ANALISIS PENG GUJIAN DAYA KOM MPUTASI MELALUI M I PENDEK KATAN ME ETODE FUL LL VIRTUA ALIZATIO ON DAN PA ARAVIRT TUALIZAT TION A Ahda Gaharra Juurusan Teknnik Elektro, Fakultas F Teknnik, Universiitas Brawijay ya Dosen Pem mbimbing : Addharul Muttaaqin ST., MT T. dan Hadi Suyono, S ST.,, MT., Ph.D. Salah satu u contoh inefisiensi daya teerjadi pada linngkungan perkantoran dimana d hanyya untuk keebutuhan pengggunaan aplikkasi perkantorran seharihaari, seringkaali kemampu uan perangkkat yang diigunakan maasih berlebihh jika pengggunaannya haanya terbatas untuk u kebutuh han tersebut. Oleh karrena itu, jiika memang kendala opptimalisasi kemampuan komputasi sebuah koomputer terlettak pada funggsinya jika diooperasikan seecara konvenssional oleh seeorang pengguuna, maka koomputer terseebut dapat dialihfungsikan d n sebagai seerver virtualisasi untuk nantinya n dapaat diakses olleh banyak peengguna. Dalam peembuatan serv ver virtualisasi tersebut, diikenal dua jennis metode penndekatan yaittu metode fuull virtualization dan pa aravirtualizattion yang keeduanya samaa-sama memiiliki kemampuuan untuk m membuat mesiin virtual yaang dapat diooperasikan laayaknya sebuaah komputer fisik. fi
Abstrak -- Prosesor koomputer terrus mengalaami pen ningkatan kemampu uan komputaasi, namun seringkalii peningkattan tersebut belum diirin ngi pemberian beban prosses yang maaksimal untuk k mendayagu unakan selurruh kemamp puan prosessor. Tidak maksimaln nya kemamp puan komputtasi mengakiibatkan poten nsi idle yaang besar pada proseesor sehing gga berdamp pak pada inefisiensi i k konsumsi da aya listrik. S Salah satu solusi s untuk k mengatasin nya adalah d dengan memffungsikan seb buah komputter sebagai server virtu ualisasi dengaan metode full f virtualizaation dan paravirtualiza p ation. Mela alui pendekaatan metode tersebut, t akan n dilakukan uji perband dingan kemampuan kom mputasi berik kut daya listtrik yang dib butuhkan oleeh 2 komputter dengan prosesor Inttel Core i3-22120 dan In ntel Core i3-3240 dalam m memprosees beban yaang dijalank kan lewat pen nggunaan koomputer secaara konvensiional (tanpa virtualisasi) maupun ketiika difungsik kan sebagaii server virtualisasi lew wat KVM daan XEN. Dari pen ngujian dihaasilkan bahw wa penggunaaan daya untuk u tiap satuan kom mputasi paada prosesorr Intel Coree i3-2120 dengan d meto ode virtualisasi berkisar 0,25 - 1,3 W lebih bessar daripadaa metode kon nvensional. Kemudian K paada prosesorr Intel Core i3-3240, pen nggunaan da aya untuk tiiap satuan komputasi k d dengan meto ode virtualisasi berkisar 0,98 – 1,1 W lebih bessar daripadaa metode kon nvensional.
II. DASAR TEORI T A Sumber Koonsumsi Daya A. Ada bebeerapa faktor yang berperran dalam diisipasi daya pada p CPU (Pcp pu) (Chang, Naehyuck, N 20006) yaitu : disipasi daya dinamis d (Pdynn), disipasi daaya listrik shoort-circuit (Pssc), dan hilanggnya daya akkibat kebocorran arus padaa transistor (P Pleak) dan diiukur dalam satuan Watt. Jika dirumusskan akan m menjadi : Konsumssi daya listrik dinamis (Pdyyn ) terjadi paada saat kapasitansi k total pada gerbang m menyimpan dan d melepaskkan muatan (Geiger, 19990:597). Jikaa kapasitansi total gerbangg termasuk kaapasitansi parrasitik dan kap pasitor beban adalah C, daan nilai teganggan Vdd adalaah V, maka ennergi yang diiberikan pada kapasitor adaalah :
Kata kuncci -- full virtualizatio on, paravirtu ualization, komputasi, dayya listrik.
I.I. INTROD DUCTION
D
ewaasa ini teknologi inform masi mengalaami perkkembangan yang y pesat dari waktu ke waktu, teermasuk peraangkat kompuuter. Salah saatu aspeknyaa adalah peningkatann kemampuuan komputasi prosesor yaang diukur dallam satuan flo ops (floating point per secoond). Nam mun peningkatan kemamppuan komputtasi tersebut seringkali belum diiiringi denggan pemberiaan beban kinerja k yangg tepat unttuk mengoptiimalkan kemaampuannya. P Padahal idealnnya untuk menghasilkan m n nilai komputaasi yang tingggi, komputerr harus dipekkerjakan hinggga kemampuuan maksimaal.
e total yang y dapat diiserap dan Karena energi diisimpan oleh h kapasitor adalah ½C CV2 atau seetengah dari jumlah eneergi harus ddilepaskan. K Ketika kapasittor dalam siklus melepass muatan, juumlah energi yang disim mpan sebelum mnya akan diilepaskan pulaa. Sehingga pada p satu sikllus, energi keeseluruhan yaang dilepas kapasitor k adalah CV¬2. Bila frekuensi operasi adalah h f, maka disiipasi daya raata-ratanya adaalah :
1
kaarena itu, hyppervisor juga sering disebuut sebagai viirtual machinee management (VMM). Hypervisorr dapat diklasifikasikan ke dalam duua tipe yaitu :
Sehhingga disipassi daya listrikk dinamis akkan sebandinng dengan kapasitansi total ((F), kuadrat dari d V), dan frekueensi operasi (H Hz tegangann catu daya (V atau s-1).. Tiapp peralihan nilai logika pada gerbaang logika, jjuga menyebaabkan keadaaan transistor di dalam CPU C ikut berubah. b Peruubahan konddisi tersebut terjadi dalam waktu yang terbattas, a sehinggaa pada suatu saat yang sinngkat akan ada beberapaa transistor yanng bekerja secara bersamaaan. Pada saatt kondisi terseebut dicapai, sumber s teganggan Vdd dann Vss komponnen akan terhhubung sehinggga terbentukk jalur di anntara keduanyya. Inilah yaang menyebaabkan disipasi daya short-circuit (Psc).
bar 2.5 Tipe-ttipe hypervisoor Gamb Sumbber : (Gerald J. J Popek.1974)) D Full Virtualization D.
2. 3.
Gambarr 2.6 Metode full f virtualizattion Sumbber : (George Heeter, H 2014))
Gambarr 2.1 Kondisi rangkaian disipasidaya sho ortcirccuit 4. S Sumber : (Naeehyuck Changg, 2006)
Metode full virtua alization meemberikan untuk keemampuan kepada hypervisor m menyimulasika an hampir keseluruhann kinerja seebuah peranggkat keras pada p nyatanyaa. Sistem opperasi yang beerjalan pada mesin m virtual yang y telah diibuat hyperrvisor tidak k perlu mengalami m m modifikasi, seh hingga hampiir keseluruhann aplikasi daapat dijalank kan selama sistem operrasi yang diisimulasikan memiliki ko ompatibilitas terhadap applikasi tersebu ut. Mesin virrtual yang tellah dibuat siifatnya indepeenden terhadapp mesin virtuaal lain dan tiddak menyadarri keberadaann satu sama laain. Mesin viirtual ini jugga berjalan dalam sistem m operasi m masing-masing g yang telahh ditentukan, sehingga diimungkinan antar a mesin virtual berjallan dalam siistem operasi yang y berbeda. (White Papeer, 2006)
B. Kemaampuan Kom mputasi singkatan FLO OPS adalah dari istillah dalam baahasa Ingg gris yaitu fl floating pooint operationns per second d yang merujjuk pada satuuan untuk juumlah operasi perhitungaan yang dappat dilakukann oleh sebuahh perangkat koomputasi (dalaam hal ini aadalah komputter) terhadap bilangan nyata (floating point) tiap sattu satuan wakktu. F sebuuah CPU dappat Secaara teoritis, FLOPS dihitung dengan menggunakan rumuus : dimana total jumlah flop per deetik yang dappat dalah FLOPS, jumlah core inti i dihasilkaan prosesor ad prosesor adalah cores, nilai frekuensi CPU adallah mlah operasi floating f pointt adalah FLOP Ps, clock, jum dan sikluus clock adalahh cycle.
E. Paravirtuallization
C. Hyperrvisor Hypervisor adalaah teknik viirtualisasi yaang d memilikii kemampuaan untuk membuat dan menjalannkan mesin virtual. Komputer K yaang menjalannkan hyperviisor dimana di dalamnnya terdapat mesin virttual, disebutt dengan host machine.. Guest machiine adalah meesin virtual yaang telah dibbuat melalui hypervisor. h H Hypervisor dappat memungkkinkan beberrapa guest machine m denggan sistem ooperasi yang berbeda unntuk beroperrasi dalam waaktu yang sam ma pada sebuaah host machin ne. Hypervissor juga memiliki tugas unttuk mengalokkasikan memory, processoor, dan sumbber daya yanng digunakann oleh masingg-masing mesin virtual aggar kinerjanyaa tidak saling terganggu. Olleh
Gambarr 2.5 Metode paravirtualiza p ation Sumbber : (George Heeter, H 2014)) Metode paaravirtualizatiion seperti yanng terlihat mulasikan paada gambaar 2.5, tiddak menyim keeseluruhan perangkat p keeras dan sehingga hyypervisor memiliki keterbatasan untuk m menyimulasika an sistem opeerasi dan apliikasi yang beerjalan di dalaamnya. Agar aplikasi a di dallam mesin viirtual dapat berjalan, b sisteem operasi guest g yang diisimulasikan harus dimod difikasi terlebih dahulu unntuk mendukuung kompatib bilitasnya. Anttara mesin
2
virtual yyang satu dengan yang lain, memilliki kesadarann akan keberradaan masingg-masing bahw wa sedang ddivirtualisasik kan dan terhhubung melaalui paravirtuualization drriver. Driver tersebut yaang menjembbatani komunnikasi mesin virtual dalaam mengakses resourcess perangkat fisik melaalui hypervisoor.
Perangk kat Spesifik kasi Prosesoor
5. 6.
Komp puter 1
Komputer 2
Intel Core C i3-2120 (2 Cores, 3.3GHz)
Intel Core i3-3240 (2 Cores, C 3.4GHz)
RAM
2 GB
2 GB
Disk
500 GB
500 GB
NIC
Gigabyyte Ethernet
Gigabyte Ethernet
III. METODO OLOGI PENE ELITIAN
a lain : Penguujian yang akaan dilakukan antara • Menjalankan beban n aplikasi perkkantoran denggan melakkukan proses komputasi pada 2 kompuuter dengaan prosesor yaang berbeda. • Melakkukan penguukuran CPU usage pada 3 kondiisi pengoperaasian komputter, yaitu paada saat difungsikan d s secara konvennsional, melaalui pendeekatan metodde full virtuualization, dan d pendeekatan metodde paravirtuualization paada masinng-masing kom mputer • Melakkukan pengukkuran memory ry usage padaa 3 kondiisi pengoperaasian komputter, yaitu paada saat difungsikan d s secara konvennsional, melaalui pendeekatan metodde full virtuualization, dan d pendeekatan metodde paravirtuualization paada masinng-masing kom mputer. • Mengguji nilai komputasi masing-masiing kompputer dengaan mengacuu pada haasil penguukuran memorry usage yangg tercatat padaa 3 kondiisi pengoperassian komputerr sebelumnya • Menggukur kebutuhhan daya listrrik pada konddisi idle dan saat prooses komputaasi berlangsu ung ng komputer. pada masing-masin
Wattmeter yangg digunakan untuk W u mengettahui nilai daaya komputassi adalah Luutron DW-6093 Power A Analyzer dengaan spesifikasi seperti pada tabel t 4.1 Tabel 4.1 Taabel Spesifikaasi Lutron DW W-6093
Sumbeer : Datasheet Lutron DW-66093 Beberapa koonfigurasi dassar pada sistem operasi yaang dilakukann antara lain adalah a konfiguurasi pada allamat IP padaa kedua peraangkat PC sepperti pada taabel 4.2 beriku ut :
d komputtasi Untukk melakukann pengujian daya melalui pendekatan full virtuualization dan d m diperluukan dukunggan paravirtuualization, maka sistem opperasi dan apliikasi sebagai berikut b : 1. SUSE Linux x Enterprise Server S 11 unttuk sistem operrasi yang dijalankan d paada mesin host. 2. Hypervisor KVM K untuk fuull virtualizatiion dan Xen untuuk paravirtuallization. 3. OpenSUSE 13.3 untuk sistem operrasi guest yang dijalankan d padda mesin virtuaal. 4. Apache Opeen Office Calcc untuk aplik kasi perkantoran yang diuji. 5. KsysGuard untuk penngamatan CP PU usage dann memory usage seerta pengambilan n data log untuk u parameeter tersebut. 6. Linpack Beenchmark unttuk pengukurran nilai komputtasi.
Tabel 4.2 : Konfiguurasi alamat IP pada PC No N 1 1.
PC Komputer 1
Service Mesin Hosst 1
2 2.
Komputer 2
Mesin Hosst 2
Alamat IP I 172.18.3 3.115/ 24 172.18.3 3.116/ 24
Eth br0 br0
Pengujian dilakukan d pad da jaringan lookal yang teerhubung daalam satu switch s pada network 1772.18.3.0/24 menggunakan m n media kabel 100Mb/s. Client Client
Client
IP : 172.18.3.115 (br0) MAC : d4:be:d9:97:5f:fd
IP : 172.18.3.116 (br0) MAC : 17:1d:f0:5d:09:2b
Komputer 1
KVM
Komputer 2
Xen
KV VM
Xen
Gambar 4.1 : desain pengujjian server virtuualisasi Sumber : Peraancangan
Peraangkat kompuuter yang yang y digunakkan sebagai sserver virtualissasi memiliki spesifikasi :
3
• Average
: Rerata CPU usage
Tabel 5.4 : CPU usage pada komputer 2 dengan KVM Mesin virtual 1
Gambar 4.2 : Pengkabelan alat ukur wattmeter Sumber : Perancangan 2
7.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Penggunaan CPU Usage Penggunaan CPU diukur pada 3 kondisi, yaitu pada metode konvensional, metode full virtualization, dan paravirtualization. Selain itu, pengukuran beban akan dimulai dari kondisi awal dimana beban aplikasi belum dijalankan, kondisi idle yaitu pada saat beban aplikasi dijalankan tapi belum dilakukan proses komputasi, dan kemudian saat beban dijalankan untuk melakukan proses komputasi
AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
CPU1 usage (%) 0.945625646 2.813357534 23.82381 23.61206 14.90236
CPU1 usage (%) 4.744312586 0.545557149 11.51013 12.72007 14.89682
CPU1 usage (%) 0.538108448 1.285368434 18.91002 9.822896 11.32854
Mesin virtual
1
2
CPU2 usage (%) 1.767546097 2.18052495 27.33270179 29.54010439 29.07544764
CPU2 usage (%) 1.598116586 9.969263789 27.665875 32.35090609 30.77118125
Mesin virtual 1
Average(%) 2
3.059941 5.130512 27.70672 31.03141 30.89324
1
2
AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
CPU1 FV (%) 5.671398 7.941287 33.36402 29.56069 30.05109 5.837952 6.731136 6.444848 4.932126 25.32602 32.71547
CPU1 FV (%) 6.231242 7.820271 25.79284 31.56357 34.42478 8.61228 9.426592 5.245928 5.470707 ERROR ERROR
5.611457
ERROR ERROR
31.74662 35.2145
Jumlah Beban Aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
CPU1 PV (%) 11.80843205 10.51264876 31.64243241 40.42684642 28.19130428 6.32754 12.07114 5 4.98686 12.58753 34.79797
CPU1 PV (%) 16.23997 13.26744 49.67283 37.27387 32.38616 4.757843 9.13563 6 4.214149 10.36094 33.52186
CPU1 PV (%) 8.456252 31.33546 32.02607 30.70075 ERROR 11.89523 10.75999 5 12.33521 14.22987 35.20907
Average (%) 12.16821 18.37184 37.78044 36.13382 20.19248 7.660205 10.65559 5.333333 7.178738 12.39278 34.50963
: Jumlah mesin virtual : Jumlah beban yang dijalankan : CPU usage paravirtualization : Rerata CPU usage
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
CPU2 PV (%) 6.532828 10.26355 97.9942 98.86231 17.73105 7.709825 10.04441 13.62012 96.56851 ERROR
CPU2 PV (%)
CPU2 PV (%)
Average(%)
16.36049 25.8297 96.42869 99.13604 6.833496 7.698153 9.295802 2.978514 100 100
8.400415 5.283039 96.9494 97.93885 8.701466 8.414795 7.93758 9.490256 99.03287 96.37199
10.43124 13.7921 97.1241 98.64574 11.08867 7.94092443 9.09259652 8.69629572 98.5337914 98.1859961
B. Penggunaan Memori Sama halnya dengan pengukuran cpu usage, memory usage juga diukur pada 3 kondisi, yaitu pada metode konvensional, metode full virtualization, dan paravirtualization.
Tabel 5.3 : CPU usage pada komputer 1 dengan KVM CPU1 FV (%) 5.437365 7.5231548 39.670354 27.438853 30.21013 8.61095 7.827953 5.014403 14.25318 28.85271 29.60932
4.792292
30.71201 33.02345
Sumber : Pengujian
Dimana : • CPU2 usage : Nilai CPU usage komputer 2 Beban
4.991833
32.78122 37.40555
6.93834 7.826728 35.45536 34.20267 6.123989 11.20256 8.545493
Tabel 5.6 : CPU usage pada komputer 2 Xen
Sumber : Pengujian
Mesin virtual
7.050245
BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Dimana : • Mesin virtual • Beban • CPU1 FV • Average
Tabel 5.2 : CPU usage pada komputer 2 konvensional CPU2 usage (%) 5.814161429 3.241748365 28.12157818 31.20321019 32.83308112
IDLE VM2
Average(%)
Sumber : Pengujian
Average (%) 2.076016 1.548094 18.08132 15.38501 13.70924
Dimana : • Beban : Jumlah beban yang dijalankan • CPU1 usage : Nilai CPU usage komputer 1 • Average : Rerata CPU usage Beban
CPU1 FV (%) 9.966231 8.247853 37.31185 29.6614 5.286665 10.79436 8.501778
Tabel 5.5 : CPU usage pada komputer 1 dengan Xen
Sumber : Pengujian
AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
CPU1 FV (%) 5.743697 7.450384 35.52968 35.47793 7.082924 12.7313 9.747993
Sumber : Pengujian
Tabel 5.1 : CPU usage pada komputer 1 konvensional Beban
CPU1 FV (%) 5.1050935 7.7819469 33.524555 37.468681 6.002379 10.082 7.386708
Beban AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1
Average(%) 5.780002 7.761571 32.9424 29.52104 31.562 7.687061 7.827953 5.568393 8.218672 27.08937 31.16239
Tabel 5.7: Memory usage pada komputer 1 konvensional Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
Sumber : Pengujian
Mem1 usage (KB) 336083.1 453759 1087307 1593036 1592670
Mem1 usage (KB) 336086.5 449656.3 1091082 1570000 1640000
Mem1 usage (KB) 337266.1 468797.1 1090301 1580000 1660000
Average (KB) 336478.6 457404.1 1089564 1581888 1630454
Tabel 5.8: Memory usage pada komputer 2 konvensional
Dimana : • Mesin virtual : Jumlah mesin virtual • Beban : Jumlah beban yang dijalankan • CPU1 FV : CPU usage full virtualization
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
4
Mem2 usage (KB) 352445.6 456023.3 1088514 1475424 1565681
Mem2 usage (KB) 347203.2 452524.5 1076313 1412545 1558597
Mem2 usage (KB 349268.1 451300 1090595 1342709 1524741
Average(KB) 349638.9 453282.6 1085141 1410226 1549673
Tabel 5.9 : Memory usage pada komputer 1 KVM Mesin virtual
1
2
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Mem1 FV (KB) 321722.9 368851.1 702900.8 882945.8 872580.5 241145 238205.3 260860.1 275569.7 467480 471081.3
Mem1 FV (KB) 322212.8 368912.1 728164 910068.6 875588.6 233097.2 238349.3 260656.4 276471.3 458430.8 334538.2
Mem1 FV (KB) 324973.9 370803.9 711328.7 902608.1 873278.9 233996.4 238259.8 259398.3 277654.8 465526.2 330872.7
Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
Average (KB) 322969.8 369522.4 714131.2 898540.9 873816 236079.5 238271.5 260304.9 276565.2 463812.3 378830.7
1
2
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Mem1 FV (KB) 326770.9 396375.5 751861.3 900637.3 222482.1 262637.5 259505.9 301073.3 468554.8 466544.5
Mem1 FV (KB) 330321.3 388004.4 713648.1 895614.1 222715.5 262129.9 261322.6 301331.4 472109.2 460910.7
Mem1 FV (KB) 331121.7 388706.7 718365.7 901474.5 222972.3 262884.2 261871.2 300503.1 ERROR ERROR
Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
1
2
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Mem1 FV (KB) 319382.5 355288.1471 761618.3214 1026489.224 1012492.841 279391.8 361202.5 392697.7 392697.7 522510.4 526138.8
Mem1 FV (KB) 318096.0882 353639.1045 757158.9767 1014655.937 1017862.378 281173.8 361547.8 322280.7 396212.5 523222.1 523419.7
1
2
Jumlah beban aplikasi AWAL IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 AWAL VM1 AWAL VM2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 2 VM2
Mem1 FV (KB) 306869.1 355857.5 748675.2 995003.9 295330.1 289938.1 325419.8 323010.5 527801.9 258489.3
Mem1 FV (KB) 307180 360167 752428.8 1016580 292780.1 291706.3 324420.1 324260.7 525902.2 518208.1
Mem1 FV (KB) 312173.5 355675.7 757084.9 1019914 ERROR 283558 362515.8 321555.9 388438 524125.1 526837.1
Mem1 FV (KB) 303413.1 347112.1 744955.1 1006998 293141.4 292125.2 323401 320084.9 527301.9 521815.2
=
(
Mem2 komp
DIMENSI
0 631858.3 956943.3 1096390
0 8993 11067 11846
RERATA KOMPUTASI (GFlops) 0 41.884 44.3253 38.6329
KOMPUTASI MAKSIMAL (GFlops) 0 42.7312 44.38 38.756
Tabel 5.14: Kemampuan komputasi pada komputer 1 KVM
Average (KB) 316550.7 354867.7 758620.7 1020353 1015178 281374.5 361755.3 345511.5 392449.4 523285.9 525465.2
Mesin virtual
Average(KB)
Mesin virtual
1
2
Beban
Mem komp (KB)
Dimensi
IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
0 344608.7974 529018.4945 504293.6258 0 0 203507.39 102265.47
0 6641 8229 8034 0 0 5103 3618
RERATA KOMPUTASI (Gflops) 0 15.3254 15.6023 16.3581 0 0 11.7566 8.6614
KOMPUTASI MAKSIMAL (Gflops) 0 15.7484 16.0899 16.4978 0 0 14.5915 13.3002
Tabel 5.15: Kemampuan komputasi pada komputer 2 KVM
305820.8 354378.9 748686.3 1006194 293750.5 291256.5 324413.6 322452 527002 432837.5
1
2
Beban
Mem komp
Dimensi
IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
0 336929.5 508213.1 0 0 209432.1 162758.4
0 6567 8065 0 0 5177 4564
RERATA KOMPUTASI (Gflops) 0 16.6521 16.4623 0 0 10.2971 10.7789
KOMPUTASI MAKSIMAL (Gflops) 0 16.7904 16.5408 0 0 11.6213 11.6485
Tabel 5.16: Kemampuan komputasi pada komputer 1 XEN Mesin virtual
C. Kemampuan Komputasi Kemampuan komputasi diukur dengan mengacu pada penggunaan memori yang telah tercatat pada proses sebelumnya untuk masing-masing beban aplikasi. Dimensi dihitung dengan menggunakan rumusan :
0 8089 11333 11604
KOMPUTASI MAKSIMAL (GFlops) 0 39.0383 39.4395 40.3048
Dimana : • Mem komp : Nilai memori yang digunakan untuk proses komputasi beban aplikasi setelah dikurangi memori AWAL dan memori IDLE • Dimensi : Dimensi Matriks yang setara dengan penggunaan memori acuan
329404.7 391028.9 727958.3 899242 222723.3 262550.5 260899.9 300969.3 470332 463727.6
Tabel 5.12 : Memory usage pada komputer 2 XEN Mesin virtual
0 511233.9 1003559 1052124
RERATA KOMPUTASI (GFlops) 0 38.9754 39.3418 40.1866
Average(KB)
Tabel 5.11 : Memory usage pada komputer 1 XEN Mesin virtual
DIMENSI
Tabel 5.14: Kemampuan komputasi pada komputer 2 konvensional
Tabel 5.10 : Memory usage pada komputer 2 KVM Mesin virtual
Mem1 komp
1
2
)
Jumlah beban aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Mem komp (KB) 0 403753.1 665485.4 660310 0 0 177774.4 133015.8
D 0 7189 9229 9139 0 0 4770 4126
RERATA KOMPUTASI (Gflops) 0 31.377 33.1099 33.297 0 0 13.036 15.545
KOMPUTASI MAKSIMAL (Gflops) 0 31.5557 33.24 33.3459 0 0 17.5909 22.0284
Tabel 5.17: Kemampuan komputasi pada komputer 2 XEN
8
Mesin virtual
Pengukuran kemampuan komputasi akan dilakukan pada 3 kondisi yaitu pada metode konvensional, metode full virtualization, dan metode paravirtualization. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 5.13 hingga 5.1
1
2
Tabel 5.13: Kemampuan komputasi pada komputer 1 konvensional
Jumlah beban aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
Mem komp (KB) 0 394307.5 651815.1 0 0 202588.4 110385.5
D 0 7104 9134 0 0 5092 3758
RERATA KOMPUTASI (Gflops) 0 19.3941 19.5553 0 0 15.5621 15.1269
KOMPUTASI MAKSIMAL (Gflops) 0 19.48 19.6558 0 0 19.3416 16.0392
D. Konsumsi daya listrik Pengukuran konsumsi daya listrik ditujukan
5
untuk nantinya mengetahui nilai daya listrik yang dibutuhkan oleh komputer selama melakukan proses komputasi.
dengan rerata komputasi yang dihasilkan. Tabel 5.22 Daya Komputasi Komputer 1 Komputer 1 Konvensional Konvensional (x2) KVM
Tabel 5.18 Konsumsi daya listrik pada komputer 1 konvensional Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
P Ukur (KW) 0.028463087 0.06834375 0.070402516 0.070988024
P Proses (KW) 0 0.039881 0.041939 0.042525
XEN
P Ukur (KW) 0.035381579 0.077448718 0.079043165 0.079598802
Komputer 1 Konvensional Konvensional (x2) KVM XEN
P Proses (KW) 0.042067 0.043662 0.044217
8.
Tabel 5.18 Konsumsi daya listrik pada komputer 1 KVM Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
1
2
P Ukur (KW) 0.029281879 0.066093333 0.067462121 0.067672269
P Proses (KW) 0 0.036811 0.03818 0.03839
0.029354839
0
0.061552083
0.032197 0.032197
Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
1
2
P Ukur (KW) 0.039816327 0.074833333 0.076072
P Proses (KW) 0.035017 0.036256
0.043914286
-
0.071700348
0.027786
Tabel 5.20 Konsumsi daya listrik pada komputer 1 XEN Mesin virtual 1
2
Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
P Ukur (KW) 0.027691275 0.055240506 0.068787037 0.069192308 0.02804698 0.060161017
P Proses (KW) 0 0.027549 0.041096 0.041501 0 0 0.032114 0.032114
9.
1
2
Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 IDLE VM1 IDLE VM2 BEBAN 1 VM1 BEBAN 1 VM2
P Ukur (KW) 0.03795679 0.07712766 0.07956701
P Proses (KW)
0.038299363
0
0.071863636
0.033564
V. KESIMPULAN DAN SARAN
VI. DAFTAR PUSTAKA Arfriandi, A. (2012). Perancangan Implementasi, dan Analisis Kinerja Virtualisasi Server Menggunakan Proxmox, VMware ESX, dan Openstack. Jurnal Teknologi, 182-191. Chang, N. (2006). Power of Consumption of Digital Circuits. Seoul National University: Dept. of EECS/CSE. Comer, D. G. (1989). ACM Computing as Discipline. New York. LUTRON ELECTRONICS. (n.d.). Retrieved 7 15, 2014, from http://www.sunwe.com.tw/lutron/DW-6092.pdf Shackelford, R. C. (2006). The Overview Report : ACM Computing Curricula 2005. United States of America: ACM and IEEE Computer Society.
Tabel 5.21 Konsumsi daya listrik pada komputer 2 XEN Mesin virtual
Daya Komputasi (KW/Gflops) 0.001044649 0.002089298 0.002152612 0.002638122 0.002073775 0.002187804
Saran yang dapat diberikan untuk perbaikan lebih lanjut adalah : 1. Perangkat mesin host hendaknya memiliki kapasitas perangkat memori yang besar jika diperuntukkan sebagai server virtualisasi untuk akses dari client dalam jumlah banyak. 2. Mesin host lebih tepat jika dijalankan dalam mode console untuk mengurangi konsumsi memori. 3. Untuk optimalisasi server virtualisasi, beban proses yang dijalankan lebih tepat jika berupa background process yang dapat berjalan terus menerus tanpa memerlukan campur tangan pengguna.
Tabel 5.19 Konsumsi daya listrik pada komputer 2 KVM Mesin virtual
Jumlah Mesin Virtual (n) 1 2 1 2
Menurut hasil perhitungan daya komputasi , penggunaan daya untuk tiap satuan komputasi pada prosesor Intel Core i3-2120 dengan metode virtualisasi berkisar 0,25 - 1,3 W lebih besar daripada metode konvensional. Kemudian pada prosesor Intel Core i3-3240, penggunaan daya untuk tiap satuan komputasi dengan metode virtualisasi berkisar 0,98 – 1,1 W lebih besar daripada metode konvensional. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode virtualisasi belum mampu mendukung efisiensi daya komputasi, karena nilai efisiensi terbaik masing-masing prosesor diperoleh dengan menggunakan metode konvensional.
Dimana : • P Ukur : Nilai daya nyata yang terbaca pada alat wattmeter • P Proses : Nilai daya nyata hasil dari hasil pengurangan daya listri pada beban dengan kondisi idle. Mesin virtual
Daya Komputasi (KW/Gflops) 0.001096475 0.002192951 0.002398628 0.003227965 0.001121863 0.00226468
Tabel 5.23 Daya Komputasi Komputer 2
Tabel 5.19 Konsumsi daya listrik pada komputer 2 konvensional Jumlah Beban Aplikasi IDLE BEBAN 1 BEBAN 2 BEBAN 3
Jumlah Mesin Virtual (n) 1 2 1 2
0 0.039171 0.04161
E. Daya Komputasi Dari data yang telah dibuat, berikut ini dapat disusun perbandingan daya listrik proses (P proses)
6
7
