Implementasi Load Balancing Pada Server Dengan Menggunakan Algoritme Least Traffic Pada Software-Defined Network
Vol. 2, No. 9, September 2018, hlm. 3134-3141 http://j-ptiik.ub.ac.id
Implementasi Load Balancing Pada Server Dengan Menggunakan
Algoritme Least Traffic Pada Software-Defined Network
1 2 3 Nur Fauzi , Widhi Yahya , Adhitya BhawiyugaProgram Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 1 2 Email: nfauzi42@gmail.com, widhi.yahya@ub.ac.id, ³bhawiyuga@ub.ac.id
Abstrak
Pada h penggunaan t teknologi jaringan komputer yang g terus berkembang pesat. Salah satu solusi untuk b permasalahan tersebut adalah Software Defined Network yang merupakan r konsep memisahkan v antara control plane dan data plane.Control g plane SDN yang bersifat b programmable memungkinkan v untuk menerapkan berbagai aplikasi jaringan, salah v satunya load balancing. Load
balancing b merupakan metode b pendistribusian kinerja server dalam n melayani setiap request b yang ada
dan membagi v permintaan yang masuk untuk b diberikan ke suatu n server dengan memberikan layanan yang sama. Algoritmeload balancing yang digunakan n pada penelitian ini adalah Algoritme least traffic merupakan algoritme yang mengalokasikan jalur koneksi ke server b dengan traffic terpendek. Algoritme ini t akan diuji dan b dianalisis kinerjanya. Pengujian b dilakukan dengan 3 b kategori yaitu low, medium , dan high. Parameter pengujian b yang digunakan adalah b pengujian b fungsionalitas, throughput, packet
loss , dan b waktu korvegensi.Pada pengujian b fungsionalitas mapping g server algoritme g least traffic
menghandle g request dari client lebih bagus g dibandingkan algoritme g round-robin karena algoritme tidak akan memilih jalur ke server y yang terdapat beban h dan akan t memilih
h least traffic traffic
jalur ke server g lainnya.Pengujian y throughput algoritme h least traffic lebih unggul dibandingkan g algoritme round robin g pada kategori high.Sedangkan g packet loss roud robin memiliki rata-rata 6,96% lebih g tinggi dibandingkan g least traffic dengan rata-rata j 2,97%.Pada hasil pengujian g waktu konvergensi, Waktu g konvergensi yang diperoleh g Algoritma Round Robin g adalah 10,51 g detik berbanding h 14,80 detik waktu yang t didapat algoritma g least traffic .
Kata kunci: software defined network, load balancing, least traffic, round robin
Abstract
On the t use of the computer network g technology continues to evolve f rapidly. One of the solutions f to
these problems are g Software Defined Network g which is the concept g of separating g the control plane
and data plane. f Control plane SDN that are programmable allowing to apply a variety of applications,
including network load balancing. Load balancing f is the method of distributing g server performance in
serving every request and served to divide the incoming requests to o be given to a server f by providing
the g same service. The load h balancing algorithms g used on this research g is the least traffic Algorithms.
Algorithm b the algorithm is least traffic s allocate line connection to the server with the shortest traffic.
This g algorithm will be tested and analyzed performance. Testing conducted with the 3 categories,
namely low, medium, and high. The test parameters g used aretesting functionality, throughput, packet
loss, f and time korvegensi. On g testing the functionality g of mapping server algorithms g least traffic
handling big g request from the client better than g round-robin algorithm g because the g algorithm least
traffic would not h choose g the path to the server g that there is a g burden of traffic and will h select the path
to another server. g Throughput testing algorithms g least traffic is superior h compared to the round
robin g algorithm on the g category of low packet loss h While roud robin has h an average of h 6.96% higher
compared g to the least traffic h with an average of g 2.97%. On the results h of the test of convergence,
convergence time is the g time g gained Round Robin Algorithm is h 10.51 seconds compared to g14.80 seconds time h obtained Algorithm g Least Traffic.
Keywords: software defined network, load balancing, least traffic, round robin Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
3134
1. PENDAHULUAN
2. KAJIAN KEPUSTAKAAN
Berdasarkan penjelasan diatas, g algoritme tersebut g tidak memperhatikan g kepadatan lalu lintas yang ada g pada jaringan. Semakin G tinggi tingkat H kepadatan lalu h lintas jaringan T maka
R akan membuat g semakin tingginya G resiko
terjadinya G kegagalan G komunikasi data h pada
link tersebut h menyebabkan paket h yang dikirim
mengalami keterlambatan h datang ataupun paket tersebut h hilang dikarenakan adanya kenaikan traffic mendekati throughput.
Oleh karena itu, penelitian g ini bertujuan untuk mendistribusikan h beban permintaan g user dengan pemilihan jalur h berdasarkan traffic terendah g pada Software Defined h Network.
Parameter yang digunakan g untuk mengukur
kinerja algoritme h diantaranya adalah g mapping server, throughput , h packet loss , waktu konvergensi. Diharapkan penelitian ini g mampu memberikan alternatif h penentuan algoritme load balancing g pada Software Defined Network.
2.1 Software Defined Network Software G defined G network merupakan
G sehingga H tidak membebankan g traffic dari
sebuah F paradigma F baru di h dunia networking, merupakan h sebuah G pendekatan G baru h untuk membangun, mendesain g serta h me-manage jaringan komputer. Pada dasarnya SDN adalah jaringan dipisahkan g dari forwarding dan g dapat diprogram secara g langsung. Migrasi G dari
control G logic G yang digunakan h pada
networking devices misalkan ethernet h switches yang bersifat tightly h integrated menjadi h jaringan yang accessible dan
logically h centralized controller ,
sehingga h mampu menyediakan G jaringan yang
F fleksibel , G programable , f vendor- agnostic , f cost efficient , dan h arsitektur jaringan f yang f lebih t inovatif
2.2 Openflow Openflow adalah g sebuah control interface
yang memungkinkan untuk memprogram switch pada data plan h sehingga administrator
setiap h server. Least-connection h bekerja memilih b server dengan koneksi g outgoing (keluar) yang paling g rendah.
Perkembangan g Teknologi komputer pada g saat ini telah mengalami peningkatan yang begitu g pesat.Demikian h juga dengan internet
h dimana setiap orang bisa y saling terhubung
disebut g dengan Openflow. Openflow g adalah standar g komunikasi protokol yang mampu g melakukan pemisahan h antara
dengan jaringan yang sangat luas.Peningkatan g jumlah pengguna ini tentu saja berpengaruh terhadap kinerja server. Sebagai penyedia layanan g server yang pada mulanya g hanya bisa melayani koneksi g beberapa klien saja, kini dituntut harus melayani banyak g klien. Software defined
network (SDN) adalah g sebuah teknologi
jaringan dengan h paradigma pemisahan b antara
control plane dan g data plane pada perangkat
jaringan seperti router g dan switch. Control
plane g berfungsi mengatur b logika pada r
perangkat, sedangkan T data plane G berfungsi untuk H meneruskan paket g yang masuk H ke suatu G port h menuju port H tujuan h dengan komunikasi pada g control plane . Cara komunikasi h antara perangkat dan
controller g menggunakan sebuah protocol g yang
control g plane dan data plane g dari sebuah
Round G robin H merupakan algoritme h load balancing H yang dilakukan h dengan memberi
perangkat g jaringan, serta mampu g menciptakan
g komunikasi yang sangat baik g antara control plane dan h data plane .
Dengan membuat control plane secara terpusat, Software defined network (SDN) memberikan g managemen jaringan g yang pengaturanya g lebih fleksibel, u mudah diatur dalam f segi keamanan, g optimasi sumberdaya jaringan g secara dinamis, bahkan g pengaturan jaringan dapat g dilakukan sendiri tanpa menunggu perkembangan dari vendor untuk pengoptimalan h jaringan. (Foundation, 2017).
Controller SDN yang g bersifat programmable
memungkinkan untuk g menerapkan aplikasi seperti load balancing, intrusion detection,
multimedia multicast , g routing sampai berbagai
macam virtualisasi(Azodolmolky, Software Defined Network with OpenFlow, 2013). Berkaitan g dengan load balancing, jika beberapa client ingin mengakses g layanan yang sama pada jaringan, t masing-masing client akan di arahkan g ke salah satu server dari beberapa server g yang ada pada server yang terdistribusikan, sehingga client g dapat dilayani dengan cepat dan g meringankan beban server.
Terdapat G beberapa G algoritme G load
G balancing G yang H paling banyak g digunakan antara h lain round H robin, least- F connection .
giliran h masing-masing R server E secara sirkular, dapat g mengontrol secara langsung h lalu lintas paket pada forward plan atau data g plan melalui
interface g OpenFlow ini. OpenFlow
multipath g routing . Ryu di H sini h digunakan
network .Pengembangan g aplikasi untuk H Ryu
dapat dilakukan g dengan menggunakan J bahasa
g Python atau H dengan mengirimkan H pesan
JSON H melalui API yang g tersedia. Ryu mendukung berbagai g protokol untuk h memanajemen jaringan antara lain g OpenFlow , NetConf , Of-config dll. g Kebutuhan atas
Ryu g sebagai
OpenFlow g controller adalah g karena Ryu
mendukung g OpenFlow versi g 1.0 hingga g 1.5, dimana H pada J OpenFlow versi g 1.1 tersedia group J actions J yang dapat g digunakan untuk
sebagai J
2.5 Controller Ryu
Controller g SDN dan sebagai framework g untuk mengembangkan g sebuah
sistem multipath g routing di OpenFlow SDN
2.6 sFlow sFlow-RT merupakangsebuah toolguntuk
memonitor jaringangsecara real-time h untuk
k SDN dengangmenggunakan teknologi j analitik
asinkron j dari InMongda n memungkinkan aplikasi pada jaringan g SDN yang memperhatikan h perform a , seperti h load-
balancing , perlindungan g terhadap DDoS, j dan sebagainya. sFlow-RT akan menerima g aliran telemetri h secara kontinu g dari agen-agen sFlow yang terpasang g pada j perangkat- perangkat jaringan, j host , j dan aplikasi h dan mengubahnya menjadi y metrik yang j dapat di tindaklanjuti dan h dapat h diakses pada f sebuah REST H API. REST g API g tersebut memudahkan g berbagai hal h pada SDN h antara lain melakukan g konfigurasi terhadap h pengukuran yang g terkostumisasi, menerima h metrik, g menetapkan h threshold , g dan menerima notifikasi. g Aplikasi terhadap h sFlow g dapat dibuat g secara h eksternal h yang h dapat ditulis dalam f bahasa apapun h yang mendukung g pemanggilan HTTP/REST, H ataupun secara g internal dalam g sFlow-RT dengan g menggunakan bahasa JavaScript/ECMAScript(InMon, 2017)
Ryu merupakan H framework jaringan berbasis H komponen untuk g software defined
pertama maka g akan h diarahkan traffic g paket tersebut h menuju ke h server 1, selanjutnya diarahkan g ke server berdasarkan h jalur traffic yang rendah dan permintaan h request ke h sekian kali dari h client akan h terus h diarahkan berdasarkan h perulangan pemilihan server dengan traffic rendah hinggagseluruh request selesai. Pemilihan g server berdasarkan variabel yang digunakan h pada traffic dan path y yang berbeda.
mendefinisikan infrastruktur flow-based
,
forwarding dan g Application Programmatic interface (API) standar yang j memungkinkan controller untuk mengarahkan h fungsi dari switch g melalui saluran h yang aman (secure
chanel) (Sudiyatmoko, Hertiana, & Negara, Analisis Performansi Perutingan Link State Menggunakan Algoritma Djikstra Pada Platform Software Defined, 2016).
2.3 Load Balancing Load balancing adalah y teknik untuk
mendistribusikan g beban trafik pada dua h atau lebih jalur h koneksi secara g seimbang, agar trafik h dapat berjalan h optimal, f memaksimalkan
throughput ,memperkecil f waktu tanggap g dan
menghindari kelebihan beban pada salah satu jalur koneksi. g Hingga saat ini, terdapat berbagai macam algoritme untuk g load balancing , seperti
round h robin
least-connection
client yang g melakukkan request untuk h koneksi
, dan
least h loaded . g Round h robin
merupakan g algoritme load balancing t yang dilakukan dengan g memberi giliran g masing- masing h switch/router secara g berurutan dan sirkular, sehingga h tidak h mementingkan beban
traffic dari g setiap switch/router . Least- connection bekerja dengan h memilih switch/router g dengan koneksi g outgoing
(keluar) yang g paling h rendah. Sedangkan least-
loaded akan h memilih switch/router h dengan beban kerja g yang paling h rendah.
2.4 Algoritma Least traffic
Pada mekanisme h pemilihan h server h yang digunakan untuk h sistem load h balancing menggunakan software g defined network dilakukan h pembagian traffic g berdasarkan request h yang dilakukan oleh h client . Setiap
2.7 Mininet Mininet adalah g merupakan sebuah emulator jaringan f yang mensimulasikan koleksi dari D host j end , j switch , i router dan link k pada single F kernel linux.Dari masing h - masing elemen F ini disebut “host” menggunakan F virtualisasi ringan h untuk membuat sistem F tampilan tunggal j sehingga terlihat jaringan S yang j lengkap,menjalankan kernel h yang k sama,sistem F dan user h code .
Pada mininet G ini dilakukan F perancangan jaringan F dengan topologi F yang diinginkan. Secara F sederhana G mininet ini G berfungsi untuk emulasi pada bagian data path untuk mengetes G konfigurasi jaringan G SDN. Sedangkan untuk melakukan testing pada
Gambar 1. Topologi Mininet mininet F dapat dilakukan F dengan command
3.2 ROUTING “sudo mn”. Dengan G command ini G mininet
Pada G perancangan routing berisi tentang
akan mengemulasikan G konfigurasi
bagaimana cara K membangun sebuah G fungsi
jaringan F SDN yang terdiri G dari
1 routing yang dapat G meneruskan paket dari controller , 1 switch dan 2 host .
pengirim menuju penerima B dengan jalur B yang telah ditentukan oleh G algoritme routing .
3. PERANCANGAN SISTEM
Algoritme G routing yang digunakan G adalah
3.1 TOPOLOGI
algoritme Dijkstra . G Algoritme Dijkstra digunakan F untuk mencari jalur G terpendek Perancang sistemakan dilakukan dengan berdasarkan F bobot link yang G telah ditentukan. simulasi pada G aplikasi emulator G jaringan
Diagram G alir algoritme G Dijkstra seperti G pada bernama mininet yang terdapat di Operating Gambar 2. bawah ini.
System berbasis G linux. dan Controller G SDN
bernama H Ryu. Kemudian juga K diperlukan Start perancangan H topologi dan H perancangan algoritme H load balancing H yaitu algoritme
least traffic J yang nantinya akan H dibandingan Jarak tiap switch = switch Setiap
dengan algoritme round robin H untuk melihat Jarak node asal = 0 dalam topologi algoritme J yang memiliki performa lebih H baik T Y pada jaringan H Software Defined
Network. Topologi ini dibuat H menggunakan 11 Semua switch Bertetangga dengan T
switch dan H 23 host.Untuk menghubungkan terjelajahi switch u antar host dan switch dilakukanh H dari create T
link (host j 1, host h 2 dan host k 3) k sebagai Cari switch (u) Y
server.(host k 4, host k 5, host j 6, host l 7, host g 8, Y dengan jarak paling minimum Bobot link
host l 12, host k 13, host k 14, host k 15, host k 16, host h 17, host l 18, host k 19, host k 21, host k 22, host k 23, host j 24, host k 25, host l 26, host o 27) Tandai switch(u) telah dijelajahi
sebagai client .Untuk G pengujian ini Update predecessor Update jarak switch dilakukan G setting pada link bandwitch k sebesar
j 100 k Mbit k antar k switch . k Setelah End
semua G topologi selesai j dibuat j controller dan h switch akan J melakukan H starting h sistem.
Gambar 2. Perancangan Routing
Pada gambar 2 flowchart G diatas , langkah F pertama adalah F menginisialisasi jarak ke semua F switch menjadi G tak terhingga G dan memberi nilai G jarak node asal F menjadi 0. Kemudian F akan mencari switch F dengan jarak paling minimum G yang akan ditandai agar G tidak dijelajahi pada iterasi selanjutnya. Setelah F switch tersebut F didapatkan, langkah selanjutnya F adalah melakukan F update bobot dan predecessor pada G switch yang bertetanggaan berdasarkan G dengan G bobot link yang telah G ditentukan. Proses tersebut G akan dilakukan sampai G semua switch pada G topologi berhasil dijelajahi.
3.3 MONITORING LINK
Pada bagian F implementasi F memuat langkah-langkah yang F dilakukan untuk memasang F perangkat lunak F pendukung untuk melakukan pengembangan sistem F yaitu
Pengujian ini, h1, h2,h3 G sebagai server dan F h4 sampai h16, h17 sampai F h27 sebagai client. Pengujian F fungsionalitas ini dilakukan F dengan beban F traffic TCP selama h 1000 detik di salah satu host yaitu host 29 dan G host 30. Pengujian ini digunakan G untuk melihat server dalam menghandle request dari F beberapa client G pada tabel 1. berikut ini.
least traffic F dan algoritme G round-robin Pada
membandingkan throughput antara algoritme
fungsionalitas , Pengujian F ini dilakuka untuk
Untuk G pengujian mengukur
5.1 PENGUJIAN FUNGSIONALITAS
request pada jumlah F host dibawah 50 hingga ditemukan maksimal F request yang dikategorikan menjadi F beberapa kategori yaitu low, medium, dan F high. Nilai high tentu F saja 20 host. Untuk nilai medium F adalah setengah dari nilai high F yaitu 10 host. Dan untuk nilai low adalah D setengah dari nilai F medium yaitu 5 host
request menggunakan iperf F dimulai dengan
satuan Mbps, waktu F konvergensi menggunakan F tool ping . Dalam penelitian ini digunakan untuk mencari jumlah F maksimal
packet loss menggunakan F tool iperf dengan
Tujuan pengujian F ini adalah untuk mengetahui perbandingan F performa dari algoritma F least traffic dan round robin F untuk load balancin F pada sofware defined G network . Pengujian Fungsionalitas G digunakan untuk melihat server dalam d menghandle request dari beberapa client. S Pengujian throughput dan
5. PENGUJIAN
Mininet , Ryu F Controller dan sFlow-RT pengembangan pada F program controller.
4. IMPLEMENTASI
Berdasarkan pada perancangan G topologi dan observasi terhadap G sistem yang akan dibangun, algoritme G monitoring jalur diimplementasikan D menggunakan library ryu
Pada gambar 3 flowchart F diatas. Pencarian algoritme least traffic F dimulai denganmelakukan F perulangan yang F digunakan untuk mencari jalur menuju tiap server.Kemudian dari F semua jarak tersebut akan dipilih F server dengan jarak F paling kecil.
Semua server terjelajahi Cari jalur tiap server dengan menggunakan djkstra F cari jarak minimum dari semua server Bandingkan jarak minimum T dengan jarak server sebelumnya End Gambar 3. Flowchart Algoritme Least Traffic
Diagram F alir algoritme least F traffic seperti pada F Gambar 3. bawah ini Mulai
traffic yang F rendah yang F telah ditentukan.
algoritme F least traffic digunakan F untuk mencari jalur F terpendek berdasarkan F bobot
S Algoritme routing yang F digunakan adalah
Pada perancangan algoritme least traffic berisi tentang F bagaimana cara membangun sebuah F fungsi load balancing G yang dapat mendistribusikan F beban trafik pada F dua atau lebih jalur F koneksi secara seimbang.
3.3 ALGORITME LEAST TRAFFIC
mengirimkan data tersebut ke G controller.
traffic rate dari G tiap link secara real-time dan
dari sebuah G jalur. Dengan menggunakan sFlow-RT , bisa G mengambil
cost
mengukur F traffic antar 2 buah G switch . Traffic antar switch yang F temukan akan G ditotal untuk mengetahui F
controller . Algoritme G ini bertujuan untuk
Tabel 1. Pengujian Fungsionalitas Algoritma Server yang di uji Least Traffic
Round Robin Server 1
disturbance conditions f dan tetap akan k memilih
Pada pengujian J ini hampir sama dengan throughput yaitu telah H ditentukan 3 host yang menjadi server. Host H yang bertindak sebagai server H dijalankan terlebih dahulu H lalu host client dilakukan H request secara H bersamaan. Nilai H packet loss yang H diambil adalah H nilai rata-rata H yang tercetak pada h terminal host client. Pada pengujian ini h menggunakan interval waktu H 2 dan waktu kirim H
7 Server 2
10. Grafik
packet loss pada H perbandingan 2 algoritme
dapat dilihat pada gambar H 5 berikut ini
jalur ke server H dengan cara J berurutan .
dalam menghandle g request dari client f lebih bagus dibandingkan f algoritme round-robin F karena algoritme G least traffic tidak akan G memilih jalur ke server F yang terdapat beban H traffic dan akan memilih H jalur ke server J lainnya, algoritme ini h mengalokasikan koneksi j ke server dengan h traffic terendah. Sedangkan algoritme h round-robin akan tetap k melewati jalur yang j telah diberikan beban f traffic karna algoritme tersebut h tidak memperhatikan
5.3 PACKET LOSS
least traffic
1 bahwa algoritme f
6 Pengujian yang j telah dilakukan pada tabel
8
7 Server 3
12
perbedaan yang H cukup jauh dimana h algoritme least traffic lebih unggul.
5.2 THROUGHPUT
throughput H kedua algoritme J memiliki
Gambar 4. Pengujian Throughput
throughput H pada perbandingan H 2 algoritme dapat dilihat J pada gambar 4 J berikut ini.
Pada pengujian ini telah ditentukan S 3 host yang menjadi F server. Host yang F bertindak sebagai server F dijalankan terlebih dahulu F lalu host client S dilakukan reques secaabersamaan. Nilai throughput G yang diambil adalah J nilai rata-rata H yang tercetak pada K terminal host client. Pada H pengujian ini H menggunakan interval H waktu 2 dan J waktu kirim 10. J Grafik
Gambar 5. Pengujian Packet Loss
Pada gambar 5 H perbandingan packet loss, algoritme H least traffic sedikit lebih H unggul karena H packet loss yang terjadi H di bawah 3% pada kategori H low , dimana nilai h tersebut merupakan kategori sangat bagus. Sedangkan algoritme H round robin saat kategori H low , packet loss yang terjadi H sebesar 6,96%. Namun ketika kategori H medium dan H high , kedua algoritme H sama-sama mengalami packet loss di atas H 3% yang merupakan kategori bagus.
5.3 WAKTU KONVERGENSI
Pengujian ini terdiri dari H 11 switch dan 23
host , seperti (h1,h2,h3) sebagai H server dan
lainya sebagai H client. Pada pengujian waktu konvergensi dilakukan H disisi client dengan cara pada H setiap host dilakukan pengujian sebanyak 1 kali dengan percobaan H di salah satu host saja, H seperti : (s3,h23), (s6,h4), (s8,h12), (s9,h17). Grafik waktu H konvergensi pada perbandingan H 2 algoritme dapat dilihat pada gambar H 6 berikut ini.
Pada gambar 4 merupakan J masing-masing algoritme least h traffic dan round robin.Memperoleh H nilai throughput yang cukup maksimal ketika pada H kategori high. Keduanya pun H tetap mengalami H penurunan saat kategori H medium dan low . Dari keseluruhan H pengujian, perbedaan pada
Gambar 6. Pengujian Waktu Konvergensi
Mustafa, M. E., & Ibrahim, A. M. (2015). Load Balancing Algorithms Round-Robin (RR), Least-Connection, Least Loaded Efficiency. HHHHH International
Azodolmolky, h S. (2013). Software h Defined
Network with OpenFlow. H Birmingham: Packt Publishing Ltd.
InMon. (2017). sFlow-RT. Retrieved HH from
h http://www.inmon.com/products/sFlo
w-RT.php McKeown, N., Anderson, T., Balakrishnan, H., Parulkar, G., Peterson, L., Rexford, J., .
. . Turner, J. DDDDD (2008). OpenFlow:
Enabling Innovation in Campus Networks. OpenFlow.
Journal of Computer and Information Technology .
g round k robin didapatkan k hasil yang l lebih unggul l dibandingkan u least h traffic.
Open Networking Foundation. (2017, juli 19).
Retrieved HHHHHHHH from Software- Defined Networking (SDN) Definition: https://www.opennetworking.org/sdn- definition/ Pepelnjak, I. (2013). OpenFlow and SDN.
Hype, HHHHHHH Useful Tools or Panacea?,IP Space .
Road, E. B., & Alto, P. (2012). Software Defined Networking. The New Norm for Networks , pp. HHHHHHH 1-12.
Senthil Ganesha N, & Ranjani S. (2015).
Dynamic HHHHH Load Balancing using Software Defined Networks. Sudiyatmoko, A. R.AAAAAAA, Hertiana, S.
N., & Negara, R. M. (2AAA016). Analisis Performansi Perutingan Link StateMenggunakan Algoritma Djikstra H Pada Platform Software Defined.
7. DAFTAR PUSTAKA
14.80 detik, k sedangkan algoritme h round robin diperoleh j nilai j 10,51 detik. h Dari h hasil pengujian h waktu l konvergensi, algoritme
Berdasarkan Gambar 6 waktu H konvergensi perbedaan H waktu konvergensi.Algoritme
balancing .
a tetapi g dari o keseluruhan p pengujian, a algoritme p least f traffic p memberikan o hasil
round robin lebih unggul H pada skenario ping
dari H host 4, host 12, host 17 dan host 23 karena
round robin tidak memerlukan H pebandingan
jalur
traffic
hanya memerlukan perulangan H index server.Semakin cepat waktu H konvergensi, maka semakin baik H sistem dalam H menjalankan load
yang p lebih o baik p daripada o algoritmeround robin.Dalam j pengujian y packet l loss, algoritme t least y traffic mendapatkan h hasil dibawah t 3% yang k merupakan h kategori sangat g bagus j dari l semua y percobaan. Sedangkan g algoritme k round k robin h mendapatkan h lebih j dari k 3% k yang merupakan j kategori l bagus.Untuk j waktu konvergensi, l pada pengujian k algoritme least l traffic diperoleh nilai h rata-rata k
6. KESIMPULAN
Berdasarkan u rumusan j masalah, pengujian l beserta h hasil o analisis l terhadap g data
1. Berdasarkan N konsep perancangan, implementasi n dan n pengujian n terhadap sistem h load j balancing k menggunakan algoritme k least l traffic pada k software defined j network l maka hasil o yang didapatkan l pembagian p traffic l pada p jaringan dapat k membantu l meringankan beban k server utama n dalam k memberikan p pelayanan terhadap l permintaan o user.Pada g pengujian fungsionalitasjmasing- masing Algoritme Least Traffic dalam menghandle request dari client lebih bagus dibandingkan Algoritme Round k Robin k karena o Algoritme l Least Traffic j tidak akan l memilih k jalur ke i server yang k terdapat h beban l traffic h dan l akan memilih h jalur g ke server g lainnya, Algoritme ini h mengalokasikan h koneksi k ke server dengan g traffic h terendah. j Sedangkan H algorit me h round h robin akan k tetap h melewati o jalur yang u telah u diberikan u beban u traffic.
2. Kinerja h masing y masing o algoritme d load
h balancing j mengalami g kenaikkan J throughp
ut h yang k signifikan k ketika h pada g kategori high. h Keduanya j pun sama-sama k mengalami
a penurunan f saat h kategori e medium u dan u low
, t namun h tidak f begitu o signifikan. p Akan
h uji f didapat l beberapa h kesimpulan, f berikut k adalah j kesimpulan u yang p dapat a diambil
Syahidillah, W. MAAASSSS. (2012).
MULTIPATH ROUTING DENGAN LOAD-BALANCINGAAAA PADA OPENFLOW AAAAAASOFTWARE- DEFINED NETWORK. Universitas
Brawijaya.