalah, semua sistem virtual machine didalamnya tidak
bisa digunakan. Hal ini bisa diantisipasi dengan menyediakan fasilitas backup
secara otomatis dan periodik atau dengan menerapkan prinsip fail
over/clustering
2. Spesifikasi Hardware. Virtualisasi
membutuhkan spesifikasi server yang lebih tinggi untuk menjalankan server induk
dan mesin virtual didalamnya
3. Satu Pusat Serangan. Penempatan semua server
dalam satu komputer akan menjadikannya sebagai target serangan. Jika hacker
mampu menerobos masuk kedalam sistem induk, ada kemungkinan ia mampu menyusup
kedalam server- server virtual dengan cara menggunakan informasi yang ada pada
server induk
C. Distribusi Komputasi dalam Cloud
Distributed Computing adalah ilmu yang
memecahkan masalah besar dengan memberikan bagian kecil dari masalah untuk
banyak komputer untuk memecahkan dan kemudian menggabungkan solusi untuk
bagian-bagian menjadi solusi untuk masalah tersebut. Distributed computing
terkait dengan system perangkat keras dan perangkat lunak yang memiliki lebih
dari satu elemen pemrosesan atau storage element.
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
(resources).
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.
Pada cloud computing, penyimpanan data hanya
dilakukan pada server utama, sehingga pengguna hanya dapat mengaksesnya tanpa
harus mengetahui infrastruktur pembuatan aplikasinya. Hanya perlu interface
software saja untuk mengakses server. Interface ini pada umumnya merupakan web
browser yang tersedia dengan banyak pilihan dan tidak berbayar.
Cloud computing dipecah ke dalam beberapa
kategori yang berbeda berdasarkan jenis layanan yang disediakan. SaaS (Software
as a Service) adalah kategori komputasi awan di mana sumber daya utama yang
tersedia sebagai layanan perangkat lunak aplikasi. PaaS (Platform as a Service)
adalah kategori / penerapan komputasi awan di mana penyedia layanan memberikan
platform komputasi atau solusi tumpukan untuk pelanggan mereka melalui
internet. IaaS (Infrastructure as a Service) adalah kategori komputasi awan di
mana sumber daya utama yang tersedia sebagai layanan yang infrastruktur perangkat
keras. DaaS (Desktop sebagai Layanan), yang merupakan layanan muncul-Aas
berkaitan dengan memberikan pengalaman seluruh desktop melalui internet. Ini
kadang-kadang disebut sebagai virtualisasi desktop / virtual desktop atau
desktop host.
D. Cloud Computing, MapReduce, dan noSQL
Pengertian Cloud Computing
Cloud computing adalah sebuah konsep
pemahaman dalam rangka pembuatan kerangka kerja komputasi secara online lokal
(LAN) maupun global (internet) dimana terdapat beragam aplikasi maupun
data dan media penyimpanan yang dapat diakses dan digunakan secara
berbagi (shared service) dan bersamaan (simultaneous access) oleh para pengguna
yang beragam – mulai dari perseorangan sampai kepada kelas pengguna korporasi
atau perusahaan.
Pengertian MapReduce
MapReduce adalah model pemrograman rilisan
Google yang ditujukan untuk memproses data berukuran raksasa secara
terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri atas ribuan komputer.
Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua
proses yaitu proses Map dan proses Reduce. Kedua jenis proses ini
didistribusikan atau dibagi-bagikan ke setiap komputer dalam suatu cluster
(kelompok komputer yang salih terhubung) dan berjalan secara paralel tanpa
saling bergantung satu dengan yang lainnya. Proses Map bertugas untuk
mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terdistribusi dalam
tiap komputer dalam cluster. Hasilnya diserahkan kepada proses Reduce untuk
diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim
ke pengguna.
Pengertian NoSQL
NoSQL adalah sebuah konsep mengenai
penyimpanan data non-relasional. Berbeda dengan model basis data relasional
yang selama ini digunakan, NoSQL menggunakan beberapa metode yang berbeda-beda
( Wikipedia ). Metode ini bergantung dari jenis database yang digunakan. Karena
NoSQL sendiri merupakan konsep database, dan pada implementasinya, banyak
jenis-jenis dari NoSQL ini.
NoSQL sangat berguna pada data-data yang
terus-menerus berkembang, dimana data tersebut sangat kompleks
sehingga sebuah database relational tidak lagi bisa mengakomodir. Salah satu
bentuknya adalah ketika suatu data saling berhubungan satu sama lain, maka akan
muncul proses duplikasi data. Dimana data saling memanggil ke beberapa
permintaan, tambahan data baru, perubahan data, dan lain-lain dengan key yang
sama. Karena faktor hubungan antar data yang sama terjadi terus-menerus,
mendorong faktor redudansi data, data menjadi berlipat-lipat, dan pada akhirnya
akan menyebabkan crash pada database berkonsep RDBMS.
Contoh NoSQL adalah OrientDB
OrientDB merupakan basis data graf
terdistribusi generasi kedua. Basis data ini dibuat dalam bahasa Java oleh
Orient Technologies LTD dan dirilis pertama kali tahun 2010. OrientDB diklaim
sangat cepat dan mampu menyimpan 220.000 record per detik diperangkat standar.
Sumber:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar