CLOUD COMPUTING
Cloud Computing? pasti banyak dari para pembaca yang sudah sering dengar kata tersebut, atau jika belum pernah dengar, mungkin pernah dengar istilah dalam bahasa Indonesia-nya, yaitu “Komputasi Awan”. Ada banyak sudut pandang untuk menjelaskan apa itu Cloud Computing. Mungkin bagi orang awam, ketika baca penjelasan tersebut masih belum jelas. Untuk itu, saya akan coba menjelaskan-nya dengan bahasa yang lebih mudah dengan analogi dibawah ini.
Tentu kita semua adalah para pemakai listrik dalam kehidupan sehari-hari. Untuk bisa menikmati listrik, kita tidak perlu mendirikan infrastruktur pembangkit listrik sendiri kan? yang perlu kita lakukan adalah mendaftar ke PLN, dan kita tinggal bayar biaya listrik berdasarkan jumlah penggunaan kita tiap bulan. Saat kita butuh daya tambahan karena suatu tujuan khusus (misal-nya kita ada acara nikahan), kita tinggal bilang ke PLN untuk tambah daya, dan suatu saat nanti ketika ingin turun daya lagi, kita tinggal bilang juga ke PLN. Bisa dikatakan penambahan daya listrik ini sifat-nya ELASTIS dan (harus-nya) bisa dilakukan segera.
Ketika memakai layanan listrik dari PLN, kita tidak perlu pusing untuk memikirkan bagaimana PLN memenuhi kebutuhan listrik kita, bagaimana ketika mereka ada kerusakan alat, bagaimana proses perawatan alat-alat tersebut, dsb. Inti-nya kita cukup tahu bahwa kita bisa menikmati listrik dan berkewajiban membayar biaya tersebut tiap bulan, sedangkan PLN sendiri berkewajiban untuk memenuhi kebutuhan kita berdasarkan level layanan mereka.
Nah, analogi PLN diatas, adalah sedikit gambaran Cloud Computing, dimana Cloud Computing ini bertugas untuk memberikan layanan dan kita adalah user/pemakai dari layanan tersebut. Kita tidak perlu pusing memikirkan bagaimana mereka (penyedia layananan Cloud Computing) menyedikan layanan tersebut, yang penting mereka bisa memberikan standar layanan sesuai dengan apa yang kita butuhkan. Untuk biaya layanan kita tinggal bayar berdasarkan pemakaian. Saat kita butuh tambahan layanan, kita bisa meminta segera penambahan layanan tersebut, dan juga sebalik-nya (ELASTIS).
Berdasarkan jenis layanan-nya, Cloud Computing dibagi menjadi berikut ini:
- Software as a Service (SaaS)
- Platform as a Service (PaaS)
- Infrastructure as a Service (IaaS)
Dibawah ini kita bahas, masing-masing jenis layanan diatas:
- Software as a Service (SaaS) adalah layanan dari Cloud Computing dimana kita tinggal memakai software(perangkat lunak) yang telah disediakan. Kita cukup tahu bahwa perangkat lunak bisa berjalan dan bisa digunakan dengan baik. Contoh: layanan email publik (Gmail, YahooMail, Hotmail, dsb), social network(Facebook, Twitter, dsb) instant messaging (YahooMessenger, Skype, GTalk, dsb) dan masih banyak lagi yang lain. Dalam perkembangan-nya, banyak perangkat lunak yang dulu hanya kita bisa nikmati dengan menginstall aplikasi tersebut di komputer kita (on-premise) mulai bisa kita nikmati lewat Cloud Computing. Keuntungan-nya, kita tidak perlu membeli lisensi dan tinggal terkoneksi ke internet untuk memakai-nya. Contoh: Microsoft Office yang sekarang kita bisa nikmati lewat Office 365, Adobe Suite yang bisa kita nikmati lewat Adobe Creative Cloud, dsb.
- Platform as a Service (PaaS) adalah layanan dari Cloud Computing dimana kita menyewa “rumah” berikut lingkungan-nya (sistem operasi, network, databbase engine, framework aplikasi, dll), untuk menjalankan aplikasi yang kita buat. Kita tidak perlu pusing untuk menyiapkan “rumah” dan memelihara “rumah” tersebut. Yang penting aplikasi yang kita buat bisa berjalan dengan baik di “rumah” tersebut. Untuk pemeliharaan “rumah” ini menjadi tanggung jawab dari penyedia layanan. Sebagai analogi, misal-nya kita sewa kamar hotel, kita tinggal tidur di kamar yang sudah kita sewa, tanpa peduli bagaimana “perawatan” dari kamar dan lingkungan-nya. Yang penting, kita bisa nyaman tinggal di kamar itu, jika suatu saat kita dibuat tidak nyaman, tinggal cabut dan pindah ke hotel lain yang lebih bagus layanan-nya. Contoh penyedia layanan PaaS ini adalah: Amazon Web Service, Windows Azure, bahkan tradisional hosting-pun merupakan contoh dari PaaS. Keuntungan dari PaaS adalah kita sebagai pengembang bisa fokus pada aplikasi yang kita buat, tidak perlu memikirkan operasional dari “rumah” untuk aplikasi yang kita buat.
- Infrastructure as a Service (IaaS) adalah layanan dari Cloud Computing dimana kita bisa “menyewa” infrastruktur IT (komputasi, storage, memory, network dsb). Kita bisa definisikan berapa besar-nya unit komputasi (CPU), penyimpanan data (storage) , memory (RAM), bandwith, dan konfigurasi lain-nya yang akan kita sewa. Mudah-nya, IaaS ini adalah menyewa komputer virtual yang masih kosong, dimana setelah komputer ini disewa kita bisa menggunakan-nya terserah dari kebutuhan kita. Kita bisa install sistem operasi dan aplikasi apapun diatas-nya. Contoh penyedia layanan IaaS ini adalah: Amazon EC2, Windows Azure (soon), TelkomCloud, BizNetCloud, dsb. Keuntungan dari IaaS ini adalah kita tidak perlu membeli komputer fisik, dan konfigurasi komputer virtual tersebut bisa kita rubah (scale up/scale down) dengan mudah. Sebagai contoh, saat komputer virtual tersebut sudah kelebihan beban, kita bisa tambahkan CPU, RAM, Storage dsb dengan segera.
Apa sih komputasi GRID itu? Maksud dari komputasi GRID yaitu penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar, seperti pemrosesan, bandwidth jaringan, dan kapasitas media penyimpan, membentuk sebuah sistem tunggal secara virtual. Komputasi Grid memanfaatkan sumber daya yang tersebar dan heterogen serta pengaksesan yang mudah.
Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang cenderung tak terikat batasan geografi. 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. Komputer Grid memiliki beberapa konsep dasar, yaitu:
· Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.
· 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.
· Sifat alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah
· Lingkungan kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet)
· 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
Contoh Grid Komputing
· Scientific Simulation. Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.
· Big Science. Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsori oleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.
· E-Learning. Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid.
Penggunaan Grid Computing System untuk perusahaan-perusahaan akan banyak memberikan manfaat, baik manfaat secara langsung maupun tidak langsung. Beberapa manfaat tersebut antara lain :
· Grid computing menjanjikan peningkatan utilitas, dan fleksibilitas yang lebih besar untuk sumberdaya infrastruktur, aplikasi dan informasi. Dan juga menjanjikan peningkatan produktivitas kerja perusahaan.
· Grid computing bisa memberi penghematan uang, baik dari sisi investasi modal maupun operating cost–nya
· 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.
· 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.
Istilah virtualisasi (virtualization) memiliki banyak pengertian. Jika merujuk pada kamus Oxford, istilah virtualization merupakan turunan dari kata virtualize yang memiliki makna “Convert (something) to a computer-generated simulation of reality”. Dalam terjemahan bebas, virtualisasi berarti Mengubah sesuatu (mengkonversi) ke bentuk simulasi dari bentuk nyata yang ada.
Inti dari 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.
Menurut Alan Murphy dalam papernya Virtualization Defined – Eight Different Ways, menyebutkan setidaknya terdapat delapan istilah dalam penerapan virtualisasi. Diantaranya adalah operating system virtualization, application server virtualization, application virtualization, management virtualization, network virtualization, hardware virtualization, storage virtualization dan service virtualization.
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.
Distribusi Komputasi dalam Cloud Computing
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).
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.
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.
Implementasi Distribusi Komputasi Awan
Ada tiga poin utama yang diperlukan dalam implementasi cloud computing, yaitu :
1. Komputer Front End
Komputer front end merupakan sebuah media tatap muka yang digunakan untuk melakukan interaksi dengan data yang ada dalam sebuah sistem. Biasanya merupakan komputer desktop biasa. Front-end lebih mengarah kepada sebuah layanan umum yang memungkinkan semua orang dapat menerima atau memberikan informasi kepada banyak proses yang dilakukan.
2. Komputer Back End
Komputer back end dalam skala besar biasanya berupa server komputer yang dilengkapi dengan data center dalam penyimpanan besar. Pada umumnya komputer back end harus mempunyai kinerja yang tinggi, karena harus melayani hingga ribuan permintaan data.
3. Penghubung antara keduanya
Penghubung keduanya bisa berupa jaringan LAN atau internet.
Setiap istilah perlu definisi, dan harus ada kesepakatan akan definisi tersebut biar tidak terjadi salah pengertian ataupun salah paham diantara para pengguna istilah tersebut. MapReduce pun punya definisi. 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.
Desain dan Struktur, MapReduce itu sederhana.
Dari definisinya, MapReduce mungkin terkesan sangat ribet. 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 tiap komputer dan dijalankan secara paralel. Terus hasil akhirnya juga disimpan secara terdistribusi. Benar-benar terkesan merepotkan.
Beruntunglah, MapReduce telah didesain sangat sederhana alias simple. Untuk menggunakan MapReduce, seorang programer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan oleh proses Map dan Reduce. Jadi tidak perlu pusing memikirkan bagaimana memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan diatas Google File System
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.
Untuk memperdalam pemahaman, mari kita simak satu contoh. Taruhlah kita akan membuat program MapReduce untuk menghitung jumlah tiap kata dalam beberapa file teks yang berukuran besar. Dalam program ini, fungsi Map dan fungsi Reduce dapat didefinisikan sebagai berikut:
map(String key, String value):
//key : nama file teks.
//value: isi file teks tersebut.
for each word W in value:
emitIntermediate(W,"1");
reduce(String key, Iterator values):
//key : sebuah kata.
//values : daftar yang berisi hasil hitungan.
int result = 0;
for each v in values:
result+=ParseInt(v);
emit(AsString(result));
Hasil akhir dari program ini adalah jumlah dari tiap kata yang terdapat dalam file teks yang dimasukkan sebagai input program ini.
Berbeda dengan SQL Database, dari namanya saja sudah bisa ditebak bahwa nosql database adalah kebalikan dari sql database. Tidak relational / tanpa relation. Database nosql atau yang biasa disebut NoSQL database / cloud database merupakan penyimpanan data / database yang tidak terstruktur.
Nosql database tidak seperti sql database yang menggunakan tabel dalam penyusunan datanya, nosql database menggabungkan semua database tidak membedakan jenis2nya dan tanpa karakteristik umum. Tapi nosql database ini memiliki kecepatan yang super cepat dibanding dengan sql database, pencariannya lebih terfokus. Nosql sebetulnya tidak 100% menyimpan data dengan cara tidak terstruktur, terkadang ada miripnya dengan sql database dengan sedikit susunan pada saat2 tertentu.
Bedanya nosql database ini menyusun bagian didalam bagian lainnya (subset). Jadi setiap bagian akan memiliki beberapa bagian lagi didalamnya. Nosql ini cocok dan biasa digunakan untuk penyimpanan aplikasi atau data yang sangat besar. Karena dengan menggunakan nosql data dapat diakses dengan sangat fleksibel dan sangat sedikit kemungkinan error ketika mengakses banyak data dengan format yang berbeda-beda.
Pengelompokan database noSQL
Secara umum, database noSQL dibagi menurut format penyimpanan dokmentnya . Berikut ini adalah pengelompokan database noSQL berdasarkan model (penyimpanan) datanya
1. Document Database contohnya MongoDB, seiap satu object data disimpan dalam satu dokumen. Dokumen sendiri bisa terdiri dari key-value, dan value sendiri bisa berupa array atau key-value bertingkat.
2. Graph , Format penyimpanan data dalam struktur graph. Format ini sering dipakai untuk data yang saling berhubungan seperti jejaring social. Contoh database noSQL dengan format ini adalah Neo4J dan FlockDB. FlockDB dipakai oleh twitter.
3. Key – Value, contoh database jenis ini adalah Apache Cassandra.
4. Object Database. Format database yang disimpan dalam object object, Object disini sama dengan pengertian object di Pemrograman beroreintasi object , Contoh databasenya adalah Db4o.
5. Tipe lainnya adalah tabular, tuple store dan berbagai jenis lain yang tidak terlalu populer.
Kelebihan NoSQL di banding Relasional Database
1. NoSQL bisa menampung data yang terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstuktur secara efesien dalam skala besar (big data/cloud).
2. Menggunakan OOP dalam pengaksesan atau manipulasi datanya.
3. NoSQL tidak mengenal schema tabel yang kaku dengan format data yang kaku. NoSQL sangat cocok untuk data yang tidak terstruktur, istilah singkat untuk fitur ini adalah Dynamic Schema.
4. Autosharding, istilah sederhananya, jika database noSQL di jalankandi cluster server (multiple server) maka data akan tersebar secara otomatis dan merata keseluruh server.
Kekurangan dari database NoSQL sendiri , minimal bagi saya adalah Hostingnya mahal. beberapa layanan di luar negeri mencharge biaya 100-200USD untuk hosting database noSQL. Selain itu, saya belum pernah menemukan hosting Cpanel yang mendukung database MongoDB atau database noSQL lainnya.
Selain itu, karena bervariasinya produk dan format penyimpanan, berpindah antar satu produk database ke produk noSQL lainnya perlu waktu untuk belajar. Contohnya ketika anda pindah dari MongoDB ke Cassandra, maka anda harus belajar lagi dari awal, berbeda dengan database RDMS.
Daftar Pustaka :
http://www.cloudindonesia.or.id/apa-itu-cloud-computing.html
https://risanputtra.wordpress.com/2016/03/29/pengantar-komputasi-grid/
http://dosen.gufron.com/artikel/pengertian-virtualisasi/8/
http://andikarag.blogspot.co.id/2016/03/distribusi-komputasi-dalam-cloud.html
http://www.teknologi-bigdata.com/2013/02/mapreduce-besar-dan-powerful-tapi-tidak.html
https://www.candra.web.id/pengantar-database-nosql-dan-mongodb/
Komentar
Posting Komentar