Komputasi Cloud

NAMA KELOMPOK :

1. ADITYA NUGROHO                      ( 50415192 )
2. ANDIKHA RAHMAT I. B              ( 50415697 )
3. MUHAMMAD PRAYOGA             ( 54415409 )
4. RUDI NASRIANTO                        ( 56415295 )
5. SEPTIAN NUGROHO                     ( 56415482 )
6. SEPTIANTO SAPUTRA                  ( 56415487 )

KELAS : 4 IA 21

TUGAS KELOMPOK

A.    Komputasi Cloud

Cloud computing atau komputasi awan ialah teknologi yang memanfaatkan layanan internet

menggunakan pusat server yang bersifat virtual dengan tujuan pemeliharaan data dan aplikasi.

Keberadaan komputasi awan jelas akan menimbulkan perubahan dalam cara kerja sistem teknologi informasi dalam sebuah organisasi. Hal ini karena komputasi awan melalui konsep virtualisasi, standarisasi dan fitur mendasar lainnya dapat mengurangi biaya Teknologi Informasi (TI), menyederhanakan pengelolaan layanan TI, dan mempercepat penghantaran layanan. Secara umum arsitektur komputasi awan terdiri dari :

·         Infrastructure as a Service (IaaS), Hal ini meliputi Grid untuk virtualized server, storage & network. Contohnya seperti Amazon Elastic Compute Cloud dan Simple Storage Service.

·         Platform as a Service (PaaS), Hal ini memfokuskan pada aplikasi dimana dalam hal ini seorang developer tidak perlu memikirkan hardware dan tetap fokus pada pembuatan aplikasi tanpa harus mengkhawatirkan sistem operasi, infrastructure scaling, load balancing dan lain-lain. Contohnya yang sudah mengimplementasikan ini adalah Force.com dan Microsoft Azure investment.

·         Software as a Service (SaaS), Hal ini memfokuskan pada aplikasi dengan Web-based interface yang diakses melalui Web Service dan Web 2.0. Contohnya adalah Google Apps, SalesForce.com dan aplikasi jejaring sosial seperti Facebook.

B.     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.

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.

Jenis-jenis atau komponen-komponen grid computing adalah:

·         Gram (Grid Resources Allocation & Management)

            Komponen ini dibuat untuk mengatur seluruh sumberdaya komputasi yang tersedia dalam sebuah sistem komputasi grid. Pengaturan ini termasuk eksekusi program pada seluruh komputer yang tergabung dalam sistem komputasi grid, mulai dari inisiasi, monitoring, sampai dengan penjadwalan dan koordinasi antar proses yang terjadi dalam sistem tersebut.

·         RFT/GridFTP(Reliable File Transfer/Grid File Transfer Protocol)

            Komponen ini dibuat agar pengguna dapat mengakses data yang berukuran besar dari semua simpul komputasi yang telah tergabung dalam sebuah sistem komputasi secara efisien. Hal ini tentu saja berpengaruh karena kinerja komputasi tidak hanya bergantung pada kecepatan komputer yang tergabung dalam mengeksekusi program, tapi juga seberapa cepat data yang dibutuhkan dapat diakses.

·         MDS (Monitoring and Discovery Service)

            Komponen ini dibuat untuk memonitoring proses komputasi yang sedang dijalankan agar dapat mendeteksi masalah yang timbul dengan segera.  Sedangkan fungsi disovery dibuat agar pengguna mampu mengetahui keberadaan sumber daya komputasi beserta karakteristiknya.

·         GSI (Grid Security Infrastructure)

            Komponen ini dibuat untuk mengamankan sistem komputasi grid secara keseluruhan. Komponen ini membedakan teknologi GT4 dengan teknologi-teknologi sebelumnya. Dengan menerapkan mekanisme keamanan yang tergabung dengan komponen-komponen komputasi grid lainnya, sistem ini dapat diakses secara luas tanpa sedikitpun mengurangi tingkat keamanannya. Sistem keamanan ini dibangun dengan segala komponen yang telah diuji, mencakup proteksi data, autentikasi, delegasi dan autorisasi.

C.    Virtualisasi

Virtualisasi merupakan sebuah teknik untuk menyembunyikan karakteristik fisik dari sumber daya komputer dari bagaimana cara sistem lain, aplikasi atau pengguna berinteraksi dengan sumber daya tersebut. Hal ini termasuk membuat sebuah sumber daya tunggal (seperti server, sebuah sistem operasi, sebuah aplikasi, atau peralatan penyimpanan terlihat berfungsi sebagai beberapa sumber daya logikal; atau dapat juga termasuk definisi untuk membuat beberapa sumber daya fisik (seperti beberapa peralatan penyimpanan atau server) terlihat sebagai satu sumber daya logical.

Virtualisasi sendiri dibagi menjadi 3, yaitu:

·         Full Virtualization. Menggunakan aplikasi khusus yang disebut Hypervisor untuk proses virtualisasi. Hypervisor berinteraksi langsung dengan semberdaya yang ada pada host server, Hypervisor juga menjadi jembatan antara komputer guest dengan komputer host. Hypervisor membagi sumberdaya server secara independen pada setiap komputer guest, sehingga setiap komputer guest memeliki sistem operasi yang berbeda-beda.

·         Para Virtualization. Jenis ini menggunakan pendekatan yang sedikit berbeda. Berbeda dengan full virtualization, host dan guest pada para virtualizaiton dapat mengetahui keberadaan komputer virtual lain pada server yang sama. Hypervisor disini digunakan untuk mengelola komputer guest yang tidak memerlukan sumberdaya yang besar, karena setiap sistem operasi menerima informasi tentang kebutuhan sistem operasi lain yang ada pada satu komputer host.

·         Virtualization at the OS level. Tidak menggunakan teknologi hypervisor melainkan menjalankan semua fungsi virtualisasi pada komputer host Yang menjadi pemasalahan besar pada implemenatasi jenis ini adalah semua komputer guest harus menggunakan sistem operasi yang sama dengan komputer host. Sehingga jenis ini disebut Homogen.

D.    Map Reduce & NoSQL

·         Map Reduce

MapReduce merupakan sebuah konsep dimana data yang kontinue dipecah menjadi bagian data / komponen data kecil dan didistribusikan melalui mesin-mesin yang terhubung secara cluster. Bisa dibilang map reduce merupakan sebuah framework yang digunakan untuk mempercepat proses pengolahan data pada konsep cloud computing. Dalam memproses data, MapReduce dibagi menjadi 2 proses utama, yaitu Map dan Reduce. Proses Map bertugas utnuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terditribusi dalam tiap komputer dalam cluster (kelompok komputer yang saling terhubung). Hasilnya deserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna.

Untuk memproses sebuah data raksasa, data itu harus dipotong-potong kemudian dibagi-bagikan ke tiap komputer dalam suatu cluster. Lalu proses Map dan proses Reduce pun harus dibagi-bagikan ke setiap komputer dan dijalankan secara parallel lalu hasil akhirnya juga disimpan secara terdistribusi.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table.

Berikut digambarkan proses Map Reduce :

 

    

Program yang memuat kalkulasi yang akan dilakukan dalam proses Map disebut Fungsi Map, dan yang memuat kalkulasi yang akan dikerjakan oleh proses Reduce disebut Fungsi Reduce. Jadi, seorang programmer yang akan menjalankan MapReduce harus membuat program Fungsi Map dan Fungsi Reduce.

Fungsi Map bertugas untuk membaca input dalam bentuk pasangan Key/Value, lalu menghasilkan output berupa pasangan Key/Value juga. Pasangan Key/Value hasil fungsi Map ini disebut pasangan Key/Value intermediate. Kemudian, fungsi Reduce akan membaca pasangan Key/Value intermediate hasil fungsi Map, dan menggabungkan atau mengelompokkannya berdasarkan Key tersebut. Lain katanya, tiap Value yang memiliki Key yang sama akan digabungkan dalam satu kelompok. Fungsi Reduce juga menghasilkan output berupa pasangan Key/Value.

·         NoSQL

Nosql adalah sebuah memcache dari bagian database sederhana yang berisi key dan value. Database ini bersifat struktur storage dimana sistem databasenya yang berbeda dengan sistem database relasional. Nosql tidak membutuhkan skema table dan menghindari operasi join dan berkembang secara horizontal. Selain itu NoSQL merupakan suatu bahasan yang jauh dari arti kata yang dibaca. Tidak berarti tanpa sql query. Melainkan bagaimana suatu sql query digunakan seminimal mungkin dalam suatu program database. Dengan memanfaatkan teknologi NoSQL ini, diharapkan mampu mengurangi beban server. Selain itu, hal ini juga memudahkan programmer dalam membuat suatu program dan proses pengembangannya.

E.     NoSQL Database

Database NoSQL, juga disebut Not Only SQL, adalah sebuah pendekatan untuk pengelolaan data dan desain database yang berguna untuk set yang sangat besar data terdistribusi. NoSQL, yang mencakup berbagai teknologi dan arsitektur, berusaha untuk memecahkan masalah skala bilitas dan kinerja data yang besar yang database relasional tidak dirancang untuk menangani.NoSQL ini sangat berguna ketika perusahaan perlu untuk mengakses dan menganalisis sejumlah besar data terstruktur atau data yang disimpan dari jarak jauh pada beberapa virtual server di awan.

Berlawanan dengan kesalahpahaman yang disebabkan oleh namanya, NoSQL tidak melarang bahasa query terstruktur (SQL) Meskipun benar bahwa beberapa sistem NoSQL sepenuhnya non-relasional, yang lain hanya menghindari fungsi relasional dipilih seperti skema tabel tetap dan bergabung dengan operasi. Sebagai contoh, daripada menggunakan tabel, database NoSQL mungkin mengatur data menjadi objek, kunci / nilai berpasangan atau tupe.

Sumber :

https://www.it-jurnal.com/pengertian-cloud-computing-komputasi-awan/

http://fadliiman.blogspot.com/2016/03/pengantar-komputasi-grid.html

http://putrifebiani.blogspot.com/2014/05/distributed-computation-dalam-cloud.html

http://putrifebiani.blogspot.co.id/2014/05/map-reduce-dan-nosql.html

http://romydjuniardi.blogspot.co.id/2013/05/map-reduce-dan-nosql.html

http://wind0809.blogspot.co.id/2013/04/seputar-tentang-cloud-computing-map.html

http://widyachairunissa.blogspot.co.id/2014/05/map-reduce-dan-nosql.html