March | 2016 | martamarisa

Komputasi Grid sebenarnya merupakan sebuah aplikasi pengembangan dari jaringan komputer (network), yang adalah salah satu dari tipe Komputasi Paralel, dimana penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer terpisah secara geografis namun tersambung via jalur komunikasi (termasuk Internet) untuk memecahkan persoalan komputasi skala besar.

Komputasi Grid merupakan sebuah sistem komputasi terdistribusi, yang memungkinkan seluruh sumber daya (resource) dalam jaringan, seperti pemrosesan, bandwidth jaringan, dan kapasitas media penyimpan, membentuk sebuah sistem tunggal secara virtual. 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.

Jenis / Komponen Komputasi Grid

Gram (Grid Resources Allocation & Management)

Komponen ini dibuat untuk mengatur seluruh sumberdaya komputasi yang tersedia dalam sebuah sistem komputasi grid. Pengaturan ini termasuk eksekusi program pada seluruh komputer yang tergabung dalam sistem komputasi grid, mulai dari inisiasi, monitoring, sampai dengan penjadwalan dan koordinasi antar proses yang terjadi dalam sistem tersebut.

RFT/GridFTP(Reliable File Transfer/Grid File Transfer Protocol)

Komponen ini dibuat agar pengguna dapat mengakses data yang berukuran besar dari semua simpul komputasi yang telah tergabung dalam sebuah sistem komputasi secara efisien. Hal ini tentu saja berpengaruh karena kinerja komputasi tidak hanya bergantung pada kecepatan komputer yang tergabung dalam mengeksekusi program, tapi juga seberapa cepat data yang dibutuhkan dapat diakses.

MDS (Monitoring and Discovery Service)

Komponen ini dibuat untuk memonitoring proses komputasi yang sedang dijalankan agar dapat mendeteksi masalah yang timbul dengan segera. Sedangkan fungsi disovery dibuat agar pengguna mampu mengetahui keberadaan sumber daya komputasi beserta karakteristiknya.

GSI (Grid Security Infrastructure)

Komponen ini dibuat untuk mengamankan sistem komputasi grid secara keseluruhan. Komponen ini membedakan teknologi GT4 dengan teknologi-teknologi sebelumnya. Dengan menerapkan mekanisme keamanan yang tergabung dengan komponen-komponen komputasi grid lainnya, sistem ini dapat diakses secara luas tanpa sedikitpun mengurangi tingkat keamanannya. Sistem keamanan ini dibangun dengan segala komponen yang telah diuji, mencakup proteksi data, autentikasi, delegasi dan authorisasi.

Referensi :

http://fahrezamaulana.blogspot.co.id/2013/07/pengantar-komputasi-grid.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_grid

Map Reduce

Dalam dunia teknologi, mungkin Anda sudah familiar dengan istilah Big Data atau data raksasa. Untuk memproses sebuah data raksasa, data itu harus dipotong-potong kemudian dibagi-bagikan ke tiap komputer dalam suatu cluster. Lalu terdapat proses Map Reduce, dimana roses Map dan proses Reduce pun harus dibagi-bagikan ke tiap komputer dan dijalankan secara paralel. Kemudian hasil akhirnya juga disimpan secara terdistribusi.

Map Reduce adalah framework untuk software dan programming yang dapat digunakan untuk mengakses data yang terdapat pada node dan memanipulasinya sesuai kebutuhan. Map Reduce ini dapat digunakan dengan menggunakan bahasa pemograman Java. Map Reduce adalah sebuah model pemrograman yang secara khusus dalam mengasosiasikan dan mendistribusian data dalam menangani masalah pengaturan data dalam skala besar (Hadoop). Model pemrograman ini didasarkan pada konsep yang sederhana yaitu melakukan suatu iterasi pada suatu inputan, kemudian menghitung pasangan-pasangan key/value dari setiap bagian inputan, mengelompokkan semua lanjutan value dengan key yang sama, melakukan proses perulangan semua hasil dari pengelompokkan dan melakukan pengurangan untuk setiap pengelompokkan tersebut.

Fungsi map memproses suatu pasangan kunci dan nilai {key/value) menjadi kunci dan nilai tengah {intermediate key/value) yang nantinya akan dikirim ke fungsi reduksi. Fungsi Reduce sendiri bertugas untuk memproses pasangan kunci dan nilai yang dikirim dari fungsi map untuk menjadi pasangan kunci dan nilai akhir yang nantinya akan ditulis ke file sebagai hasil. Masing-masing kata kunci dan nilai yang dihasilkan oleh fungsi map diproses secara berbeda dan hasilnya disimpan pada masing-masing file hasil. Untuk suatu kata yang sama maka, fungsi reduce akan menjumlahkan semua angka nilai dari masing-masing kata tersebut, sehingga didapat pasangan kata dan jumlahnya.

Software MapReduce telah didesain sangat sederhana. Untuk menggunakan MapReduce, seorang programmer 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 oleh Google File System.

NoSQL (Not Only SQL / Non Stop 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 ( Wikipedia ). Metode ini bergantung dari jenis database yang digunakan. Karena NoSQL sendiri merupakan konsep database, dan pada implementasinya, banyak jenis-jenis dari NoSQL ini.

Perbedaan dari NoSQL dengan SQL yang berbasis RDBMS atau relational database adalah NoSQL tidak menggunakan sintaks SQL untuk memyimpan data. Penyimpanan data dalam NoSQL tidak memerlukan skema tabel yang tetap seperti pada relational database.
NoSQL memiliki empat metode, yaitu:

Table-oriented. Metode ini biasanya hanya dikembangkan oleh yang membuatnya sendiri seperti Google dan Facebook dengan Big Table dan Cassandranya.
Document-oriented database. Jenis NoSQL ini merupakan database yang berbasiskan dokumen. Tidak ada tabel, field dan record, yang ada hanyalah koleksi dan dokumen. Koleksi dapat disamakan dengan tabel, sedangkan dokumen disamakan dengan field.
Graph-oriented, yaitu jenis database NoSQL yang menggunakan struktur graph dengan node, edge dan properties untuk menyimpan datanya.
Key-value store. Hampir sama seperti document-oriented database, yang berbeda adalah media penyimpanannya. Dalam key-value store, data tidak langsung disimpan dalam disk seperti database pada umumnya. Data disimpan dalam memori komputer dan sesekali data dalam memori ditulis ke disk.

Referensi :

http://romydjuniardi.blogspot.co.id/2013/05/map-reduce-dan-nosql.html

http://widyachairunissa.blogspot.co.id/2014/05/map-reduce-dan-nosql.html

http://blog.randisunarsa.web.id/?p=383