• Parallelism Concept

Banyak perkembangan-perkembangan baru dalam arsitektur komputer yang didasarkan pada konsep pemrosesan paralel. Pemrosesan paralel dalam sebuah komputer dapat didefinisikan sebagai pelaksanaan instruksi-instruksi secara bersamaan waktunya. Hal ini dapat menyebabkan pelaksanaan kejadian-kejadian (1) dalam interval waktu yang sama, (2) dalam waktu yang bersamaan atau (3) dalam rentang waktu yang saling tumpang tindih.

Sekalipun didukung oleh teknologi prosesor yang berkembang sangat pesat, komputer sekuensial tetap akan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnya konsep keparalelan (parallelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatan pemrosesan yang sangat tinggi, seperti misalnya prakiraan cuaca, simulasi pada reaksi kimia, perhitungan aerodinamika dan lain-lain.

Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasa pemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itu sendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karena masalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangat tinggi.

Adapun proses kerja , pemrosesan paralel membagi beban kerja dan mendistribusikannya pada komputer-komputer lain yang terdapat dalam sistem untuk menyelesaikan suatu masalah. Sistem yang akan dibangun akan tidak akan menggunakan komputer yang didesikasikan secara khusus untuk keperluan pemrosesan paralel melainkan menggunakan komputer yang telah ada. Artinya, sistem ini nantinya akan terdiri dari sejumlah komputer dengan spesifikasi berbeda yang akan bekerjasama untuk menyelesaikan suatu masalah.

• Distributed Processing

Di dalam komputasi parallel ada yang dinamakan dengan pemrograman parallel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi (distributed computing).

Parallel distributed computing dapat dibentuk dari :

PVM (Parallel Virtual Machine)

Untuk mendukung workstation clusters yang merupakan sebuah perangkat lunak yang mampu mensimulasikan pemrosesan paralel pada jaringan.

MPI (Message-Passing Interface) programming GUI

Untuk parallel computers yang merupakan sebuah mekanisme mengiriman instruksi dan data antara dua proses komputasi yang berbeda yang berada pada komputer berbeda pada sistem sistem paralel. Paket-paket yang mempunyai spesifikasi kebutuhan MPI telah banyak beredar di Internet dan telah dilengkapi dengan LAM/MPI [5] dan MPICH [6]. Paket-paket ini telah dilengkapi dengan fungsi-fungsi yang menggunakan library C dan Fortran. Kemampuan MPI digunakan untuk menginterpretasikan bahasa pemrograman matrik kemampuan dynamic linking dari bahasa tersebut. Fungsi library dari paket MPI dapat digabungkan dengan dynamic extension dengan cara menghubungkan bahasa pemrograman tersebut dengan bahasa C, C++, atau FORTRAN. Hal ini telah dilakukan untuk menciptakan toolbox MPI (MPITB) untuk kebutuhan MATLAB, dan bahasa pemrograman GNU Octave oleh Fernandez Baldomero .

• Architectural Parallel 

Menurut seorang Designer Processor, taksonomi Flynn, Arsitektur Komputer dibagi menjadi 4 bagian, yaitu : 

SISD  (Single Instruction, Single Data)

Merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

SIMD (Single Instruction, Multiple Data)

Processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).

MISD (Multiple Instruction, Single Data)

Merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

Merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

•  Pengantar Thread Programming

Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informasi yang dibutuhkan untuk melayani satu pengguna individu atau permintaan layanan tertentu. Jika beberapa pengguna menggunakan program atau permintaan bersamaan dari program lain yang sedang terjadi, thread yang dibuat dan dipelihara untuk masing-masing proses. Thread memungkinkan program untuk mengetahui user sedang masuk didalam program secara bergantian dan akan kembali masuk atas nama pengguna yang berbeda. Salah satu informasi thread disimpan dengan cara menyimpannya di daerah data khusus dan menempatkan alamat dari daerah data dalam register. Sistem operasi selalu menyimpan isi register saat program interrupted dan restores ketika memberikan program kontrol lagi.

Sebagian besar komputer hanya dapat mengeksekusi satu instruksi program pada satu waktu, tetapi karena mereka beroperasi begitu cepat, mereka muncul untuk menjalankan berbagai program dan melayani banyak pengguna secara bersamaan. Sistem operasi komputer memberikan setiap program “giliran” pada prosesnya, maka itu memerlukan untuk menunggu sementara program lain mendapat giliran. Masing-masing program dipandang oleh sistem operasi sebagai suatu tugas dimana sumber daya tertentu diidentifikasi dan terus berlangsung. Sistem operasi mengelola setiap program aplikasi dalam sistem PC (spreadsheet, pengolah kata, browser Web) sebagai tugas terpisah dan memungkinkan melihat dan mengontrol item pada daftar tugas. Jika program memulai permintaan I / O, seperti membaca file atau menulis ke printer, itu menciptakan thread. Data disimpan sebagai bagian dari thread yang memungkinkan program yang akan masuk kembali di tempat yang tepat pada saat operasi I / O selesai. Sementara itu, penggunaan bersamaan dari program diselenggarakan pada thread lainnya. Sebagian besar sistem operasi saat ini menyediakan dukungan untuk kedua multitasking dan multithreading. Mereka juga memungkinkan multithreading dalam proses program agar sistem tersebut disimpan dan  menciptakan proses baru untuk setiap thread.

Static Threading

Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan prosesor itu.

Mekanisme ini terhitung lambat, karenanya disebut dengan static. Selain itu teknik ini tidak mudah diterapkan dan rentan kesalahan. Alasannya, pembagian pekerjaan yang dinamis di antara thread-thread menyebabkan load balancing-nya cukup rumit. Untuk memudahkannya programmer harus menggunakan protocol komunikasi yang kompleks untuk menerapkan scheduler load balancing. Kondisi ini mendorong pemunculan concurrency platforms yang menyediakan layer untuk mengkoordinasi, menjadwalkan, dan mengelola sumberdaya komputasi paralel.

Sebagian platform dibangun sebagai runtime libraries atau sebuah bahasa pemrograman paralel lengkap dengan compiler dan pendukung runtime-nya.

Dynamic Multithreading

Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops. Nested parallelism memungkinkan sebuah subroutine di-spawned (ditelurkan dalam jumlah banyak seperti telur katak) sehingga program utama tetap berjalan sementara subroutine menghitung hasilnya. Sedangkan parallel loops seperti halnya fungsi for namun memungkinkan iterasi loop dilakukan secara bersamaan.

• Pengantar Message Passing, OpenMP

Massage Passing merupkan suatu teknik bagaimana mengatur suatu alur komunikasi messaging terhadap proses pada system. Message passing dalam ilmu komputer adalah suatu bentuk komunikasi yang digunakan dalam komputasi paralel , pemrograman-berorientasi objek , dan komunikasi interprocess . Dalam model ini, proses atau benda dapat mengirim dan menerima pesan yang terdiri dari nol atau lebih byte, struktur data yang kompleks, atau bahkan segmen kode ke proses lainnya dan dapat melakukan sinkronisasi. Objek didistribusikan dan metode sistem remote doa seperti ONC RPC , CORBA , Java RMI , DCOM , SOAP , . NET Remoting , CTO , QNX Neutrino RTOS , OpenBinder , D-Bus , Unison RTOS dan serupa pesan lewat sistem.Paradigma Message passing yaitu :

Banyak contoh dari paradigma sekuensial dipertimbangkan bersama-sama.

Programmer membayangkan beberapa prosesor, masing-masing dengan memori, dan menulis sebuah program untuk berjalan pada setiap prosesor.

Proses berkomunikasi dengan mengirimkan pesan satu sama lain

OpenMP merupakan API yang mendukung multi-platform berbagi memori multiprocessing pemrograman C , C + + , dan Fortran , pada kebanyakan arsitektur prosesor dan system operasi , termasuk Solaris , AIX , HP-UX , GNU / Linux , Mac OS X , dan Windows platform. Ini terdiri dari satu set perintah kompiler, rutinitas library, dan variable lingkungan yang mempengaruhi perilaku run-time. OpenMP dikelola oleh nirlaba teknologi konsorsium OpenMP Arsitektur Review Board (ARB atau OpenMP), bersama-sama didefinisikan oleh sekelompok perangkat keras komputer utama dan vendor perangkat lunak, termasuk AMD , IBM , Intel , Cray , HP , Fujitsu , Nvidia , NEC , Microsoft , Texas Instruments , Oracle Corporation , dan banyak lagi.

• Pengantar Programming CUDA

GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU. CUDA merupakan teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor (CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.

CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture, didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya.

Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia. Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.

Keuntungan dengan CUDA sebenarnya tidak luput dari teknologi aplikasi yang ada. CUDA akan mempercepat proses aplikasi tertentu, tetapi tidak semua aplikasi yang ada akan lebih cepat walaupun sudah mengunakan fitur CUDA. Hal ini tergantung seberapa cepat procesor yang digunakan, dan seberapa kuat sebuah GPU yang dipakai. Dan bagian terpenting adalah aplikasi apa yang memang memanfaatkan penuh kemampuan GPU dengan teknologi CUDA. Kedepan seperti pengembang software Adobe akan ikut memanfaatkan fitur CUDA pada aplikasi mereka.Jawaban akhir adalah, untuk memanfaatkan CUDA kembali melihat aplikasi software yang ada. Apakah software yang ada memang mampu memanfaatkan CUDA dengan proses melalui GPU secara penuh. Hal tersebut akan berguna untuk mempercepat selesainya proses pada sebuah aplikasi. Dengan kecepatan proses GPU, aplikasi akan jauh lebih cepat. Khususnya teknologi ilmu pengetahuan dengan ramalan cuaca, simulator pertambangan atau perhitungan yang rumit dibidang keuangan. Sedangkan aplikasi umum sepertinya masih harus menunggu.

 Daftar Pustaka :

• https://andrifirmanc.wordpress.com/2016/05/07/parallel-computation-pengantar-thread-dan-cuda-programming/
• https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_paralel
• http://aulia.blog.widyatama.ac.id/2016/02/26/perkembangan-komputasi/
• http://agung-ananda.blogspot.co.id/2012/04/kinerja-komputasi-dengan-parallel.html
• http://syahrin-alf.blogspot.co.id/2016/05/apa-itu-parallel-computation.html
• http://nazaruddin.blog.unigha.ac.id/2013/08/24/pengertian-komputasi-paralel/ 

Quantum Computation
Dalam bahasa Indonesia yaitu komputer kuantum, merupakan komputer yang memanfaatkan fenomena-fenomena dari mekanika quantum, seperti quantum superposition dan quantum entanglement, yang digunakan untuk pengoperasian data.

Perhitungan jumlah data pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.

Komputer kuantum dapat jauh lebih cepat dari komputer konvensional pada banyak masalah, salah satunya yaitu masalah yang memiliki sifat berikut :

    Satu-satunya cara adalah menebak dan mengecek jawabannya berkali-kali
    Terdapat n jumlah jawaban yang mungkin
    Setiap kemungkinan jawaban membutuhkan waktu yang sama untuk mengeceknya
    Tidak ada petunjuk jawaban mana yang kemungkinan benarnya lebih besar: memberi jawaban dengan asal tidak berbeda dengan mengeceknya dengan urutan tertentu.


Quantum Entanglement

Quantum entanglement adalah efek mekanik kuantum yang mengaburkan jarak antara partikel individual sehingga sulit menggambarkan partikel tersebut terpisah meski Anda berusaha memindahkan mereka. Entanglement juga merupakan esensi komputasi kuantum karena ini adalah jalinan kualitas yang berhubungan dengan lebih banyak informasi dalam bit kuantum dibanding dengan bit komputing klasik.

Quantum entanglement terjadi ketika partikel seperti foton, elektron, molekul besar seperti buckyballs, dan bahkan berlian kecil berinteraksi secara fisik dan kemudian terpisahkan; jenis interaksi adalah sedemikian rupa sehingga setiap anggota yang dihasilkan dari pasangan benar dijelaskan oleh kuantum mekanik deskripsi yang sama (keadaan yang sama), yang terbatas dalam hal faktor penting seperti posisi, momentum, perputaran, polarisasi


Pengoperasian Data Qubit

Sebuah qubit adalah unit dasar informasi dalam sebuah komputer kuantum. Sementara sedikit dapat mewakili hanya satu dari dua kemungkinan seperti 0 / 1, ya / tidak, qubit dapat mewakili lebih: 0 / 1, 1 dan 0, probabilitas terjadinya setiap saat dikombinasikan dengan qubit lebih, dan semua yang secara bersamaan. Secara umum komputer kuantum dengan qubit n bisa dalam superposisi sewenang-wenang hingga 2 n negara bagian yang berbeda secara bersamaan (ini dibandingkan dengan komputer normal yang hanya dapat di salah satu negara n 2 pada satu waktu).

Untuk memanipulasi sebuah qubit, maka menggunakan Quantum Gates (Gerbang Kuantum). Cara kerjanya yaitu sebuah gerbang kuantum bekerja mirip dengan gerbang logika klasik. Gerbang logika klasik mengambil bit sebagai input, mengevaluasi dan memproses input dan menghasilkan bit baru sebagai output.


Quantum Gates


Quantum Gates / Gerbang Quantum merupakan sebuah aturan logika / gerbang logika yang berlaku pada quantum computing. Prinsip kerja dari quantum gates hampir sama dengan gerbang logika pada komputer digital. Jika pada komputer digital terdapat beberapa operasi logika seperti AND, OR, NOT, pada quantum computing gerbang quantum terdiri dari beberapa bilangan qubits, sehingga quantum gates lebih susah untuk dihitung daripada gerang logika pada komputer digital.


Algoritma Shor

Algoritma yang ditemukan oleh Peter Shor pada tahun 1995. Dengan menggunakan algoritma ini, sebuah komputer kuantum dapat memecahkan sebuah kode rahasia yang saat ini secara umum digunakan untuk mengamankan pengiriman data. Kode yang disebut kode RSA ini, jika disandikan melalui kode RSA, data yang dikirimkan akan aman karena kode RSA tidak dapat dipecahkan dalam waktu yang singkat. Selain itu, pemecahan kode RSA membutuhkan kerja ribuan komputer secara paralel sehingga kerja pemecahan ini tidaklah efektif.

Algoritma Shor bergantung pada hasil dari teori bilangan. Hasil ini adalah: fungsi periodik. Dalam konteks algoritma Shor, n akan menjadi bilangan yang akan difaktorkan. Jika dua bilangan tersebut adalah coprime itu berarti bahwa pembagi umumnya adalah 1. Perhitungan fungsi ini untuk jumlah eksponensial, dari itu akan mengambil waktu eksponensial pada komputer klasik. Algoritma Shor memanfaatkan paralelisme kuantum untuk melakukan jumlah eksponensial operasi dalam satu langkah.

Daftar Pustaka
http://ikapuchhino.blogspot.com/
http://id.wikipedia.org/wiki/Komputer_kuantum
https://amoekinspirasi.wordpress.com/2014/05/15/pengertian-quantum-computing-dan-implementasinya/
http://zhrfatima.blogspot.com/2013/06/quantum-computing.html

Komputasi Cloud

Cloud Computing? pasti banyak dari kita yang sudah sering dengar kata tersebut, atau jika belum pernah dengar, mungkin pernah dengar istilah dalam bahasa Indonesia-nya, yaitu “Komputasi Awan”. Apakah komputer di awan?  Bukan berarti komputernya ada di awan. Ada banyak sudut pandang untuk menjelaskan apa itu Cloud Computing, Wikipedia sendiri menjelaskan Cloud Computing dengan cukup jelas. Cloud Computing atau komputasi awan merupakan kombinasi pemanfaatan teknologi komputer dengan pengembangan berbasis internet. Sebutan cloud sendiri merupakan sebuah istilah yang diberikan pada teknologi jaringan internet. Pada teknlogi komputasi berbasis awan semua data berada dan disimpan di server internet, begitu juga dengan aplikasi ataupun software yang pada umumnya dibutuhkan pengguna semuanya berada di komputer server. Sehingga kita tidak perlu melakukan instalasi pada server. Tetapi pengguna harus terhubung ke internet untuk bisa mengakses dan menjalankan aplikasi yang berada di server tersebut.

Dengan kata lain pengguna bisa saja hanya menyediakan sebuah komputer dan perangkat jaringan internet untuk bisa terhubung ke server internet dan menyimpan data di komputer server tanpa harus menyediakan hard-disk yang berkapasitas besar pada komputernya sendiri untuk menyimpan datanya. Begitu juga dengan program aplikasi katakanlah seperti Microsoft Office, Excel dan lain sebagainya pengguna bisa menjalankan aplikasi tersebut di server internet sehingga tidak perlu repot-repot untuk menginstal aplikasi tersebut di komputernya sendiri.

Dengan Kata lain kita tidak perlu investasi server berbentuk fisik, kita tidak perlu maintain hardware server. Bagaimana sangat bagus bukan?

Jenis-jenis cloud computing

Berdasarkan jenis layanan-nya, Cloud Computing dibagi menjadi berikut ini:

Software as a Service (SaaS)

Adalah salah satu layanan dari Cloud Computing dimana kita tinggal memakai software (perangkat lunak) yang telah disediakan. User hanya tahu bahwa perangkat lunak bisa berjalan dan bisa digunakan dengan baik. Contoh, layanan email publik (Gmail, YahooMail, Hotmail), social network (Facebook, Twitter, LinkedIn) instant messaging (Yahoo Messenger, Skype, Line, WhatsApp) 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 sekarang 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.

Platform as a Service (PaaS)

Adalah layanan dari Cloud Computing kalau kita analogikan dimana kita menyewa “rumah” berikut lingkungan-nya (sistem operasi, network, database 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). 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, dan sebagainya. 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 dan lainnya dengan segera.

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. 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.

KONSEP GRID COMPUTING

Beberapa konsep dasar dari grid computing :

·         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.

Virtualisasi

Dalam ilmu komputer, virtualisasi (bahasa Inggris: virtualization) adalah istilah umum yang mengacu kepada abstraksi dari sumber daya komputer. Definisi lainnya adalah "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 logikal." Istilah virtualisasi sudah digunakan secara luas sejak 1960-an, dan telah diaplikasikan kepada beberapa aspek komputer—dari keseluruhan sistem komputer sampai sebuah kemampuan atau komponen individu. Secara umum semua teknologi virtualisasi mengacu kepada "menyembunyikan detail teknis" melalui enkapsulasi. 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. Namun untuk kali ini saya akan fokus membahas tentang virtualisasi jaringan/data center

Fungsi Virtualisasi

Secara umum fungsi virtualisasi data center adalah sebagai berikut.

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

4.Mengurangi Panas. Berkurangnya jumlah perangkat otomatis mengurangi panasnya ruang server/data center. Ini akan berimbas pada pengurangan biaya pendinginan/AC dan pada akhirnya mengurangi biaya penggunaan listrik

5.Mengurangi Biaya Space. Semakin sedikit jumlah server berarti semakin sedikit pula ruang untuk menyimpan perangkat. Jika server ditempatkan pada suatu co-location server/data center, ini akan berimbas pada pengurangan biaya sewa

6.Kemudahan Maintenance & Pengelolaan. Jumlah server yang lebih sedikit otomatis akan mengurangi waktu dan biaya untuk mengelola. Jumlah server yang lebih sedikit juga berarti lebih sedikit jumlah server yang harus ditangani

7.Standarisasi Hardware. Virtualisasi melakukan emulasi dan enkapsulasi hardware sehingga proses pengenalan dan pemindahan suatu spesifikasi hardware tertentu tidak menjadi masalah. Sistem tidak perlu melakukan deteksi ulang hardware sebagaimana instalasi pada sistem/komputer fisik

8.Kemudahan Replacement. Proses penggantian dan upgrade spesifikasi server lebih mudah dilakukan. Jika server induk sudah overload dan spesifikasinya tidak mencukupi lagi, kita bisa dengan mudah melakukan upgrade spesifikasi atau memindahkan virtual machine ke server lain yang lebih powerful.

Keuntungan Menggunakan teknologi Virtualisasi

Semakin berkembangnya tuntutan dunia dalam industri komputer untuk memenuhi kebutuhan manusia dan semakin komplex infrastruktur untuk membangun nya maka teknologi virtualisasi dibuat untuk menyederhanakan kerumitan yang ada. dengan menggunakan virtual environment,konfigurasi server dan infrastruktur jaringan lebih gampang dimanage dan dimonitor. berikut adalah beberapa keuntungan/benefit menggunakan teknologi virtualisasi dalam dunia komputer modern saat ini .

·         Optimalisasi Server

jika kita mempunyai server fisik dengan kapasitas besar, sedangkan aplikasi server yang akan kita bangun memerlukan resource yang kecil alangkan baiknya server yang akan kita bangun dimasukan kedalam virtual environment dan mengatur resource VE sesuai dengan kebutuhan aplikasi server yang akan kita bangun, Dengan demikian sisa resource bisa kita manfaatkan untuk membangun server lain diwaktu yang akan datang tanpa harus membeli perangkat baru.

·         SnapshotVirtual environment

mendukung snapshot yang memungkinkan kita untuk mengembalikan virtual environment(VE) ke kondisi saat snapshot diambil jika terjadi kesalahan konfigurasi/Error .Snapshot akan menyimpan kondisi dari VE dan kita bisa merestore kapanpun kita mau.

·         Migrasi Mudah

Hypervisor sekarang telah mendukung live migration, dimana kita bisa memindah VE (Server) yang sedang berjalan ke server fisik yang lain tanpa mengalami server down.

·         Instan Fail Over

Mayoritas Hypervisor telah mendukung clustering sehingga fail over bisa dilakukan secara instan dan otomatis.

·         Flexible

Dengan menggunakan teknologi virtual pengelolaan server akan menjadi lebih mudah ketika kita ingin memindah, merubah resource bahkan ketika kita ingin memindahkan server dalam keadaan hidup tanpa mengalami down (Live Migration). Proses penginstallan dan recovery juga tidak memakan waktu yang lama jika terjadi kerusakan /error pada Hypervisor.

Komputasi distribusi 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). Kenyataannya bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparasi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem computer tunggal, seperti yang biasa digunakannya. Ada 2 buah komponen penting dalam komputasi terdistribusi yaitu server atau komputer pusat yang secara konstan menyediakan dan menjalankan program komputer dan database yang dibutuhkan oleh komputer lain di dalam jaringan tersebut. Serta workstation atau client yang berisi program yang ditempatkan pada server jaringan. Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya. Cloud computing sangat berguna pada saat ini yang berfungsi untuk menyimpan data pada internet.     Di dalam cloud computing terdapat distributed computation, dimana interaksi yang dilakukan antar computer seperti mengirim dan menerima data menggunakan jaringan computer hingga pengaksesan sumberdaya bisa dilakukan secara paralel dan bisa dimanfaatkan dalam waktu yang bersamaan. 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. Dalam rangka untuk meningkatkan proses bisnis, setiap tingkatan dalam sistem biasanya menyebarkan beberapa server untuk mendistribusikan beban dan toleransi kesalahan. seperti distribusi beban di beberapa server dalam tingkat yang sama dapat dilihat sebagai distribusi beban horisontal, tampak seperti gambar berikut.

Horizontal distribusi beban

Salah satu batasan dari distribusi beban horisontal adalah bahwa beban tidak dapat didistribusikan lebih lanjut ketika semua server dalam tingkatan tertentu mengambil hasil dari kesalahan konfigurasi infrastruktur. dimana terlalu banyak server yang dikerahkan pada satu tingkat sementara dilain pihak ada sedikit server yang dikerahkan di lain tingkatan.Sebuah pengamatan penting adalah bahwa dalam sistem kompleks SOA multi-tier, proses bisnis tunggal sebenarnya bisa dilaksanakan oleh beberapa jalur yang berbeda melalui tingkat perhitungan dalam rangka memberikan ketahanan dan skalabilitas. Sebuah layanan komposit dapat direpresentasikan sebagai tingkatan pemanggilan beberapa komponen dalam sebuah infrastruktur TI berbasis SOA. Gambar berikut menggambarkan istilah-istilah di atas.

Distribusi beban vertikal

Berikut tugas analitik komposit online dapat direpresentasikan sebagai panggilan untuk Web dan Aplikasi Server (WAS) untuk melakukan pra-pemrosesan tertentu, diikuti dengan sebuah panggilan dari WAS ke server database (DB) untuk mengambil data yang dibutuhkan, setelah itu WAS meneruskan data yang ditetapkan ke server analitik khusus untuk tugas-tugas komputasi data mining yang mahal. Tugas komposit memiliki beberapa implementasi di pusat data modern IT. Implementasi alternatif dapat memanggil prosedur yang tersimpan pada database untuk menjalankan data mining dan bukan memiliki server analitik khusus untuk melakukan tugas ini. Implementasi alternatif menyediakan distribusi beban vertikal dengan memungkinkan penjadwalan pekerjaan untuk memilih implementasi WAS dan DB saat analitik server tidak tersedia. Reusability adalah salah satu tujuan utama dari pendekatan SOA. Sehubungan dengan reusability yang tinggi dari komponen aplikasi, adalah mungkin untuk menentukan alur kerja yang kompleks dengan beberapa cara. Namun sulit untuk menilai, mana yang merupakan penerapan yang terbaik.

Map Reduse dan No Sql

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. Penjelasan lebih mengenai NoSQL database akan dijelaskan pada sub bab dibawah ini.

Database NoSQL, juga disebut Not Only SQL, adalah sebuah pendekatan untuk pengelolaan datadan 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 melarangbahasa 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 tupelMap Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu sama lain. Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi kita.

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. Dan juga terinspirasi dari Google, pada ranah open source terlihat percepatan pengembangan framework lainnya yang juga bersifat terdistribusi dan menggunakan konsep yang sama, project open source tersebut bernama Apache Hadoop.

No sql dan Database

NoSQL singkatan dari Not Only SQL. 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. 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.

Pengelompokan database noSQL

Secara umum, database noSQL dibagi menurut format penyimpanan dokmentnya . Berikut ini adalah pengelompokan database noSQL berdasarkan model (penyimpanan) datanya.

·         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.

·         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.

·         Key – Value,  contoh database jenis ini adalah Apache Cassandra.

·         Object Database. Format database yang disimpan dalam object-object, Object disini sama dengan pengertian object di Pemrograman beroreintasi object, Contoh databasenya adalah Db4o.

·         Tipe lainnya adalah tabular, tuple store dan berbagai jenis lain yang tidak terlalu populer.

Kelebihan NoSQL

·         NoSQL bisa menampung data yang terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstuktur secara efesien dalam skala besar (big data/cloud).

·         Menggunakan OOP dalam pengaksesan atau manipulasi datanya.

·         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.

·         Autosharding, istilah sederhananya, jika database noSQL di jalankandi cluster server (multiple server) maka data akan tersebar secara otomatis dan merata keseluruh server.

Kekurangan NoSQL

·         Hostingnya mahal. beberapa layanan di luar negeri mencharge biaya 100-200USD untuk hosting database noSQL.

·         Sulitnya mencari hosting Cpanel yang mendukung database MongoDB atau database noSQL lainnya.

·         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.

Beberapa database NoSQL:

·         MongoDB

MongoDB merupakan database open source berbasis dokumen (Document-Oriented Database) yang awalnya dibuat dengan bahasa C++.

·         Cassandra Apache

Cassandra Dikembangkan oleh APACHE. Aplikasi Inilah yang digunakan facebook untuk penyimpanan miliayaran data hingga saat ini.

·         CouchDB

CouchDB juga dikembangkan oleh APACHE. CouchDB adalah database yang benar-benar merangkul web. Menyimpan data Anda dengan dokumen JSON. 

Daftar Pustaka :

http://www.cloudindonesia.or.id/apa-itu-cloud-computing.html

http://febbri-grunge.blogspot.co.id/2015/06/komputasi-grid-grid-computing.html

http://naufalgholibs.blogspot.co.id/2017/10/pengertian-dan-fungsi-virtualisasi.html

https://masyenitiffany-trip.blogspot.co.id/2017/04/mengetahui-komputasi-distribusi-dalam.html

http://dinardc.blogspot.co.id/2016/03/nosql-database.html
http://putrifebiani.blogspot.co.id/2014/05/map-reduce-dan-nosql.html