Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Private Cloud merupakan pemodelan teknologi Cloud Computing yang hanya memberikan layanan kepada pengguna tertentu. Kebutuhan akan performa server yang baik, tentunya mempengaruhi layanan yang ditawarkan suatu provider cloud kepada penggunanya. Oleh karena itu, pembuatan Cloud Computing dengan memilih layanan Private Cloud pada skripsi ini dilakukan dengan membuat simulasi nyata pada jaringan fisik menggunakan CentOS dengan Eucalyptus di dalamnya. Metode instalasi menggunakan konfigurasi Cloud in a Box. Lima pengujian diimplementasikan untuk mengetahui performa server Private Cloud ini. Instances dibuat sibuk seolah-olah menjalankan sebuah aplikasi sehingga terlihat kinerja dari server cloud. Parameter pengujian yang digunakan untuk pengukuran performa server adalah Load Average, CPU Usage dan Memory Usage. Dari hasil pengukuran menunjukkan bahwa parameter Load Average dengan load tertinggi sebesar 4,35 satuan proses dan CPU Usage tertinggi mencapai nilai 95,04% ketika seluruh instance aktif menjalankan aplikasi. Memory usage server mencapai 4740,95 MB dan untuk seluruh instance menggunakan memori sebesar 29,37% dari penggunaan memori pada server. Tiga parameter di atas menunjukkan kesesuaian server cloud dalam menangani pengguna pada jaringan privat IaaS ini dengan konsep Cloud IaaS pada umumnya.

---

Private Cloud is a technology model of Cloud computing that only provide service to a particular user. Requirement for a good server performance, of course, affect the service offered to the user of a cloud provider. Therefore, making cloud computing by choosing a Private Cloud service in this thesis was to create a simulation of the real physical network using CentOS with Eucalyptus in it. Installation method using configuration Cloud in a Box. Five tests are implemented to determine the performance of the server's Private Cloud. Instances kept busy as running an application and visible the performance of the server cloud. Testing parameters used to measure the performance of the server is the Load Average, CPU Usage and Memory Usage.

From the measurement results indicate that the parameter Load Average with the highest load of 4.35 units and the highest CPU usage reaches 95.04% when all active instances running the application. Memory usage of server and to achieve 4740.95 MB memory instances amounting to 29.37%. Three parameters above indicates suitability of cloud servers to handle the user's private network to the concept of Cloud IaaS IaaS in general."

"Komputasi terdistribusi merupakan salah satu kemajuan teknologi dalam mengolah data. Penggunaan komputasi terdistribusi memudahkan user untuk mengolah data menggunakan beberapa komputer yang secara fisik terpisah atau terdistribusi. Salah satu teknologi yang menggunakan konsep komputasi terditribusi adalah Hadoop. Hadoop merupakan framework software berbasis Java dan open source yang berfungsi untuk mengolah data yang memiliki ukuran yang besar secara terdistribusi. Hadoop menggunakan sebuah framework untuk aplikasi dan programming yang disebut dengan MapReduce. Enam skenario diimplementasikan untuk menganalisa performa kecepatan MapReduce pada Hadoop. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diketahui penambahan jumlah physical machine dari satu menjadi dua physical machine dengan spesifikasi physical machine yang sesuai perancangan dapat mempercepat kecepatan rata-rata MapReduce. Pada ukuran file 512 MB, 1 GB, 1.5 GB, dan 2 GB, penambahan physical machine dapat mempercepat kecepatan rata-rata MapReduce pada masing-masing ukuran file sebesar 161.34, 328.00, 460.20, dan 525.80 detik. Sedangkan, penambahan jumlah virtual machine dari satu menjadi dua virtual machine dengan spesifikasi virtual machine yang sesuai perancangan dapat memperlambat kecepatan rata-rata MapReduce. Pada ukuran file 512 MB, 1 GB, 1.5 GB, dan 2 GB, penambahan virtual machine dapat memperlambat kecepatan rata-rata MapReduce pada masing-masing ukuran file sebesar 164.00, 504.34, 781.27, dan 1070.46 detik. Berdasarkan hasil pengukuran juga diketahui bahwa block size dan jumlah slot map pada Hadoop dapat mempengaruhi kecepatan MapReduce.

---

Distributed computing is one of the advance technology in data processing. The use of distributed computing allows users to process data using multiple computers that are separated or distributed physically. One of technology that uses the concept of distributed computing is Hadoop. Hadoop is a Java-based software framework and open source which is used to process the data that have a large size in a distributed manner. Hadoop uses a framework for application and programing which called MapReduce. Six scenarios are implemented to analyze the speed performance of Hadoop MapReduce. Based on the study, known that the additional the number of physical machines from one to two physical machines with suitable specifications design can speed up the average speed of MapReduce. On file 512 MB, 1 GB, 1.5 GB, and 2 GB size additional the number of physical machines can accelerate MapReduce average speed on each file size for 161.34, 328.00, 460.20, and 525.80 seconds. Meanwhile, additional the number of virtual machines from one to two virtual machines with suitable specifications design can slow down the average speed of MapReduce. On file 512 MB, 1 GB, 1.5 GB, and 2 GB size, additional the number of virtual machines can slow down the average speed of each MapReduce on a file size for 164.00, 504.34, 781.27, and 1070.46 seconds. Based on the measurement result is also known that the block size and number of slot maps in Hadoop MapReduce can affect speed."