IMPLEMENTASI PROXMOX HIGH AVAILABILITY SERVER UNTUK MENINGKATKAN KINERJA WEBSITE KAMPUS
IMPLEMENTASI PROXMOX HIGH AVAILABILITY SERVER UNTUK
MENINGKATKAN KINERJA WEBSITE KAMPUS
1 2 1 Ali Maksum* , Langgeng Listiyoko 2 STMIK Raharja Tangerang, STMIK Muhammadiyah BantenKontak Person : Ali Maksum, Langgeng Listiyoko 1 2 e-mail: maksum.ali@raharja.info* , langgeng.listiyoko@stmikmbanten.ac.id
Abstrak
Website kampus sebagai media komunikasi penunjang dalam kegiatan perkuliahan akanmengalami peningkatan kebutuhan storage media. Masalah penurunan kinerja yang diakibatkan
minimnya storage space akan mengganggu pencapaian visi dan misi kampus. Untuk itu perlu
implementasi cloud system yang cerdas dan mampu mengelola storage sehingga data pasif (historical)
akan tetap terekam dengan baik sementara data aktif (transaksional) tetap dapat digunakan secara
efektif. Dengan storage sharing data transaksional dan data historical akan dikelola secara terpisah
agar didapatkan kinerja yang optimal. Dengan menggunakan ProxMox sebagai basis virtualisasi
menggunakan feature High Availability Server dan FreeNAS sebagai tempat penyimpanan data, akan
diperoleh portal website kampus yang tidak akan mengalami down time sebagai akibat dari prosedur
migrasi, development, atau terputusnya arus listrik.Kata kunci: Proxmox,High Availability, storage sharing
1. Pendahuluan
Kehadiran website kampus sebagai media komunikasi yang komprehensif akan meningkatkan mutu pelayanan dalam rangka mewujudkan misi dan visi kampus sebagai lembaga penyelenggara pendidikan formal. Dengan meningkatnya penggunaan website kampus dalam berbagai kegiatan maka berpotensi menghadirkan masalah storage yang jika tidak ditangani dengan bijak justeru akan menjadi kendala serius dalam operasional kampus. Semakin berkurangnya space web storage berdampak pada menurunnya kinerja aplikasi web based yang ada di website kampus. Peningkatan kebutuhan storage tidak dapat dihindari seiring dengan semakin mudahnya akses internet dan kebutuhan komunikasi yang fleksibel, cepat, juga reliable. Pada umumnya storage space akan cepat dipenuhi dengan file-file multimedia yang berukuran relatif lebih besar dibanding dokumen. Masalah lainnya yang cukup menyita perhatian adalah adanya duplikasi file. Kondisi demikian akan mendorong kampus untuk selalu memperbarui web storage agar operasional kampus yang melibatkan website tetap berjalan dengan baik.
Penggalian pengetahuan dari sejumlah besar koleksi data saat ini juga merupakan masalah fundamental dalam banyak aplikasi, seperti pemahaman gambar, klasifikasi dokumen, maupun analisis data [12][2]. Kegiatan ini tidak mungkin dilakukan jika masing-masing koleksi data disimpan pada server independen. Kemudian kaitannya dengan semakinmeluasnya kebutuhan parallel processing, muncullah job schedulers yang dianggap sebagai sistem operasi dari arsitektur big data dan sistem super komputer [9]. Alokasi sumber daya komputer dan pengawasan terhadap eksekusi proses dilakukan oleh job scheduler.
Penelitian ini menggabungkan dua pendekatan dalam mempertahankan kinerja sistem. Pendekatan pertama dalah penerapan storage sharing, di mana seluruh data histori dikelola oleh
FreeNAS, third party untuk mendukung kebutuhan storage. Pendekatan kedua adalah menciptakan
sistem yang selalu online, tidak terganggu oleh prosedur migrasi, development, bahkan saat terjadi
server shut down. Hal ini diperoleh dari feature High Availability dari ProxMox, yaitu sistem cerdas yang
dapat mendeteksi error masing-masing server untuk selanjutnya menempatkan seluruh data yang diperlukan ke dalam server yang paling siap, hingga error teratasi. Dengan demikian user tetap dapat bertransaksi dengan normal pada sebuah halaman website meskipun sedang dilakukan maintanance ataupun development sistem. Sistem yang dirancang sesuai dengan tren yang sedang berkembang yaitu menciptakan sistem yang mampu terus menerus [3][1].
V - 1 Implementasi DW berkaitan erat dengan efektifitas kerja sistem. Efektifitas dalam hal ini didefinisikan sebagai kemampuan pemilihan faktor-faktor yang dapat meningkatkan ketertarikan konsumen secara umum, yaitu menggerakkan calon mahasiswa untuk memilih kampus [11]. Untuk dapat mewujudkan efektifitas dengan konsep Data Warehouse (DW), tidak mungkin hanya mengandalkan prosesor tunggal [4]. Oleh karenanya DW dibangun oleh minimal 2 prosesor/ server.
Hal paling menarik dari sebuah sistem adalah bahwa mereka dibangun menggunakan hardware yang murah, mudah didapat, mudah digunakan, proses transfer data dalam jaringan yang cepat, serta lingkungan program yang parallel. Sistem ini bersifat scalable yaitu dapat disesuaikan dengan budget dan kebutuhan [10]. Kelebihan ini yang mendorong dilakukannya penelitian penanganan big data dengan konsep DW.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan terhadap situs http://www.stmikmb.ac.id yang merupakan situs resmi STMIK Muhammadiyah Banten. Situs ini memiliki 3 server dengan pembagian job sebagai berikut :
Tabel 1 Peran Sub Sistem
No Server Alias Job Spesifikasi1 PVE2 Virtual mesin Absensi Dual Xeon
(Akademik) X5570@2.93GHz RAM 64GB HDD 120GB
2 PVE3 Virtual mesin Perpustakaan Dual Xeon
X5570@2.93GHz RAM 64GB HDD 120GB
3 PVE4 Virtual mesin Keuangan Dual Xeon
X5570@2.93GHz RAM 64GB HDD 120GB
4 NAS Data Storage Dual Xeon
X5570@2.93GHz RAM 64GB HDD 24TB
Masing-masing server nantinya akan dilakukan virtualisasi menggunakan ProxMox yang mampu mengelola dan memonitor kinerja mereka. Dari sini tampak bahwa arsitektur yang ada sangat mendukung DW. Adapun skema arsitektur yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dijelaskan dalam gambar berikut seperti tertuang pada Gambar 1.
Gambar 1 Model Algoritma Sistem High Availability Server V - 2 SENTRA 2017 Saat transaksi terjadi, ProxMox akan mengarahkan jenis transaksinya kepada physical server sesuai jobnya. Apabila terjadi error pada server yang bersangkutan maka job akan segera dipindahkan (migrasi) ke server lain sementara transaksi di sisi client tetap berjalan normal. Sementara data yang dibutuhkan akan diakses langsung ke FreeNAS. Kendala penurunan kinerja yang diakibatkan dari masalah storage tidak ditemui oleh karena management storage yang dilakukan oleh FreeNAS.
2.1 ProxMox
Pada dasarnya ProxMox merupakan virtualisasi dari sejumlah physical server yang ada sehingga dapat diintegrasikan secara cerdas untuk mendapatkan kinerja yang optimum. Secara periodik, setiap detik masing-masing physical server melakukan ping kepada server yang lain untuk memastikan mereka dalam kedaan hidup. Algoritma dari prosedur ini dapat dimodifikasi sesuai kebutuhan seperti dituangkan dalam script berikut :
Gambar 2 Script Proses Ping Ke Server #2
Gambar 3 Script Proses Ping Ke Server #3
Dari script di atas dapat dijelaskan bahwa server <localhost> melakukan ping kepada 2 server lain, masing-masing dengan if-then condition : a. Jika server kedua error maka cut job, ping server ketiga.
b. Jika server ketiga error maka cut job, paste job kedua dan ketiga di server satu.
c. Jika server ketiga on maka paste job kedua di server ketiga, state ready.
d. Jika server kedua on maka state ready. Prosedur ini dikerjakan terus menerus sepanjang waktu dengan pengawasan yang minim dari
administrator. Kemampuan inilah yang menjamin adanya feature High Availability dari sistem ProxMox
yang sangat bermanfaat bagi pengelolaan website kampus, di mana website harus tetap fit 24 jam.Proxmox juga mendukung integrasi sistem pengelolaan storage dari pihak ketiga seperti
FreeNAS, yang oleh karena kemampuannya ini maka pengawasan space dapat langsung dilakukan
dari dashboard ProxMox. Kelebihan ProxMox lainnya dapat ditemukan di halaman resmi http://www.proxmox.com.
V - 3
2.2 FreeNAS FreeNAS adalah Sistem Operasi yang fokus pada pengelolaan storage dengan lisensi open
source. Dengan ini pengelola website dapat memanfaatkan kapasitas penyimpanan yang sangat besar
sehingga accessing time menjadi efektif, khususnya untuk content multimedia. Pada perguruan tinggi berbasis e-learning tentu adanya FreeNAS sangat membantu mahasiswa dalam kegiatan submit berbagai tugas kampus. Demikian juga bagi pihak kampus yang memerlukan publikasi kegiatan operasional. Penggunaan perangkat yang sama untuk kebutuhan software dan data operasional secara konvensional berpotensi menimbulkan banyak masalah pada kinerja sistem [8].
Masalah big data paling utama tentunya adalah kapasitas, yang berkaitan langsung dengan analisis data [7]. Data berupa content multimedia tidak harus dibersihkan dari server hanya untuk menjaga kinerja website. Bahkan data yang sedemikian banyak dapat dimanfaatkan bagi penelitian yang berkenaan dengan data warehouse ataupun data mining. Data tersebut selanjutnya akan berperan sebagai data history. Lebih jauh mengenai FreeNAS dapat merujuk kepada official website di http://www.freenas.org.
2.3 Pengujian
Pengujian dilakukan dengan simulasi error yang dikenakan pada physical server. Pengujian pertama berkaitan dengan existensi sistem saat dilakukan migrasi antar server. Pada saat yang bersamaan sebuah event transaksi dijalankan dari sisi client. Respons time dibandingkan pada saat normal dan ketika migrasi server berlangsung. Skema pengujian diilustrasikan sebagai berikut :
Gambar 4 Simulasi Pengujian Server Error/Down
Menggunakan prosedur ping server dari sisi client akan dapat diinformasikan waktu yang hilang selama proses event berlangsung. Waktu ini juga sebagai indikasi kegagalan koneksi yang mungkin terjadi. Di sisi server (ProxMox) dapat dilaporkan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan migrasi. Keberhasilan penelitian dicapai ketika event yang berlangsung pada masa migrasi tetap dapat diselesaikan sebelum proses migrasi selesai. Jika event diselesaikan setelah sempurnanya migrasi maka percobaan dianggap gagal.
3. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Dari percobaan yang dilakukan selama penelitian berlangsung didapat hasil berikut :
3.1. Ping
Dari sisi client dilakukan prosedur ping server dengan memperhatikan waktu yaitu sejak sebelum proses migrasi server berlangsung. Gambar di bawah merupakan kondisi saat idle, saat migrasi berlangsung, dan saat dilakukan transaksi/ event dari sisi client:
V - 4 SENTRA 2017
V - 5 Gambar 5 Ping Saat proses migrasi
Gambar 6 Detail Progress Saat Proses Migrasi
3.2. Dashboard ProxMox
Sementara dari sisi server, melalui dashboard yang tersedia dapat dipantau log event yang sedang berlangsung. Selain itu terdapat pula informasi historikal waktu yang dibutuhkan untuk melakukan migrasi yang pernah dilakukan.dengan histori ini membantu penelitian untuk menentukan waktu yang tepat mengeksekusi event dari sisi client.
Gambar 7 adalah GUI dashboard ProxMox dengan begitu banyak informasi yang dapat
ditampilkan. Profil masing-masing server meliputi spesifikasi, status dan error (jika ada) disajikan dengan desain yang informatif. Model penyajian informasinya pun tersedia dalam berbagai GUI yang dirangkum dalam tabulasi “ Data Center”.
Gambar 7 Dashboard Summary Data Center
Gambar 8 Dashboard Status (Server 1 Off)
V - 6 SENTRA 2017
V - 7
Dari Gambar 8 dapat diperoleh informasi mengenai penggunaan sumber daya masing-masing server (CPU dan memory), status online dan uptime.
3.3. Evaluasi
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat dievaluasi sebagai berikut:
Tabel 2 Pengujian Transaksi Saat Proses Migrasi
Server Start migration Finish Duration2017-10-09 11:23:26 2017-10-09 11:23:49 23s
Client/ User Start event Finish Loss time
2017-10-09 11:23:26 2017-10-09 11:23:49 downtime 37 ms
VM in server idle mode 2017-10-09 11:23:26 2017-10-09 11:23:49 0.1s
Dari Table 2 terlihat bahwa event time saat server sedang dalam proses migrasi hanya kehilangan waktu sebesar 37 milidetik. Kehilangan waktu yang tercatat sangatlah kecil, bahkan bukan tidak mungkin client event diselesaikan sebelum proses migrasi (dan atau event lain dalam server) selesai. Kondisi seperti ini tentu sangat menguntungkan bagi user yang melakukan event berkaitan dengan batas waktu seperti saat harus submit tugas bagi mahasiswa.
4. Kesimpulan
Dengan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa implementasi ProxMox dan FreeNAS dalam meningkatkan kinerja website kampus demi memberikan pelayanan yang baik sangatlah membantu. Dengan selisih waktu respon 37 milidetik maka sistem ini sangat direkomendasikan bagi pengelola website yang menginginkan pelayanan nonstop (High Availability).
Referensi
[1] Bassil Y. A Data Warehouse Design for a Typical University Information System, Beirut : JCSCR, 2012. - 6 : Vol. 1. [2] Christanto Febrian Wahyu, Utomo Wiranto H and Sediyono Eko The Process of Data Tabulation
Using Data Warehouse and OLAP Technology to Sales Analysis at Distributor Company, IJCSI, 2012. - 3 : Vol. 9. [3] Etzion Dror and Aragon-Correa J. Alberto Big Data, Management, and Sustainability: Strategic Opportunities Ahead, Big Data & Society. - 2016. - pp. 147-155. [4] Gebali F. Algorithm and Parallel Computing, New Jersey : John Wiley & Sons, Inc, 2011. [5] Jusuf Heni and Azimah Ariana PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA PERPUSTAKAAN, Jakarta : UNAS, 2008. - 1 : Vol. 3. [6] Mujilan Agustinus ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM, Madiun : Universitas Widya Mandala, 2013. - Vol. 1. [7] Narendra A.P. Big Data, Data Analyst, and Improving the Competence of Librarian, Salatiga : UKSW, 2015. - 2 : Vol. 1. [8] Pujianto ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN BUKU
DENGAN KONSINYASI BERBASIS CLIENT/SERVER, Jurnal informatika. - Baturaja : AKMI Baturaja, 2012. - 2. - Vol. 12. [9] Reuther A. Scalable System Scheduling for HPC and Big Data, Massachussets : Elsevier, 2017. - Vol. 111. [10] Silvay L.M.,Buyyaz, R. Parallel Programming Models and Paradigms, DEI Portugal, 2011. [11] Sreenivas M. and Srinivas T. Effectiveness of Distribution Network, IGI Publishing, 2008. - 1 : Vol. 1. [12] Yin J., Zhang,Y., Gao,L. Accelerating distributed Expectation–Maximization algorithms with frequent updates, Massachussets : Elsevier, 2017. - Vol. 111.