BAB I PENDAHULUAN 1.1.
Latar Belakang Perkembangan dunia IT sudah sangat berkembang, dan internet sudah
sangat maju sehingga dapat menciptakan sebuah teknologi dalam komputasi yang bernama Cloud Computing. Cloud Computing muncul akibat adanya kendala seperti pemborosan dan kekurangan resource komputer pada
kegiatan
perkomputasian. Seperti contoh sebuah perusahaan yang pegawainya hanya menggunakan beberapa aplikasi office untuk bekerja, namun masing-masing pegawai diberikan resource computer yang besar, maka hal tersebut merupakan pemborosan yang berakibat pada berkurangnya laba pada perusahaan. Selain itu ruang penyimpanan dan peningkatan mutu pada hardware juga akan membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Maka dari itu perusahaan besar pada bidang IT banyak yang sudah beralih menggunakan Cloud Computing. Cloud Computing sendiri merupakan layanan komputasi yang terkonfigurasi dimana sumber daya seperti Processor, storage, network dan software menjadi abstrak dan dapat diakses secara remote selama terkoneksi dengan jaringan internet. Cloud Computing memang memberikan nilai plus pada pemanfaatan resource yang maksimal, namun Cloud Computing juga memiliki kelemahan yaitu, jika semakin banyak yang mengakses server Cloud Computing maka akan semakin memberatkan kinerja dari server Cloud itu sendiri, dan akan membuat kinerja dari server semakin menurun sehingga mempengaruhi kinerja dari server Cloud Computing. Misalkan jika server pada Cloud Computing diakses ratusan bahkan ribuan user secara bersamaan dan secara simultan maka akan membuat kinerja dari server menurun sehingga dapat menyebabkan server tersebut menjadi lambat atau bahkan overload saat diakses. Maka dari itu diperlukan sebuah teknologi untuk menangani masalah tersebut. Salah satu solusinya adalah Load Balancing [Lisyadi, Yoppi 2013].
1
2
Load Balancing merupakan sebuah teknik untuk mendistribusikan beban kerja dari 2 atau lebih server secara seimbang agar trafik berjalan secara optimal. Load Balancing dapat memaksimalkan throughput, memperkecil response time dan meminimalisir overload. Seperti diketahui, Load Balancing memiliki beberapa algoritma penjadwalan diantaranya, Round Robin (RR), Weighted Round Robin (WRR), Least Connection (LC), dan Weighted Least Connection (WLC). Algoritma Round Robin (RR) adalah algoritma penjadwalan yang memperlakukan semua server sama menurut jumlah koneksi atau waktu respon. Namun Round Robin kurang baik digunakan pada server dengan spesifikasi berbeda, maka dari itu diciptakan Algoritma Weighted Round Robin yaitu Algoritma yang memberikan bobot pada server dengan memperhatikan kapasitas proses dari masing-masing servernya. Akan tetapi Algoritma Weighted Round Robin mendapatkan hasil yang kurang baik pada saat mengukur throughput dan response time pada web server. Sebuah penelitian dengan menggunakan Algoritma Weighted Round Robin mendapatkan hasil throughput yang lebih kecil dan response time lebih besar dibandingkan Least Connection dan Weighted Least Connection. (Kurniawan, Sabriansyah, dan Eko 2013). Seperti diketahui Algoritma Least Connection memang lebih baik daripada Weighted Round Robin jika diimplementasikan pada web server, namun Algoritma Weighted Least Connection memiliki performa terbaik karena selain mendapatkan throughput dan response time yang lebih baik daripada Weighted Round Robin, juga pada algoritma ini diberikan bobot pada masing-masing server sesuai dengan kemampuan server. (Kurniawan, Sabriansyah, dan Eko 2013). Sehingga diharapkan Weighted Least Connection mampu menghasilkan throughput dan response time yang lebih baik pada Cloud Computing. 1.2.
Rumusan Masalah Dari latar belakang diatas dapat dirumuskan masalah yang diangkat ke
dalam penelitian, yaitu :
3
1. Bagaimana cara menerapkan Load Balancing dalam membangun Cloud Computing ? 2. Seberapa efektifkah algoritma Weighted Least Connection pada Load Balancing jika dilihat dari parameter Qos yaitu : Throughput dan Response time ? 1.3.
Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah 1.
Membangun Load Balancing pada Cloud Computing.
2.
Untuk mengukur seberapa efektifkah algoritma Weighted Least Connection pada Load Balancing jika dilihat dari parameter Qos, Throughput dan Response time.
1.4.
Batasan Masalah Batasan masalah yang ada pada penelitian ini adalah : 1. Parameter untuk dianalisis adalah Throughput, Response time. 2. Diimplementasi pada jaringan dengan pengalamatan IPv4. 3. Tidak membahas sisi keamanan. 4. Pembuatan Cloud Computing menggunakan Proxmox VE. 5. Operating Sistem pada Cloud Computing menggunakan Ubuntu Server 10.04 6. Web Server menggunakan web server Apache. 7. Implementasi Load Balancing menggunakan Linux Virtual Server (LVS) dengan Weighted Least Connection sebagai Algoritmanya. 8. Bobot dari masing-masing server ditentukan oleh spesifikasi server tersebut. 9. Jumlah maksimal real server yang akan digunakan adalah 3 server. 10. Jumlah maksimal client yang digunakan mengakses server adalah 1 client. 11. Pengujian Load Balancing dilakukan masing-masing selama 2 menit. 12. Tidak dapat mengubah spesifikasi hardware maupun software karena resource tidak mencukupi.
4
13. Request maksimal dari client adalah 2000 request per 2 menit. 1.5.
Manfaat Penelitian Cloud Computing nantinya diharapkan mampu menjadi alternatif dalam
pemaksimalan resource dengan pengaturan beban menggunakan metode Load Balancing. 1.6.
Metode Penelitian Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah
menggunakan metode riset eksperimental. Riset Eksperimental adalah suatu metode penelitian yang memiliki kegunaan untuk mengetahui terjadinya suatu pengaruh perlakuan terhadap suatu objek. (Zainal A. Hasibuan, 2007) 1.6.1. Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di rumah dengan menggunakan resource yang ada seperti : 2 Buah Laptop dan 1 Buah Switch/Hub 1.6.2. Variabel Penelitian Variabel adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan dalam penelitian dan dapat diubah sehingga didapatkan informasi yang dapat mempengaruhi hasil dari suatu eksperimen tersebut. Menurut Sugiyono (2009), ada dua jenis variabel penelitian yang sering digunakan yaitu sebagai berikut : 1.
Variabel Bebas Merupakan variabel yang dapat mempengaruhi hasil dari variabel lain jika
nilai dari variabel ini berubah. Adapun variabel bebas dalam penelitian ini meliputi: 1) Spesifikasi komputer yang digunakan sebagai server Cloud Computing. 2) Variasi bobot yang diberikan tiap virtual mesin (VM). 3) Jumlah client yang akan memberikan request. 4) Jumlah request yang diberikan saat proses pengujian
5
2.
Variabel Terikat (dependent variable) Merupakan variabel yang muncul akibat variabel bebas. Dimana variabel ini
merupakan hasil yang didapatkan dalam penelitian yang nilainya dipengaruhi oleh variabel bebas. Adapun variabel terikat dalam penelitian ini adalah throughput serta response time dari Cloud Computing. 1.6.3. Pengumpulan Data Menurut Hazibuan (2007), data merupakan kumpulan dari nilai-nilai yang mencerminkan karakteristik dari individu-individu dari suatu populasi. Data bisa berupa angka, huruf, suara maupungambar. Data penelitian dikumpulkan sesuai dengan rancangan atau desain penelitian yang telah ditentukan. Data-data tersebut diperoleh melalui pengamatan, percobaan maupun pengukuran gejala yang diteliti. Dalam melakukan penelitian ini metode pengumpulan data yang akan digunakan adalah metode observasi. Metode observasi merupakan suatu cara dalam melakukan pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan secara langsung terhadap suatu objek (sugiyono 2009). Data yang akan diambil adalah data kuantitatif, karena nilai dari data tersebut bisa berubah-ubah atau bersifat variatif. 1.6.4. Perlakuan Penelitian Perlakuan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah 1.
Membuat 3 (tiga) server yang memiliki spesifikasi berbeda-beda. Ketiga server tersebut akan dipasang web server apache. Untuk menjalankan webserver tersebut, ketiga server dibangun menggunakan Sistem Operasi Linux Ubuntu-Image 10.04 Server. Adapun spesifikasi ketiga server tersebut adalah sebagai berikut : Tabel 1.1 Tipe Virtual Server (VM) Spesifikasi
Nama Server
CPU
Memory
HDD
VM1
2 Core
512 MB
32 GB
Apache
VM2
2 Core
512 MB
32 GB
Apache
Layanan Sistem
6
VM3
2.
2 Core
512 MB
32 GB
Apache
Menggunakan 1 client untuk memberikan request serta melakukan variasi pemberian jumlah request. Lama waktu pemberian request adalah selama 2 menit. Variasi jumah request permenit yang akan diberikan sesuai dengan tabel berikut : Tabel 1.2. Variasi jumlah request per 2 menit No Jumlah Request per 2 menit 1 250 2 500 3 750 4 1000 5 1250 6 1500 7 1750 8 2000 Tabel 1.2 menjelaskan tentang jumlah request yang akan diberikan saat pengujian. Klien akan memberikan request sesuai dengan tabel 1.2 secara simultan selama 2 menit.
3. Selain memberikan variasi jumlah request,akan dilakukan juga variasi bobot pada tiap-tiap Virtual server (VM). Adapun variasi pemberian bobot yang diberikan pada pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bobot terhadap kinerja instances (VM) (throughput dan response time) saat menangani request. Pemberian variasi bobot ini juga bertujuan untuk menunjukkan rasio distribusi request klien ke real server. Server dengan bobot yang lebih tinggi akan menerima koneksi lebih awal dibandingkan server yang memiliki bobot lebih rendah dan server dengan bobot yang lebih tinggi akan mendapatkan lebih banyak koneksi daripada server yang memiliki bobot rendah dan server dengan bobot yang sama mendapat koneksi yang sama (Zhang, Wensong, 2004). Pemberian rasio bobot yang digunakan mengharuskan agar semua real server yang ada mendapatkan minimal satu request dari klien dalam satu sequence.
7
Dalam penelitian ini terdapat 3 buah real server dilambangkan dengan VM1, VM2, dan VM3. Memiliki bobot dengan rasio 1:2:3. 1.6.4. Metode Evaluasi Evaluasi dan validasi hasil dilakukan dengan melihat hasil dari throughput dan response time dari Virtual server (VM) saat menerima request. Berikut adalah contoh tabel hasil pengujian sebagai evaluasi dan validasi hasil dari sistem yang dibuat. No
1 2 3 4 5 6 7 8
Jumlah Req/det
Parameter Pengujian Throughput (Mbit/s) Response time (ms)
250 (3x) 500 (3x) 750 (3x) 1000 (3x) 1250 (3x) 1500 (3x) 1750 (3x) 2000 (3x) Rata-rata
1.6.5. Skenario Pengujian Skenario pengujian pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1.6.6.1. Pengujian Load Balancing dengan Algoritma Weighted Least Connection Pengujian ini dilakukan untuk melihat pengaruh algoritma Weighted Least Connection terhadap Cloud Computing. Pengaruh yang dilihat berupa kinerja dari cloud (Virtual Server) saat menangani request dari klien yaitu Throughput dan response time terhadap request yang diberikan. Dalam kondisi 1 pengujian dengan algoritma WLC, Virtual Server (VM) akan diberi bobot sesuai dengan spesifikasi hardware yang ditunjukkan pada tabel 1.1 diatas. Sehingga VM1 akan diberi bobot 1, VM2 diberi bobot 2, dan VM3 dengan bobot 3.
8
Hasil pengujian dengan WLC pada kondisi 1 akan dibandingkan dengan hasil pengujian dengan kondisi 2 dan kondisi 3. Untuk kondisi 2 dan 3 pengujian dilakukan dengan mengubah bobot masing-masing server yaitu 1:1:1 pada kondisi 2 dan 3:2:1 pada kondisi 3. Untuk scenario pengujian dapat dilihat pada table dibawah. Tabel 1.3. Pengujian Sistem dengan Algoritma Weighted Least Connection Jumlah req/menit 250
500
750
1000
1250
1500
1750
2000
V. Server (VM) VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3 VM1 VM2 VM3
Bobot Kondisi 1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Bobot Kondisi 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Bobot Kondisi 3 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1
