Perbandingan unjuk kerja hard disk pada lingkungan cloud computing versus komputer konvensional.

(1)

Perbandingan Unjuk Kerja Hard Disk

pada Lingkungan Cloud Computing

Versus Komputer Konvensional

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika

Oleh :

Dede Dwi Anggara

085314065

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2012

(2)

Comparison of Performance Hard Disk

on Cloud Computing Environment

Versus Conventional Computer

A THESIS

Presented as Partial Fulfillment of The Requirements

to Obtain The Sarjana Komputer Degree

in Informatics Engineering Study Program

By :

Dede Dwi Anggara

085314065

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

INFORMATICS ENGINEERING DEPARTMENT

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2012

(3)

(4)

(5)

PERNYATAAN KEASLIAN HASIL KARYA

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak memuat dan menggunakan hasil karya atau sebagian dari hasil karya orang lain, kecuali yang tercantum dan disebutkan dalam kutipan serta daftar pustaka sebagaimana layaknya karya ilmiah.

Yogyakarta, 15 - 12 - 12 Penulis

(6)

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH

UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Yang bertandatangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:

Nama : Dede Dwi Anggara NIM : 085314065

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul:

“Perbandingan Unjuk Kerja Hard Disk pada Lingkungan Cloud Computing Versus Komputer Konvensional”

Bersama perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan kepada perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikan di internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan saya sebagai penulis. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Yogyakarta, 15 - 12 - 12 Penulis

(7)

vii

ABSTRAK

Cloud Computing merupakan sebuah cara komputasi ketika layanan berbasis TI mudah dikembangkan dan elastis yang disediakan sebagai sebuah layanan untuk pelanggan menggunakan teknologi Internet. Cloud Computing memungkinkan konsumen dan pebisnis untuk menggunakan aplikasi tanpa melalui proses instalasi dan dapat mengakses file personal di komputer melalui akses internet. Ada sebagian orang yang membuka kesempatan kepada kalangan bisnis yang berminat mengaplikasikannya guna mendukung kapasitas dan kecepatan akses informasi. Untuk mengetahui kinerja cloud computing dari sisi hardware penyimpanan (hard disk) perlu dilakukan pengukuran. Parameter-parameter yang digunakan dalam melakukan pengukuran adalah sequential create, random create, data loss, dan kapasitas maksimum hard disk.

Dalam tugas akhir ini, pengukuran dilakukan dengan menggunakan aplikasi bonnie++ dengan ukuran file minimum 16384 Mb dan jumlah file minimum 1500 file untuk proses baca, tulis, dan hapus

hard disk. Hasil dari kinerja hard disk pada cloud computing lebih baik dari segi sequential create – read dan random create – read, serta menunjukkan hasil yang baik pula dari segi data loss karena tidak ada data yang hilang.

(8)

viii

ABSTRACT

Cloud computing is when service based on IT easier to developing and elastic which been providing as a service for consumer and businessman for using application without installation process and can accessing personal file on computer using internet access. There is some people who open a chance to businessman who want’s to using to support capacity and speedness of information access. To know how cloud computing work from saving hardware side (hard disk), we must doing researching. We using sequential create, random create, data loss dan maximum capacity of hard disk to doing researching.

In this thesis, researching have been doing using bonnie++ application with a file with minimum size is 16384 Mb and minimum file is 1500 files to process write, read and erase the hard disk. The result from hard disk who used in cloud computing showing better than sequential create - read and random create - read side and this cloud computing showing better result from data loss view than the other’s because there’s no data have been lost.

(9)

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, atas segala rahmat dan anugerah yang telah diberikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir “Perbandingan Unjuk Kerja Hard

Disk pada Lingkungan Cloud Computing Versus Komputer Konvensional” ini dengan baik. Dalam menyelesaikan tugas akhir ini, penulis tidak lepas dari bantuan sejumlah pihak, oleh sebab itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :

1. Ida Sang Hyang Widhi Wasa, yang telah menjawab semua doa-doa penulis dan mencurahkan berkat sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini.

2. Ibu Paulina Heruningsih Prima Rosa, S.Si., M.Sc. selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi. 3. Ibu Ridowati Gunawan, S.Kom., M.T. selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika.

4. Bapak Henricus Agung Hernawan, S.T, M.Kom. selaku dosen pembimbing tugas akhir dari penulis.

5. Bapak Damar Widjaja, S.T., M.T. dan Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T., M.T. selaku penguji tugas akhir ini.

6. Orangtua, adik, dan keluarga besar dari penulis yang telah memberi dukungan doa, materi, serta semangat. Tanpa semua itu penulis tidak akan memperoleh kesempatan untuk menimba ilmu hingga jenjang perguruan tinggi dan akhirnya dapat menyelesaikan karya ilmiah ini.

7. Teman-teman dari penulis di Teknik Informatika angkatan 2008 yang tidak dapat disebutkan satu per satu, namun mereka semua sangat berkesan bagi penulis.

8. Teman-teman dari penulis di komunitas Sanata Dharma Open Source (SaOS). Banyak kegiatan yang telah dilewati bersama dengan semangat open source, terutama kumpul-kumpul shisha di awan bengi paingan.

9. Teman-teman kos dari penulis yang selalu bersama selama kuliah.

10. Segenap keluarga, dosen, karyawan, semua teman-teman, dan semua pihak yang membantu penulis dalam mengerjakan tugas akhir ini dan membantu penulis dalam menempuh studi dengan lancar.

(10)

Akhir kata, penulis berharap karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi kemajuan dan perkembangan ilmu pengetahuan. Penulis juga meminta maaf kepada semua pihak bila ada kesalahan atau hal-hal yang kurang berkenan. Semoga Tuhan memberkati, astungkara.

Yogyakarta, 15 - 12 - 12 Penulis

(11)

MOTTO

(12)

xii

DAFTAR ISI

LEMBAR JUDUL ... i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ... iii

HALAMAN PENGESAHAN ... iv

PERNYATAAN KEASLIAN HASIL KARYA ... iv

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH ... vi

ABSTRAK ... vii

ABSTRACT ... viii

KATA PENGANTAR ... ix

MOTTO ... xi

DAFTAR ISI ... xii

BAB I ... 1

PENDAHULUAN... 1

1.1 LATAR BELAKANG MASALAH ... 1

1.2 RUMUSAN MASALAH ... 2

1.4 TUJUAN PENULISAN ... 2

1.5 MANFAAT PENELITIAN ... 2

1.3 BATASAN MASALAH ... 2

1.6 METODELOGI PENELITIAN... 3

1.7 SISTEMATIKA PENULISAN ... 4

BAB II ... 5

DASAR TEORI ... 5

2.1 CLOUD COMPUTING ATAU KOMPUTASI AWAN ... 5

2.1.1 Karakteristik Cloud Computing ... 6

2.1.2 Delivery Model (Model Layanan) Cloud Computing ... 7

2.1.3 Deployment Model Infrastruktur Cloud Computing ... 10

2.2 PROXMOX VE (VIRTUAL ENVIRONTMENT) ... 11

2.2.1 Antarmuka Proxmox VE (Virtual Environment) ... 14

2.3 BONNIE++ ... 15

(13)

xiii

BAB III ... 18

RANCANGAN PENELITIAN... 18

3.1 SPESIFIKASI ALAT ... 18

3.2 DIAGRAM ALIR DESAIN PENGUJIAN ... 18

3.3 RENCANA KERJA ... 20

3.4 DESAIN SISTEM JARINGAN ... 20

BAB IV ... 31

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ... 31

4.1 PEMBANGUNAN JARINGAN INFRASTRUKTUR ... 31

4.2 KONFIGURASI KOMPUTER VIRTUALISASI DAN KOMPUTER KONVENSIONAL ... 36

4.3 DATA PENELITIAN ... 37

4.3.1 Sequential Create dan Random Create ... 57

4.3.2 Data Loss ... 58

4.3.3 Kapasitas Maksimum ... 58

BAB V... 59

KESIMPULAN DAN SARAN ... 59

5.1 KESIMPULAN... 59

5.2 SARAN ... 59

(14)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Cloud Computing merupakan sebuah cara komputasi ketika layanan berbasis TI mudah dikembangkan dan elastis yang disediakan sebagai sebuah layanan untuk pelanggan menggunakan teknologi Internet [1]. Dengan menggunakan Cloud Computing, komputer tidak perlu menggunakan suatu sistem operasi tertentu (Linux, Mac OS, Windows, dan lainnya), tidak membutuhkan hard disk dan tidak perlu instalasi software pada komputer karena penggunaan semua hal ini telah ada pada layanan Cloud Computing.

Penyimpanan data pelanggan dilakukan di server cloud dari penyedia layanan Cloud Computing, yang diperlukan untuk menggunakan Cloud Computing ini adalah sebuah komputer dan koneksi internet. Cloud Computing memungkinkan konsumen dan pebisnis untuk menggunakan aplikasi tanpa melalui proses instalasi dan dapat mengakses file

personal di komputer melalui akses internet.

Penerapan komputasi awan mulai banyak dibicarakan sebagai “green IT” atau teknologi

informasi ramah lingkungan, ada sebagian orang yang membuka kesempatan kepada kalangan bisnis yang berminat mengaplikasikannya guna mendukung kapasitas dan kecepatan akses informasi. Misalnya komunitas bisnis dari Jawa Tengah, Yogyakarta, Jawa Timur, kemudian kini masuk Bali dan Nusa Tenggara, dan tujuan kehadiran komputasi awan di Bali dan kawasan timur Indonesia bukan untuk melakukan penyisiran atau “sweeping” terkait maraknya penggunaan perangkat lunak atau sistem komputer bajakan, melainkan untuk mendukung pengembangan bisnis yang akan berbanding lurus terhadap kemajuan ekonomi daerah [2].

Komputasi awan muncul dengan menawarkan berbagai keunggulan untuk meminimalisasi masalah-masalah klasik dalam pengelolaan IT di perusahaan, fitur-fitur baru yang menjadi andalan seperti Guaranteed Quality of Service (QoS) dengan memanfaatkan performa dari hardware, bandwidth, dan kapasitas memori, komputasi awan menjamin QoS [3]. Penulis memilih judul ini karena penulis ingin mengetahui bagaimana cloud computing tersebut dapat menjamin Quality of Service (QoS) terutama dari sisi hardware penyimpanan. Belum ada penelitian yang menguji sisi

(15)

hardware penyimpanan tersebut, maka penulis akan melakukan pengukuran untuk melihat unjuk kerja hard disk (baik atau buruk) pada lingkungan cloud computingversus komputer konvensional. Pada pengukuran ini parameter yang digunakan antara lain sequential create, random create, data

loss, dan kapasitas maksimum hard disk. Sehingga diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini dapat memberikan pertimbangan bagi penyedia cloud computing untuk memberikan pelayanan penyimpanan yang lebih baik.

1.2 Rumusan Masalah

Dengan melihat latar belakang masalah, maka penulis akan meneliti :

Bagaimana menentukan unjuk kerja hard disk (baik atau buruk) pada lingkungan cloud computingversus komputer konvensional dengan mengukur sequential create, random create, data

loss, dan kapasitas maksimum hard disk?

1.4 Tujuan Penulisan

Tujuan penulisan Tugas Akhir ini adalah untuk memberikan hasil analisa atas pengujian kecepatan akses baca, tulis, dan hapus hard disk secara sequential dan random pada lingkungan

cloud computingversus komputer konvensional serta data loss, dan kapasitas maksimum hard disk

pada komputer virtualisasi cloud computing.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat penulisan Tugas Akhir ini adalah hasil dan informasi tentang unjuk kerja hard disk

pada lingkungan cloud computing versus komputer konvensional sebagai pertimbangan bagi penyedia cloud computing untuk memberikan pelayanan penyimpanan yang lebih baik.

1.3 Batasan Masalah

Untuk menghindari pembahasan yang terlalu luas maka penulis akan membatasi dalam penulisan ini dengan hal - hal sebagai berikut:

1. Memakai 3 komputer fisik, yaitu 1 komputer master dan 2 komputer node untuk membangun infrastruktur cloud computing menyesuaikan dengan standarisasi Proxmox VE Cluster yang terdiri dari minimal satu master dan satu node.

(16)

jika memakai lebih dari 6 komputer virtualisasi akan menyebabkan kelebihan kapasitas hard disk pada komputer fisik sehingga menimbulkan hang pada salah satu komputer virtualisasi

cloud.

3. Memakai 1 komputer konvensional sebagai pembanding pengujian hard disk.

4. Aplikasi yang digunakan adalah Bonnie++ versi 1.96 sebagai penguji unjuk kerja hard disk dan aplikasi Proxmox VE (Virtual Environtment) versi 2.6.32 sebagai sarana untuk membangun

cloud computing.

5. Penelitian dilakukan pada jaringan intranet dengan menguji kecepatan akses baca, tulis, dan hapus media penyimpanannya saja dan tidak menguji keamanan dari cloud computing.

1.6 Metodelogi Penelitian

Adapun metodelogi dan langkah-langkah yang digunakan dalam pelaksanaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Studi literatur

Mempelajari tentang teori cloud computing, pengujian hard disk menggunakan aplikasi bonnie++, dan pembangunan cloud computing menggunakan aplikasi proxmox dengan mengumpulkan jurnal-jurnal, buku-buku, dan referensi lainnya yang dapat mendukung topik ini.

2. Metode pengumpulan data

Data yang diambil dalam penelitian ini adalah berupa hasil pengukuran hard disk secara

sequential create dan random create pada lingkungan cloud computing maupun komputer konvensional serta data loss, dan kapasitas maksimum hard disk pada komputer virtualisasi

cloud computing.

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah a. Metode observasi

Kegiatan observasi dalam penelitian dilakukan untuk mengamati proses unjuk kerja hard disk pada lingkungan cloud computing maupun komputer konvensional, yang diamati langsung ditempat penilitian.

b. Metode dokumentasi.

Dokumentasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah gambar atau foto tentang penelitian, perangkat dan software serta data-data yang yang didapat saat penelitian.

(17)

4 3. Metode analisa data.

Dalam metode ini, penulis menganalisa dan menyimpulkan hasil penelitian yang telah didapat. Hal itu dilakukan dengan melakukan perbandingan terhadap data dari beberapa kali pengukuran dan dicari penyebab jika terjadi perbedaan terhadap data tersebut. Dari hal-hal tersebut dapat ditarik kesimpulan tentang unjuk kerja hard disk tersebut sudah baik atau belum.

1.7 Sistematika Penulisan BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi latar belakang penulisan tugas akhir, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian ,dan sistematika penulisan.

BAB II DASAR TEORI

Bagian ini menjelaskan mengenai teori yang berkaitan dengan judul/masalah pada tugas akhir.

BAB III RANCANGAN PENELITIAN

Bab ini menguraikan mengenai analisa peralatan utama dan pendukung, design sistem, perancangan sistem serta tahap testing.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISIS

Bab ini memaparkan langkah-langkah yang dilakukan untuk pengujian serta analisa hasil yang didapat setelah pengujian.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisikan kesimpulan dan saran.

(18)

BAB II

DASAR TEORI

2.1 Cloud Computing atau Komputasi Awan

Secara sederhana, cloud computing adalah pengiriman dinamis dari sumber daya dan kemampuan teknologi informasi sebagai layanan melalui Internet. Cloud computing adalah gaya komputasi yang terukur dinamis dan merupakan sumber daya virtualisasi yang disediakan sebagai layanan melalui Internet [4].

Menurut perusahaan IBM (2009), “Cloud computing – dapat secara signifikan mengurangi biaya

TI dan kompleksitas sambil meningkatkan pengoptimalan beban kerja dan pelayanan” [5]. Selanjutnya NIST (National Institute of Standards and Technology) mendefinisikan cloud computing sebagai model yang memungkinkan kenyamanan, on-demand akses jaringan untuk manfaat bersama suatu sumber daya informasi yang terkonfigurasi (jaringan, server, database, aplikasi dan layanan) yang dapat secara cepat diberikan dan dirilis dengan upaya manajemen yang minimal atau interaksi penyedia layanan yang minimal. Model cloud computing ini memiliki lima karakteristik, tiga model layanan, dan empat model deployment seperti pada Gambar 2.1 yang akan dijelaskan pada

sub bab berikutnya [6]:

(19)

6 2.1.1 Karakteristik Cloud Computing

Berdasarkan NIST, ada 5 kriteria yang harus dipenuhi oleh sebuah sistem untuk bisa dimasukkan ke dalam keluarga cloud [6].

a. On Demand Self Service

Yang dimaksud dengan on demand self service adalah pengguna dapat memesan dan mengelola layanan tanpa interaksi manusia dengan penyedia layanan, misalnya dengan menggunakan, sebuah portal web dan manajemen antarmuka. Pengadaan dan perlengkapan layanan serta sumber daya yang terkait terjadi secara otomatis pada penyedia.

b. Broad network access

Pada cloud computing, layanan yang tersedia terhubung melalui jaringan pita lebar, terutama untuk dapat diakses secara memadai melalui jaringan internet, baik menggunakan

thin client, thick client, ataupun media lain seperti smartphone. c. Resources Pooling

Penyedia layanan cloud, memberikan layanan melalui sumber daya yang dikelompokkan di satu atau berbagai lokasi data center yang terdiri dari sejumlah server dengan mekanisme

multitenant. Mekanisme multitenant ini memungkinkan sejumlah sumber daya komputasi tersebut digunakan secara bersama-sama oleh sejumlah user. Sumber daya tersebut baik yang berbentuk fisik maupun virtual, dapat dialokasikan secara dinamis untuk kebutuhan pengguna atau pelanggan sesuai permintaan. Dengan demikian, pelanggan tidak perlu tahu bagaimana dan darimana permintaan akan sumber daya komputasinya dipenuhi oleh penyedia layanan. Yang penting, setiap permintaan dapat dipenuhi. Sumber daya komputasi ini meliputi media penyimpanan, memori, processor, pita jaringan dan mesin virtual.

d. Rapid Elasticity

Rapid elasticity berarti kapasitas komputasi yang disediakan dapat secara elastis dan cepat disediakan, baik itu dalam bentuk penambahan ataupun pengurangan kapasitas yang diperlukan. Untuk pelanggan sendiri, dengan kemampuan ini seolah-olah kapasitas yang tersedia tak terbatas besarnya, dan dapat dibeli kapan saja dengan jumlah berapa saja.

e. Measured services

Sumber daya cloud yang tersedia harus dapat diatur dan dioptimasi penggunaannya, dengan suatu sistem pengukuran yang dapat mengukur penggunaan dari setiap sumber daya

(20)

komputasi yang digunakan (penyimpanan, memori, processor, lebar pita, aktivitas user, dan lainnya). Dengan demikian, jumlah sumber daya yang digunakan dapat secara transparan diukur yang akan menjadi dasar bagi user untuk membayar biaya penggunaan layanan.

2.1.2 Delivery Model (Model Layanan) Cloud Computing

a. Software as a Services (SaaS)

Software as a Services (SaaS) adalah kemampuan yang diberikan kepada konsumen untuk menggunakan aplikasi penyedia yang dapat beroperasi pada infrastruktur cloud seperti pada Gambar 2.2 [6].

Gambar 2.2 Software as a Services (SaaS) [8]

Aplikasi ini dapat diakses dari berbagai perangkat client melalui interface seperti web browser. Client tidak perlu mengelola atau mengendalikan infrastruktur cloud seperti jaringan komunikasi data, server, sistem operasi, database atau bahkan aplikasi individu. Pelanggan dapat menggunakan SaaS dengan cara berlangganan atau pay per use sehingga tidak perlu investasi infrastruktur [6]. Contoh layanan SaaS antara lain salesforce.com, zoho.com, xero.com, dan lain-lain.

(21)

8 b. Platform as a Services (PaaS)

Platform as a Services (PaaS) adalah layanan yang menyediakan modul-modul siap pakai yang dapat digunakan untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang hanya dapat berjalan di atas platform tersebut seperti pada Gambar 2.3 [6].

Gambar 2.3 Platform as a Services (PaaS) [8]

PaaS juga memiliki keterbatasan dimana pengguna tidak memiliki kendali terhadap sumber daya memory, storage, processing power dan lain-lain. Pionir PaaS adalah Google AppEngine yang menyediakan aplikasi di atas platform Google dengan bahasa pemrograman

Phyton dan Django [6]. Penyedia layanan PaaS lainnya seperti Facebook yang memungkinkan kita mengembangkan aplikasi di Facebook seperti aplikasi game yang dilakukan oleh Zynga.

(22)

9 c. Infrastructure as a Services (IaaS)

Infrastructure as a Services (IaaS) adalah model bisnis yang mirip dengan penyedia data center yang menyewakan ruangan untuk colocation, tapi ini lebih ke level mikronya seperti pada Gambar 2.4 [6].

Gambar 2.4 Infrastructure as a Services (IaaS) [8]

Penyewa tidak perlu tahu, dengan mesin apa dan bagaimana caranya penyedia layanan. IaaS terletak satu level lebih rendah dibanding PaaS. Ini adalah sebuah layanan yang menyewakan sumberdaya teknologi informasi dasar, yang meliputi media penyimpanan, processing power, memory, sistem operasi, kapasitas jaringan dan lain-lain, yang dapat digunakan oleh penyewa untuk menjalankan aplikasi yang dimilikinya. Perbedaan mendasar dengan layanan data center saat ini adalah IaaS memungkinkan pelanggan melakukan penambahan atau pengurangan kapasitas secara fleksibel dan otomatis [6]. Salah satu penyedia IaaS ini adalah amazon.com yang meluncurkan Amazon EC2 (Elastic Computing Cloud). Layanan Amazon EC2 ini menyediakan berbagai pilihan persewaan mulai CPU, media penyimpanan, dilengkapi dengan sistem operasi dan juga platform pengembangan aplikasi.

(23)

10 2.1.3 Deployment Model Infrastruktur Cloud Computing

a. Private Cloud

Private Cloud adalah Infrastruktur layanan cloud dioperasikan hanya untuk sebuah organisasi atau perushaaan tertentu seperti pada Gambar 2.5 [6].

Gambar 2.5 Private Cloud [8]

Pelanggan private cloud biasanya organisasi dengan skala besar. Infrastruktur dapat dikelola sendiri oleh organisasi atau oleh pihak ke-tiga. Lokasi bisa on-site atau off-site [6]. b. Community Cloud

Community Cloud adalah sebuah infrastruktur cloud digunakan bersama-sama oleh beberapa organisasi yang memiliki kesamaan kepentingan, misalnya dari sisi misinya, atau tingkat keamanan yang dibutuhkan, dan lainnya. Jadi, community cloud ini merupakan pengembangan terbatas dari private cloud. Dan sama juga dengan private cloud, infrastruktur

cloud yang ada bisa di-manage oleh salah satu dari organisasi itu, ataupun juga oleh pihak ketiga [6].

c. Public Cloud

Public Cloud adalah Jenis layanan cloud yang disediakan untuk umum atau group perusahaan seperti pada Gambar 2.6 [6].

(24)

Layanan public cloud disediakan oleh perusahaan penjual layanan cloud [6]. d. Hybrid Cloud

Hybrid Cloud adalah komposisi dari dua atau lebih infrastruktur cloud, private dan public seperti pada Gambar 2.7 [6].

Gambar 2.7 Hybrid Cloud [8]

Meskipun secara entitas private dan public cloud tetap berdiri sendiri-sendiri, tapi dihubungkan oleh suatu teknologi atau mekanisme yang memungkinkan portabilitas data dan aplikasi antar cloud itu. Misalnya, mekanisme load balancing yang antar cloud, sehingga alokasi sumber daya bisa dipertahankan pada level yang optimal. Menurut lembaga NIST bahwa definisi dan batasan dari Cloud Computing sendiri masih mencari bentuk dan standarnya. Sehingga nanti pasarlah yang akan menentukan model mana yang akan bertahan [6].

2.2

Proxmox VE (Virtual Environtment)

Salah satu software pendukung layanan dari cloud, yaitu Infrastructure As A Service (IAAS) yang berbasis Open Source, yaitu Proxmox VE. Proxmox VE adalah platform virtualisasi Open Source yang digunakan untuk menjalankan peralatan virtual dan mesin virtual yang dibuat khusus sebagai hypervisor atau disebut juga Virtual Machine Manager (VMM). Hypervisor

(25)

Gambar 2.8 Hypervisor tipe 1 dan 2 [9]

1. Tipe 1 native (bare metal): hypervisor yang berjalan langsung di atas perangkat keras. Contohnya adalah Proxmox yang menggunakan KVM (Kernel-based Virtual Machine), dan beberapa yang ternama, yaitu Oracle VM (Virtual Machine) untuk SPARC (Scalable Processor Architecture), XenServer Citrix, serta Microsoft Hyper-V.

2. Tipe 2 (hosted): hypervisor yang berjalan di dalam sistem operasi. Dengan lapisan hypervisor

sebagai tingkat perangkat lunak yang berbeda. Contoh dari tipe ini adalah VMware Workstation dan VirtualBox.

Proxmox secara default menyertakan OpenVZ (Open VirtualiZation) dan KVM ( Kernel-based Virtual Machine) yang disediakan dalam mode CLI (Command Line Interface)/mode teks. Proses administrasinya dilakukan menggunakan akses web dengan pluginJava [9].

Proxmox berbasis debian x86_64 dengan codename lenny dan squeeze, oleh karenanya Proxmox hanya bisa diinstall pada mesin berbasis 64 bit. Untuk menggunakan KVM ( Kernel-based Virtual Machine) pada proxmox harus dipastikan prosesor yang akan digunakan support

fitur virtualisasi pada hardware virtualization seperti Intel VT (Virtualization) atau AMD-V (Advanced Micro Dynamics Virtualization), berbeda dengan KVM, jika anda menggunakan OpenVZ anda tidak membutuhkan hardware virtualization ini [10].

Proxmox VE (Virtual Environment) didefinisikan berdasarkan dari segi pandangan (vision),

platform virtualisasi, open source, saluran distribusi untuk software server, dan fokus pada perusahaan yang membutuhkan (enterprise) [11].

(26)

a. Proxmox VE (Virtual Environment) Berdasarkan Pandangan (Vision)

Untuk menciptakan sebuah infrastruktur enterprise dengan fitur penuh termasuk proxy email, web proxy, groupware, wiki, web cms (content management system), crm (customer relationship management), masalah sistem tiket, intranet, dan lain-lain - Termasuk backup / restore dan live migrasi [12].

Alasan Proxmox VE (Virtual Environment) mudah digunakan : - Pembangunan virtualisasinya secara bertahap.

- Menginstal dan mengelola dengan menggunakan tampilan GUI (Graphical User Interface). - Dapat memilih produk untuk penggunaan secara enterprise.

b. Proxmox VE (Virtual Environment) Berdasarkan Platform Virtualisasi

Ada banyak keuntungan dari virtualisasi server, yaitu sebagai berikut [13]: - Meningkatkan pemanfaatan perangkat keras.

- Hemat listrik, mengurangi CO2.

- Mengurangi perangkat keras, pemeliharaan personal yang lebih sedikit.

- Tidak banyak membuang waktu pada instalasi software - Peralatan digunakan diinstalasi dalam beberapa menit.

- Sederhana dalam mengoperasikan backup dan restore. c. Proxmox VE (Virtual Environment) Berdasarkan Open Source

Proxmox 1.x VE dilisensikan di bawah Gnu General Public License version 2. Proxmox 2.x VE berlisensi di bawah GNU Affero General Public License, version 3 [14].

d. Proxmox VE (Virtual Environment) Berdasarkan Saluran Distribusi untuk Software Server

Proxmox VE menyediakan software vendor dan proyek open source pada saluran pemasaran langsung. Dengan memberikan pre-built Virtual Appliances pengguna Proxmox VE dapat mendownload peralatan (appliances) langsung ke server Proxmox VE. Virtual Appliances bersertifikat dan didukung pada top-listed di antarmuka web Proxmox VE [15]. e. Proxmox VE (Virtual Environment) Berdasarkan fokus pada perusahaan yang membutuhkan

(enterprise)

Proxmox Virtual Environment difokuskan pada pasar perusahaan. Dengan memberikan pilihan Virtual Appliances yang berguna pada suatu perusahaan agar dapat fokus pada target utama mereka [16].

(27)

14 2.2.1 Antarmuka Proxmox VE (Virtual Environment)

Aplikasi Proxmox VE menggunakan aplikasi antarmuka web yang ditunjukkan pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9 Antarmuka Web Proxmox VE [17] Berikut ini adalah keterangan dari antarmuka web Proxmox VE [17]:

1. Menu Virtual Machine : digunakan untuk membuat dan memigrasikan komputer virtual. 2. Menu Appliance Templates : digunakan untuk upload dan download OpenVZ (Open

VirtualiZation) template yang berfungsi sebagai sistem operasi pada tingkat teknologi virtualisasi berbasis kernel Linux.

3. Menu ISO (International Organization for Standardization) Images : digunakan untuk upload

file ISO image untuk installer sistem operasi.

4. Menu Konfigurasi Sistem : digunakan untuk mengkonfigurasi network, dns, time, admin, dan

options.

5. Menu Konfigurasi Storage : digunakan sebagai hard disk tambahan jika komputer virtual membutuhkan kapasitas hard disk yang besar.

(28)

6. Menu Konfigurasi Backup : digunakan untuk mendefinisikan backup job yang kemudian di simpan sebagai cron job yang berfungsi untuk menyimpan konfigurasi serta komputer virtualisasi sebagai file backup.

7. Menu Administrasi Server : digunakan untuk mengatur layanan yang sedang berjalan pada

server fisik.

8. Menu Administrasi Logs : digunakan untuk menyimpan catatan dari proses layanan yang sedang berjalan pada masing-masing server fisik.

9. Menu Administrasi Cluster : digunakan untuk menampilkan manajemen terpusat dari banyak

server fisik.

Sebuah Proxmox VE Cluster terdiri dari minimal satu master dan satu node definisinya: - Master: bertanggung jawab untuk semua tugas yang akan dilakukan dan hanya off-loaded

tugas ke prosesor lainnya ketika prosesor induk ditentukan, berdasarkan batas yang telah ditentukan, pekerjaannya dapat digeser untuk meningkatkan kinerja. Susunan ini diperlukan karena untuk mengerti bagaimana program tersebut bekerja pada mesin sehingga mereka bisa bekerja sama dalam pengelolaan sumber daya sistem [18].

- Node: Setiap perangkat jaringan dialamatkan pada jaringan, seperti router

atau antarmuka kartu jaringan. Juga pada setiap stasiun jaringan [19].

2.3 Bonnie++

Bonnie adalah tolok ukur yang mengukur kinerja operasi sistem file Unix [20]. Mengapa memakai bonnie++ [21]:

a. Memori yang digunakan sedikit, sehingga didapat hasil cache maksimum, sehingga b. Banyak operasi I/O (Input/Output) akhirnya benar-benar melakukan I/O, sehingga c. Cukup layak untuk mencoba mengukur kecepatan I/O, dan

d. Menggunakan pencarian acak pada filesystem Unix yang terkesan lambat.

Cakupan pada bonnie++ lebih luas tidak hanya membaca file secara sequential (berurutan), tetapi juga membaca file secara random (acak) baik akses input maupun output, baca, tulis, dan hapus, serta blok per blok maupun per karakter [22].

Parameter yang digunakan bonnie++ [23]:

Size: ukuran file yang digunakan untuk melakukan testing (secara default menyesuaikan dengan memori RAM (Random Access Memory)).

(29)

Latency: waktu yang dibutuhkan dalam mengeksekusi testing yang dilakukan.

Sequential Output: kecepatan dan konsumsi CPU (Central Processing Unit) dalam membaca file sequential output baik akses per karakter, blok per blok, serta dalam menulis.

Sequential Input: kecepatan dan konsumsi CPU dalam membaca file sequential input baik akses per karakter dan blok per blok.

Random Seeks: kecepatan dan konsumsi CPU dalam membaca file secara random.

Num Files: jumlah file yang digunakan untuk testing.

Sequential Create: kecepatan dan konsumsi CPU dalam membaca filesequential create baik akses tulis, baca, dan hapus.

Random Create: kecepatan dan konsumsi CPU dalam membaca file random create baik akses tulis, baca, dan hapus.

2.3.1 Perintah Bonnie++

Aplikasi bonnie++ dijalankan menggunakan perintah dari terminal Linux yang ditunjukkan pada Gambar 2.10.

Gambar 2.10 Capture Screen Perintah Bonnie++ Berikut ini adalah keterangan dari perintah bonnie++:

bonnie++: nama program

-s (size-in-Mb) [23]: jumlah megabyte untuk dicoba. Jika tidak menggunakan ini, bonnie akan menguji dengan file 100Mb. Dalam hal ini, 100 Megabyte = 1048576 byte. Jika memiliki komputer yang tidak memungkinkan 64-bit file, nilai maksimum yang dapat gunakan adalah 2047.

Penting untuk menggunakan ukuran file yang beberapa kali ukuran memori yang tersedia (RAM) - jika tidak, sistem operasi akan melakukan cache sebagian besar file tersebut, dan Bonnie akan berakhir melakukan sangat sedikit I/O. Setidaknya empat kali ukuran memori yang tersedia yang diinginkan.

Dari Gambar 2.10 memakai size 16384 Mb, karena memori RAM dari komputer yang dipakai uji coba adalah 4096 Mb, jadi empat kalinya ukuran memori, yaitu 16384 Mb.

(30)

-n [24]: jumlah file untuk tes pembuatan berkas diukur dalam kelipatan dari 1024 file. Hal ini karena tidak ada yang akan ingin menguji kurang dari 1024 file, dari Gambar 2.10 menggunakan jumlah file 1500.

output: keluaran yang ditampilkan dari Gambar 2.10 berupa file csv, yaitu ubuntuv101testgab2.csv, bisa juga ditampilkan ke dalam bentuk html atau text dengan perintah bon_csv2html atau bon_csv2txt, contoh perintahnya:

bonnie++ -s 16384 –n 1500 | bon_csv2html > bonie_test.html atau bonnie++ -s 16384 –n 1500 | bon_csv2txt > bonie_test.txt

(31)

BAB III

RANCANGAN PENELITIAN

3.1 Spesifikasi Alat

Pada pengujian perangkat hard disk akan dilakukan beberapa skenario untuk mengetahui unjuk kerja hard disk pada komputer virtualisasi cloud dan komputer konvensional. Pengujian dilakukan dengan menggunakan perangkat sebagai berikut:

1. Perangkat Keras (Hardware) Acer Aspire AM1900

Hardware ini digunakan sebagai infrastruktur untuk membangun cloud computing dan sebagai pembanding unjuk kerja hard disk. Spesifikasi hardware yang disediakan ditunjukkan pada Tabel 3.1 [25]:

Tabel 3.1 Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) [25]

Platform Desktop PC

Processor Intel® Pentium® processor E5800

Memory 4 GB DDR3

Total Hard Drive Capacity 320 GB

Hard Drive Interface Serial ATA

Hard Drive RPM 7200

Optical Drive DVD-Super Multi

Graphics Intel® GMA X4500 graphics

Card Reader Multi-in-One

3.2 Diagram Alir Desain Pengujian

Pada pengujian perangkat hard disk ini dibutuhkan suatu perencanaan yang tepat agar hasil yang didapat sesuai dengan yang diharapkan. Gambar 3.1 & 3.2 menunjukkan flowchart atau diagram alir pengujian.

(32)

19 Mulai

Penentuan Desain Jaringan

Pencatatan sequential create, random create, data loss, dankapasitas maksimum

End

Instalasi dan Konfigurasi Cloud Computing

Menjalankan Aplikasi Bonnie++

Analisa data

Instalasi dan Konfigurasi Komputer Virtualisasi

Gambar 3.1 Flowchart pengujian hard disk pada cloud computing

Mulai

Pencatatan sequential create & random create

End

Menjalankan Aplikasi Bonnie++

Analisa data

Instalasi dan Konfigurasi Komputer Konvensional

(33)

Pada Gambar 3.1 hasil yang dicatat, yaitu sequential create, random create, data loss, dan kapasitas maksimum pada cloud computing berbeda dengan Gambar 3.2 yang hanya mencatat

sequential create dan random create. Hal ini untuk mengetahui kelebihan maupun kekurangan dari

cloud computing dari segi data loss dan kapasitas maksimum hard disk.

Pengujian nantinya akan dilakukan sebanyak 1 kali per skenario karena data yang dihasilkan rata-rata sama ketika diujikan berulang-ulang pada setiap skenario. Data tersebut kemudian akan dibandingkan hasil unjuk kerjanya antara komputer virtualisasi dan komputer konvensional dari pengujian hard disk yang dilakukan.

3.3 Rencana Kerja

Rencana kerja yang akan digunakan dalam proses pengukuran adalah sebagai berikut: 1. Memastikan model jaringan yang diukur.

2. Menentukan ukuran file dan jumlah file yang akan diuji.

3. Pengukuran sequential create, random create, dan data loss akan dilakukan dengan

menggunakan Software Bonnie++ sedangkan kapasitas masksimum hard disk dapat dilihat pada antarmuka web Proxmox VE.

4. Melihat output yang dihasilkan dari alat ukur sequential create, random create, data loss, dan kapasitas maksimum hard disk.

3.4 Desain Sistem Jaringan

Terdapat beberapa asumsi sebelum melakukan pengukuran unjuk kerja hard disk. Asumsi tersebut adalah:

- Kapasitas hard disk yang dipakai untuk masing-masing 3 komputer fisik sebagai penyedia

cloud computing adalah 60 Gigabyte sehingga dapat menghasilkan 6 komputer virtualisasi dengan kapasitas hard disk 30 Gigabyte. Hal ini untuk menghindari terjadinya kekurangan kapasitas hard disk ketika dilakukan proses pengujian. Pada komputer konvensional juga memakai kapasitas yang sama dengan komputer virtualisasi.

- Nilai parameter yang dipakai untuk masing-masing pengujian sama, yaitu menggunakan size

16384 Megabyte dan memakai 1500 file untuk tes pembuatan berkas berdasarkan rekomendasi pengujian dari aplikasi bonnie++ [23][24].

(34)

Pada pengujian ini akan dibangun infrastruktur dari cloud computing terlebih dahulu, yang kemudian akan dibuat 6 komputer virtualisasi untuk pengujian dari unjuk kerja hard disk dan hasilnya akan dibandingkan dengan unjuk kerja hard disk komputer konvensional. Adapun desain sistem jaringan yang akan dipakai terbagi menjadi beberapa skenario.

1. Skenario 1

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1 VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Komputer Konvensional

(100%)

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine dibandingkan

Gambar 3.3 Perbandingan unjuk kerja hard disk 1 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.3 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan hanya 1 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari

hard disk yang akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk pada komputer konvensional yang telah diuji sebelumnya.

(35)

22 2. Skenario 2

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

dibandingkan

VM1 Komputer

Konvensional (100%)

Gambar 3.4 Perbandingan unjuk kerja hard disk 2 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.4 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 2 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk

(36)

23 3. Skenario 3

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1 VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Komputer Konvensional

(100%)

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

dibandingkan

Gambar 3.5 Perbandingan unjuk kerja hard disk 3 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.5 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 3 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk

(37)

24 4. Skenario 4

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

dibandingkan

VM1 Komputer

Konvensional (100%)

Gambar 3.6 Perbandingan unjuk kerja hard disk 4 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.6 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 4 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk

(38)

25 5. Skenario 5

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

dibandingkan

VM1 Komputer

Konvensional (100%)

Gambar 3.7 Perbandingan unjuk kerja hard disk 5 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.7 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 5 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk

(39)

26 6. Skenario 6

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1 VM2 VM3 VM4 VM5 VM6

Server Cloud

Komputer Konvensional

(100%)

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

dibandingkan

Gambar 3.8 Perbandingan unjuk kerja hard disk 6 komputer virtualisasi dengan 1 komputer konvensional Gambar 3.8 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 6 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil unjuk kerja hard disk

(40)

27 7. Skenario 7

Administrator Cloud

Server 1 (Master)

Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1

VM2

VM3

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

Gambar 3.9 Pengukuran hard disk VM2 ketika Server 2 (Node 1) mati Gambar 3.9 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 3 komputer VM 1, 2, dan 3 yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian pada komputer Server 2 (Node 1) dibuat mati. Asumsinya komputer Server 2 (Node 1) dalam kondisi menjalankan komputer VM2.

(41)

28 8. Skenario 8

Administrator Cloud

Server 1 (Master)

Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1

VM2

VM3

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine

Gambar 3.10 Pengukuran hard disk VM1 ketika Server 1 (Master) mati Gambar 3.10 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 3 komputer VM 1, 2, dan 3 yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk secara bersamaan yang kemudian pada komputer Server 1 (Master) dibuat mati. Asumsinya komputer Server 1 (Master) dalam kondisi menjalankan komputer VM1.

(42)

29 9. Skenario 9

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM2 VM5 VM7

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine Gambar 3.11 Pengukuran kapasitas hard disk maksimum VM pada Server 2 (Node 1) Gambar 3.11 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 3 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk mulai dari pengujian VM2, VM2 & 5, serta VM2, 5, & 7. Hasil dari kapasitas hard disk

maksimumnya dapat diperoleh setelah selesai pengujian. Asumsinya komputer Server 2 (Node

(43)

30 10. Skenario 10

Administrator Cloud Server 1 (Master) Server 2 (Node 1) Server 3 (Node 2)

VM1 VM4 VM8

Server Cloud

Switch

Ctt: VM = Virtual Machine Gambar 3.12 Pengukuran kapasitas hard disk maksimum VM pada Server 1 (Master) Gambar 3.12 menunjukkan:

Skenario ini menjalankan 3 komputer virtualisasi yang akan diujikan unjuk kerja dari hard disk mulai dari pengujian VM1, VM1 & 4, serta VM1, 4, & 8. Hasil dari kapasitas hard disk

maksimumnya dapat diperoleh setelah selesai pengujian. Asumsinya komputer Server 1 (Master) dalam kondisi menjalankan komputer VM1, 4, & 8.

(44)

BAB IV

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS

4.1 Pembangunan Jaringan Infrastruktur

Hal pertama yang dilakukan untuk melakukan pengukuran adalah membangun jaringan

cloud computing tersebut. Untuk itu, perlu dilakukan instalasi dan konfigurasi pada 3 komputer fisik agar tersinkronisasi satu sama lain dengan menggunakan aplikasi Proxmox VE. Adapun langkah-langkah instalasi dan konfigurasinya pada sistem operasi Debian 5 adalah :

1. Update Repository dan Sistem

a. Penulis membuka terminal dan login sebagai root. b. Komputer dikoneksikan ke internet.

c. Penulis mengubah file /etc/apt/sources.list. nano /etc/apt/sources.list

d. Penulis menambahkan repository Proxmox VE yang ditunjukkan pada Gambar 4.1. deb http://download.proxmox.com/debian lenny pve

deb http://archive.debian.org/debian/ lenny main non-free contrib

Gambar 4.1 Capture screen file sources.list e. Penulis melakukan Save (Ctrl O) dan exit (Ctrl X).

(45)

f. Penulis menambahkan repository key Proxmox VE.

wget -O- "http://download.proxmox.com/debian/key.asc" | apt-key add - g. Penulis melakukan updaterepository dan sistem.

apt-get update apt-get upgrade

2. Instalasi Proxmox VE Kernel dan Kernel Headers

Instalasi kernel dan kernel headers tersebut merupakan lanjutan dari instalasi repository dan sistem sebelumnya, pada terminal yang masih terbuka ketikkan perintah sebagai berikut:

apt-get install pve-kernel-2.6.32-4-pve apt-get install pve-headers-2.6.32-4-pve

Setelah instalasi selesai restart sistem dan pilih Proxmox VE kernel yang telah terinstalasi tersebut pada pilihan boot loader (grub).

3. Instalasi Proxmox VE packages

a. Penulis melakukan login sebagai root pada Proxmox VE kernel 2.6.32-4-pve. b. Komputer dikoneksikan ke internet.

c. Penulis melakukan instalasi Proxmox VE packages.

apt-get install proxmox-ve-2.6.32 ntp ssh lvm2

Setelah instalasi selesai restart sistem dan pilih Proxmox VE kernel 2.6.32-7-pve pada pilihan

boot loader (grub).

4. Akses Antarmuka Web Proxmox VE

a. Penulis melakukan login sebagai root pada Proxmox VE kernel 2.6.32-7-pve. b. Penulis mengubah file/etc/network/interface.

nano /etc/network/interface

c. Penulis melakukan konfigurasi alamat IP komputer static pada eth0. iface eth0 inet static

address 192.168.1.10 netmask 255.255.255.0

(46)

e. Penulis melakukan restart antarmuka jaringan komputer. /etc/init.d/networking restart

f. Penulis mengakses antarmuka web Proxmox VE pada alamat IP yang telah dikonfigurasi static tersebut via LAN (Local Area Network) dari switch menggunakan laptop yang sebelumnya telah dikonfigurasi satu jaringan.

g. Penulis melakukan login sebagai root pada antarmuka web Proxmox VE.

h. Penulis memilih system pada bagian dari configuration dan memilih tab antarmuka jaringan vmbr0.

i. Penulis melakukan konfigurasi alamat IP Proxmox VE static dan membuat jaringan bridge

pada antarmuka jaringan vmbr0 dengan eth0 yang ditunjukkan pada Gambar 4.2.

Gambar 4.2 Capture screen sistem konfigurasi Proxmox VE

j. Penulis memilih save untuk menyimpan konfigurasi pada antarmuka Proxmox VE dan

reboot sistem.

Instalasi dan konfigurasi aplikasi Proxmox VE pada 2 komputer lain yang akan digunakan juga sama sesuai dengan langkah 1 sampai 4 di atas kecuali alamat IP yang dipakai, yaitu pada 2 komputer tersebut memakai alamat IP 192.168.1.20/24 dan 192.168.1.30/24.

(47)

34 5. Membuat Proxmox VE Cluster

Pastikan masing-masing komputer yang terinstalasi aplikasi Proxmox VE mempunyai hostname

yang unik, karena pada konfigurasi default semua komputer akan mempunyai hostname yang sama.

1. Penulis melakukan login sebagai root ke 3 komputer yang terinstalasi aplikasi Proxmox VE melalui SSH (Secure Shell).

2. Penulis mendefinisikan komputer master pada alamat IP 192.168.1.10 dan melakukan cek status cluster yang ditunjukkan pada Gambar 4.3.

pveca -c pveca -l

(48)

3. Penulis menambahkan komputer node1 (alamat IP 192.168.1.20) ke komputer master dan melakukan cek status cluster yang ditunjukkan pada Gambar 4.4.

pveca -a -h 192.168.1.10 pveca -l

(49)

4. Penulis menambahkan komputer node2 (alamat IP 192.168.1.30) ke komputer master dan melakukan cek status cluster yang ditunjukkan pada Gambar 4.5.

pveca -a -h 192.168.1.10 pveca -l

Gambar 4.5 Capture screen cluster komputer node2 4.2 Konfigurasi Komputer Virtualisasi dan Komputer Konvensional

Dalam skenario yang sudah disebutkan pada bab III, akan dilakukan pengujian hard disk dari komputer virtualisasi dan konvensional. Maka dibutuhkan 6 komputer virtualisasi dan aplikasi untuk mempermudah proses pengujian hard disk (bonnie++). Dalam pengukuran ini komputer

(50)

virtualisasi dan konvensional akan diinstalasi sistem operasi Ubuntu 11.10 dan aplikasi bonnie++ pada sistem operasi tersebut. Adapun tampilan dari aplikasi bonnie++ ini ditunjukkan pada Gambar 4.6.

Gambar 4.6 Capture screen aplikasi bonnie++ 4.3 Data Penelitian

Hasil pengukuran yang dilakukan adalah data besarnya sequential create dan random create pada hard disk komputer virtualisasi dan komputer konvensional serta data loss dan kapasitas maksimum pada hard disk komputer virtualisasi yang ditunjukkan pada skenario 1-10 sebagai berikut:

1. Skenario 1

Pada skenario 1 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 1 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada Tabel 4.1, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.2, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada

(51)

Gambar 4.7. Contoh perhitungan konversi dan rata-rata data dalam bentuk prosentase, yaitu pada Tabel 4.1 didapat data sequential create –create* pada VM1 sebesar 7416 files/sec dan pada Komputer Konvensional sebesar 10742 files/sec, kemudian data VM1 tersebut dikonversi dalam bentuk persen dengan membagi 7416 dengan 10742, lalu dikalikan dengan 100%, dan menghasilkan data sebesar 69,04%, begitu seterusnya untuk perhitungan data selanjutnya. Komputer Konvensional disini dianggap sebagai pembagi data VM1 dimana nilainya persennya 100%. Untuk perhitungan rata-rata data dalam prosentase diperoleh dengan menambahkan hasil prosentase dari VM1 dengan VM yang lain bila ada, kemudian dibagi dengan banyaknya VM yang digunakan, begitu seterusnya untuk perhitungan data selanjutnya. Dalam Tabel 4.2 didapat hasil prosentase sequential create – create* sebesar 69,04%, maka rata-ratanya juga sebesar 69,04% karena pada skenario 1 hanya menguji 1 VM.

Tabel 4.1 Perbandingan 1 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 1

Sequential Create Random Create Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 7416 3009 510 6459 1890 339

Komputer

Konvensional 10742 2365 513 10649 1680 419

Tabel 4.2 Perbandingan 1 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 1

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 69,04 127,23 99,42 60,65 112,50 80,91

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

(52)

Gambar 4.7 Grafik perbandingan 1 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 1

Gambar 4.7 memperlihatkan selisih perbandingan sequential create dan random create dari segi sequential create – create* sebesar 30,96% dan random create – create* sebesar 39,35% pada VM1 dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh resource

memori dan hard disk yang dipakai pada komputer virtualisasi (VM) merupakan shared

dari komputer fisik.

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read VM1 unggul 27,23% dan random create – read VM1 unggul 12,50% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete selisih VM1 0,58% dan

random create – delete selisih VM1 19,09% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses sequential create – delete dan random create – delete antara VM1 dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses sequential create – create* dan random create – create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared

memori pada komputer virtualisasi. 2. Skenario 2

Pada skenario 2 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 2 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada

(53)

Tabel 4.3, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.4, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.8.

Tabel 4.3 Perbandingan 2 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 2

Sequential Create Random Create Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 7597 3005 509 7071 2129 336

VM2 8217 3166 413 7720 2624 353

Komputer

Konvensional 10742 2365 513 10649 1680 419

Tabel 4.4 Perbandingan 2 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 2

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 70,72 127,06 99,22 66,40 126,73 80,19

VM2 76,49 133,87 80,51 72,50 156,19 84,25

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Rata-rata VM 73,61 130,47 89,86 69,45 141,46 82,22

Gambar 4.8 Grafik perbandingan 2 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 2

(54)

Gambar 4.8 memperlihatkan selisih rata-rata perbandingan sequential create dan

random create dari segi sequential create – create* sebesar 26,39% dan random create – create* sebesar 30,55% pada 2 VM dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh

resource memori dan hard disk yang dipakai pada komputer virtualisasi (VM) merupakan

shared dari komputer fisik.

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read rata-rata VM unggul 30,47% dan random create – read rata-rata VM unggul 41,46% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete selisih rata-rata VM 10,14% dan

random create – delete selisih rata-rata VM 17,78% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses sequential create – delete dan random create – delete antara rata-rata VM dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses sequential create – create* dan random create – create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared memori pada komputer virtualisasi.

3. Skenario 3

Pada skenario 3 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 3 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada Tabel 4.5, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.6, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.9.

Tabel 4.5 Perbandingan 3 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 3

Sequential Create Random Create Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 7936 2890 504 6516 1969 325

VM2 7743 3127 535 7886 2252 360

VM3 8421 3360 532 7929 2147 366

Komputer

(55)

Tabel 4.6 Perbandingan 3 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 3

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 73,88 122,20 98,25 61,19 117,20 77,57

VM2 72,08 132,22 104,29 74,05 134,05 85,92

VM3 78,39 142,07 103,70 74,46 127,80 87,35

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Rata-rata VM 74,78 132,16 102,08 69,90 126,35 83,61

Gambar 4.9 Grafik perbandingan 3 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 3

Gambar 4.9 memperlihatkan selisih rata-rata perbandingan sequential create dan

random create dari segi sequential create – create* sebesar 25,22% dan random create – create* sebesar 30,10% pada 3 VM dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh

resource memori dan hard disk yang dipakai pada komputer virtualisasi (VM) merupakan

(56)

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read rata-rata VM unggul 32,16% dan random create – read rata-rata VM unggul 26,35% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete rata-rata VM unggul 2,08% dan

random create – delete selisih rata-rata VM 16,39% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses random create – delete antara rata-rata VM dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses random create

– create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared memori pada komputer virtualisasi.

4. Skenario 4

Pada skenario 4 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 4 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada Tabel 4.7, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.8, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.10.

Tabel 4.7 Perbandingan 4 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 4

Sequential Create Random Create

Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 273 2688 265 3208 1608 201

VM2 8749 2402 534 8252 1743 370

VM3 5767 3136 544 5708 2420 361

VM4 1108 2813 294 1178 2121 199

Komputer

(57)

Tabel 4.8 Perbandingan 4 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 4

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 2,54 113,66 51,66 30,12 95,71 47,97

VM2 81,45 101,56 104,09 77,49 103,75 88,31

VM3 53,69 132,60 106,04 53,60 144,05 86,16

VM4 10,31 118,94 57,31 11,06 126,25 47,49

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Rata-rata VM 37,00 116,69 79,78 43,07 117,44 67,48

Gambar 4.10 Grafik perbandingan 4 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 4

Gambar 4.10 memperlihatkan selisih rata-rata perbandingan sequential create dan

random create dari segi sequential create – create* sebesar 63,00% dan random create – create* sebesar 56,93% pada 4 VM dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh

resource memori dan hard disk yang dipakai pada komputer virtualisasi (VM) merupakan

(58)

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read rata-rata VM unggul 16,69% dan random create – read rata-rata VM unggul 17,44% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete selisih rata-rata VM 20,22% dan

random create – delete selisih rata-rata VM 32,52% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses sequential create – delete dan random create – delete antara rata-rata VM dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses random create – create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared memori pada komputer virtualisasi.

5. Skenario 5

Pada skenario 5 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 5 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada Tabel 4.9, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.10, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.11.

Tabel 4.9 Perbandingan 5 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 5

Sequential Create Random Create Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 306 2968 265 4093 1995 196

VM2 400 2374 276 1077 1629 188

VM3 6650 3305 542 6110 2369 358

VM4 1188 2899 290 1132 2120 200

VM5 2581 2719 249 3009 1761 181

Komputer

(59)

Tabel 4.10 Perbandingan 5 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 5

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 2,85 125,50 51,66 38,44 118,75 46,78

VM2 3,72 100,38 53,80 10,11 96,96 44,87

VM3 61,91 139,75 105,65 57,38 141,01 85,44

VM4 11,06 122,58 56,53 10,63 126,19 47,73

VM5 24,03 114,97 48,54 28,26 104,82 43,20

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Rata-rata VM 20,71 120,63 63,24 28,96 117,55 53,60

Gambar 4.11 Grafik perbandingan 5 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 5

Gambar 4.11 memperlihatkan selisih rata-rata perbandingan sequential create dan

random create dari segi sequential create – create* sebesar 79,29% dan random create – create* sebesar 71,04% pada 5 VM dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh

resource memori dan hard disk yang dipakai pada komputer virtualisasi (VM) merupakan

(60)

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read rata-rata VM unggul 20,63% dan random create – read rata-rata VM unggul 17,55% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete selisih rata-rata VM 36,76% dan

random create – delete selisih rata-rata VM 46,40% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses sequential create – delete dan random create – delete antara rata-rata VM dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses random create – create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared memori pada komputer virtualisasi.

6. Skenario 6

Pada skenario 6 akan dilakukan pengujian unjuk kerja hard disk pada 6 VM dan 1 komputer konvensional. Data dari hasil pengujian unjuk kerja hard disk ditunjukkan pada Tabel 4.11, kemudian data dikonversi dan di rata-rata dalam bentuk prosentase yang ditunjukkan pada Tabel 4.12, lalu data digambarkan sebagai grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.12.

Tabel 4.11 Perbandingan 6 VM dan 1 komputer konvensional pada skenario 6

Sequential Create Random Create

Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec) Create* (files/sec) Read (files/sec) Delete (files/sec)

VM1 845 2713 259 3565 1704 194

VM2 689 1987 282 1182 1615 187

VM3 1206 3006 249 1250 2039 179

VM4 1156 2715 297 1121 1834 205

VM5 2955 3020 242 3501 1949 177

VM6 1634 2716 283 3464 2057 182

Komputer

(61)

Tabel 4.12 Perbandingan 6 VM dan 1 komputer konvensional (100%) dalam bentuk prosentase pada skenario 6

Sequential Create Random Create

Create* (%) Read (%) Delete (%) Create* (%) Read (%) Delete (%)

VM1 7,87 114,71 50,49 33,48 101,43 46,30

VM2 6,41 84,02 54,97 11,10 96,13 44,63

VM3 11,23 127,10 48,54 11,74 121,37 42,72

VM4 10,76 114,80 57,89 10,53 109,17 48,93

VM5 27,51 127,70 47,17 32,88 116,01 42,24

VM6 15,21 114,84 55,17 32,53 122,44 43,44

Komputer

Konvensional 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Rata-rata VM 13,16 113,86 52,37 22,04 111,09 44,71

Gambar 4.12 Grafik perbandingan 6 VM dan 1 komputer konvensional (100%) pada skenario 6

Gambar 4.12 memperlihatkan selisih rata-rata perbandingan sequential create dan

random create dari segi sequential create – create* sebesar 86,84% dan random create – create* sebesar 77,96% pada 6 VM dari Komputer Konvensional. Hal ini disebabkan oleh

(62)

shared dari komputer fisik.

Pada sequential create dan random create dari segi sequential create – read rata-rata VM unggul 13,86% dan random create – read rata-rata VM unggul 11,09% dari Komputer Konvensional, sedangkan dari segi sequential create – delete selisih rata-rata VM 47,63% dan

random create – delete selisih rata-rata VM 55,29% dari komputer konvensional. Hasil perbandingan dari proses sequential create – delete dan random create – delete antara rata-rata VM dan Komputer Konvensional tidak terlalu jauh perbedaannya bila dibandingkan dengan proses random create – create*. Hal ini dikarenakan pada proses read dan delete tidak terlalu membebani kinerja dari shared memori pada komputer virtualisasi.

7. Skenario 7

Pada skenario 7 akan dilakukan pengujian data loss dari unjuk kerja hard disk pada VM2 ketika Server 2 (Node 1) mati. Data dari hasil pengujian data losshard disk ditunjukkan pada Tabel 4.13 yang diambil dari capture screen pengujian data losshard disk pada Gambar 4.13, 4.14, dan 4.15. Data juga dapat digambarkan dalam bentuk grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.16.

Tabel 4.13 Pengukuran hard disk VM2 ketika Server 2 (Node 1) mati

Size (bytes)

0 menit 1 menit 2 menit VM2 Test On 2314240 39366656 49729536 VM2 Test Off 1536000 38887424 39919616

(63)

Gambar 4.14 Capture screen pengukuran hard disk VM2 sesaat sebelum Server 2 (Node 1) mati

Gambar 4.15 Capture screen pengukuran hard disk VM2 setelah Server 2 (Node 1) dihidupkan kembali

(64)

Gambar 4.16 Grafik pengukuran hard disk VM2 ketika Server 2 (Node 1) mati

Gambar 4.16 memperlihatkan adanya penambahan data dari size menit ke 0 sampai menit ke 1 dan 2 pada saat akses create* dari sequential create sebelum komputer Node 1 mati. Pada saat komputer Node 1 mati terjadi “error read timeout”, kemudian sinkronisasi antar komputer fisik menjadi terputus dan data cluster pada komputer fisik Node 1 yang mati tidak dapat dimuat pada antarmuka web Proxmox VE, akan tetapi hal ini tidak menghentikan proses yang sedang berjalan pada komputer fisik lainnya.

Ketika komputer Node 1 dihidupkan diperoleh adanya penambahan data pada size menit ke 2, tetapi penambahannya melambat dibandingkan pada saat komputer Node 1 dalam kondisi normal, selisihnya 9809920 bytes antara VM2 Test On dan VM2 Test Off pada komputer Node 1.

8. Skenario 8

Pada skenario 8 akan dilakukan pengujian data loss dari unjuk kerja hard disk pada VM1 ketika Server 1 (Master) mati. Data dari hasil pengujian data losshard disk ditunjukkan pada Tabel 4.14 yang diambil dari capture screen pengujian data losshard disk pada Gambar 4.17, 4.18, dan 4.19. Data juga dapat digambarkan dalam bentuk grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4.20.

(1)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari pengujian yang telah dilakukan, kesimpulan yang dapat ditarik adalah:

1. Hasil perbandingan unjuk kerja hard disk pada sequential create dan random create antara komputer virtualisasi (VM) dan komputer konvensional:

a. Dari segi sequential create – create* dan random create – create*: menunjukkan kinerja

hard disk pada cloud computing dari segi sequential create – create* sebesar 72,48% dan random create – create* sebesar 66,67% pada pengujian 1-3 VM. Pada pengujian 4-6 VM menunjukkan kinerja hard disk pada cloud computing dari segi sequential create – create* sebesar 23,63% dan random create – create* sebesar 31,36%.

b. Dari segi sequential create – read dan random create – read: menunjukkan bahwa kinerja

hard disk pada cloud computing lebih baik.

c. Dari segi sequential create – deletedan random create –delete: menunjukkan bahwa hasil kinerja hard disk pada cloud computing yang didapat relatif sama.

2. Pada pengujian data loss menunjukkan hasil yang baik pada kinerja hard disk dari cloud computing karena tidak ada data yang hilang.

3. Pada pengujian kapasitas maksimum menunjukkan bahwa kapasitas maksimum hard disk yang bisa terpakai pada cloud computing sebesar 98%.

5.2 Saran

Terdapat beberapa saran dari penulis agar peneliti selanjutnya dapat memperhatikan hal-hal di bawah ini, guna perbaikan ke arah yang lebih baik. Adapun saran tersebut adalah:

1. Perlu disediakan lebih dari 3 komputer fisik yang mendukung dalam pembangunan cloud computing dan kapasitas hard disk yang lebih dari 60 Gigabyte, agar dapat membandingkan penelitian ini dengan lingkup pemakaian komputer fisik dan kapasitas hard disk yang lebih luas lagi.

(2)

DAFTAR PUSTAKA

[1] STAMFORD, Conn., June 23, 2009, Gartner Highlights Five Attributes of Cloud Computing, Available: [http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1035013] (diakses tanggal 12 Juli 2012). [2] Renibandari, June 11, 2012, Cloud Computing dan E-Government, Available:

[http://renibandari.blog.fisip-untirta.ac.id/2012/06/11/cloud-computing-dan-e-government/] (diakses tanggal 14 Oktober 2012).

[3] Dwi Atmaja, Tinton & Ridwan Saleh, Dadan 2011, Cloud Computing untuk Mendukung Aplikasi Smart Grid.

[4] SARNA, DAVID E.Y., 2011, Implementing and Developing Cloud Computing Applications. [5] Dustin Amrhein, Staff Software Engineer, IBM & Scott Quint, Cloud Computing Technology

Evangelist, IBM, Apr 08, 2009, Cloud computing for the enterprise: Part 1: Capturing the cloud, Available:

[http://www.ibm.com/developerworks/websphere/techjournal/0904_amrhein/0904_amrhein.htm l] (diakses tanggal 12 Juli 2012).

[6] Mell, P. and. Grace, T. (September 2011). The NIST (National Institute of Standard Technology) Definition of Cloud Computing.

[7] Santoso, Berkah I., 2012, Cloud Computing dan Strategi TI Modern.

[8] gsingh78, Dec 5, 2011, Cloud Infrastructure Layers -1 for Cloud Computing Foundation, Available: [http://www.scribd.com/doc/55256765/22/Cloud-Infrastructure-Layers-1] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[9] Ilmi, July 5, 2012, Pengantar Proxmox Virtual Environment, Available: [http://www.cloudindonesia.or.id/pengantar-proxmox.html] (diakses tanggal 18 Juli 2012). [10] Hidayat, Rachmat, July 9, 2012, Mengenal Proxmox VE Lebih Dalam, Available:

[http://www.cloudindonesia.or.id/mengenal-proxmox-ve-lebih-dalam.html] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[11] Main Page From Proxmox VE, Available: [http://pve.proxmox.com/wiki/Main_Page] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[12] Proxmox Vision, Available: [http://pve.proxmox.com/wiki/Vision] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

(3)

61 [13] Proxmox Virtualization Platform, Available:

[http://pve.proxmox.com/wiki/Virtualization_Platform] (diakses tanggal 18 Juli 2012). [14] Proxmox Open Source, Available: [http://pve.proxmox.com/wiki/Open_Source] (diakses

tanggal 18 Juli 2012).

[15] Proxmox Distribution channel for Server Software, Available:

[http://pve.proxmox.com/wiki/Distribution_channel_for_Server_Software] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[16] Proxmox Focused on the enterprise needs, Available:

[http://pve.proxmox.com/wiki/Focused_on_the_enterprise_needs] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[17] Purbo, Onno W., Juli 2011, Petunjuk Praktis Cloud Computing Mengunakan Open Source. [18] W. Rittinghouse, John & F. Ransome, James 2010, Cloud Computing Implementation,

Management, and Security.

[19] Krutz, Ronald L. & Vines, Russell Dean, 2010, Cloud Security A Comprehensive Guide to Secure Cloud Computing.

[20] Bonnie, Available: [http://www.textuality.com/bonnie/] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[21] Introducing Bonnie, Available: [http://www.textuality.com/bonnie/intro.html] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[22] lif2k3, July 22, 2010, Simple Hard Disk Benchmarks on Linux, Available:

[http://wiki.warneter.net/simple-hard-disk-benchmarks-on-linux.aspx] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[23] Using Bonnie, Available: [http://www.textuality.com/bonnie/advice.html] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[24] bonnie++(8) - Linux man page, Available: [http://linux.die.net/man/8/bonnie++] (diakses tanggal 18 Juli 2012).

[25] Acer Aspire AM1900 Detail Specifications, Available:

[http://www.acer.co.in/ac/en/ID/content/model/PT.SDS09.020] (diakses tanggal 19 Juli 2012). [26] Statistics, Youtube, Available: [http://www.youtube.com/t/press_statistics] (diakses tanggal 13

Oktober 2012).

(4)

[28] Utility (Cloud) Computing…Flashback to 1961 Prof. John McCarthy, Available: [http://computinginthecloud.wordpress.com/2008/09/25/utility-cloud-computingflashback-to-1961-prof-john-mccarthy/] (diakses tanggal 12 Juli 2012).

[29] Budiyanto, Alex 2012, Pengantar Cloud Computing.

[30] Mengenal Teknologi Cloud Computing Bersama Mardhani Riasetiawan, Available: [http://mti.ugm.ac.id/baru/?p=1284] (diakses tanggal 6 September 2012).

(5)

vii

ABSTRAK

Parameter-parameter yang digunakan dalam melakukan pengukuran adalah sequential create, random create, data loss, dan kapasitas maksimum hard disk.

Dalam tugas akhir ini, pengukuran dilakukan dengan menggunakan aplikasi bonnie++ dengan ukuran file minimum 16384 Mb dan jumlah file minimum 1500 file untuk proses baca, tulis, dan hapus hard disk. Hasil dari kinerja hard disk pada cloud computing lebih baik dari segi sequential create – read dan random create – read, serta menunjukkan hasil yang baik pula dari segi data losskarena tidak ada data yang hilang.

(6)

viii

ABSTRACT

chance to businessman who want’s to using to support capacity and speedness of information access.

To know how cloud computing work from saving hardware side (hard disk), we must doing researching. We using sequential create, random create, data loss dan maximum capacity of hard disk to doing researching.

other’s because there’s no data have been lost.

Perbandingan unjuk kerja hard disk pada lingkungan cloud computing versus komputer konvensional.