Komputasi Awan

Pendahuluan

Komputasi awan (bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer ('komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, awan (cloud) dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya. Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan (as a service), sehingga pengguna dapat mengaksesnya lewat Internet ("di dalam awan") tanpa mengetahui apa yang ada didalamnya, ahli dengannya, atau memiliki kendali terhadap infrastruktur teknologi yang membantunya.

Menurut sebuah makalah tahun 2008 yang dipublikasi IEEE Internet Computing "Cloud Computing adalah suatu paradigma di mana informasi secara permanen tersimpan di server di internet dan tersimpan secara sementara di komputer pengguna (client) termasuk di dalamnya adalah desktop, komputer tablet, notebook, komputer tembok, handheld, sensor-sensor, monitor dan lain-lain."

Komputasi awan adalah suatu konsep umum yang mencakup SaaS, Web 2.0, dan tren teknologi terbaru lain yang dikenal luas, dengan tema umum berupa ketergantungan terhadap Internet untuk memberikan kebutuhan komputasi pengguna. Sebagai contoh, Google Apps menyediakan aplikasi bisnis umum secara daring yang diakses melalui suatu penjelajah web dengan perangkat lunak dan data yang tersimpan di server. Komputasi awan saat ini merupakan trend teknologi terbaru, dan contoh bentuk pengembangan dari teknologi Cloud Computing ini adalah iCloud.

Cloud Computing merupakan teknologi yang menggabungkan virtualisasi dan grid computing. Jadi selain ada proses virtualisasi,juga terdapat grid computing, dimana seluruh beban proses komputasi yang ada akan didistribusikan ke berbagai server yang saling terhubung di dalam cloud, sehingga prosesnya akan jauh lebih ringan.

Komputasi Grid

Komputasi grid atau grid computing adalah penggunaan sumber daya komputer secara bersama-sama dimana komputer tersebut terpisah secara geografis. Komputasi grid ini biasanya digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan berskala besar Berdasarkan tulisan dari Ian Foster (Bapak Grid Computing), terdapat 3 hal yang mengidentifikasi bahwa suatu sistem termasuk di dalam komputasi grid, yaitu:

·         Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumber daya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat. Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.

·         Sistem tersebut menggunakan standard dan protokol yang bersifat terbuka (tidak terpaut pada suatu implementasi atau produk tertentu). Komputasi grid disusun dari kesepakatan-kesepakatan terhadap masalah yang fundamental, dibutuhkan untuk mewujudkan komputasi bersama dalam skala besar. Kesepakatan dan standar yang dibutuhkan adalah dalam bidang autentikasi, otorisasi, pencarian sumberdaya, dan akses terhadap sumber daya.

·         Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas layanan yang canggih, (nontrivial quality of service) yang jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.

Virtualisasi

Virtualisasi adalah sebuah teknologi, yang memungkinkan Anda untuk membuat versi virtual dari sesuatu yang bersifat fisik, misalnya sistem operasi, storage data atau sumber daya jaringan. Proses tersebut dilakukan oleh sebuah software atau firmware bernama Hypervisor. Hypervisor inilah yang menjadi nyawanya virtualisasi, karena dialah layer yang "berpura-pura" menjadi sebuah infrastruktur untuk menjalankan beberapa virtual machine. Dalam prakteknya, dengan membeli dan memiliki satu buah mesin, Anda seolah-olah memiliki banyak server, sehingga Anda bisa mengurangi pengeluaran IT untuk pembelian server baru, komponen, storage, dan software pendukung lainnya.

Komputasi Terdistribusi Dalam Komputasi Awan

Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya.

Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya.

Salah satu masalah yang dihadapi dalam usaha menyatukan sumber daya yang terpisah ini antara lain adalah skalabilitas, dapat atau tidaknya sistem tersebut dikembangkan lebih jauh untuk mencakup sumber daya komputasi yang lebih banyak.

Banyak arsitektur perangkat lunak dan keras yang bervariasi yang digunakan untuk komputasi terdistribusi. Pada tingkat yang lebih rendah, penghubungan beberapa [CPU] dengan menggunakan jaringan sangat dibutuhkan. Pada tingkat yang lebih tinggi menghubungkan proses yang berjalan dalam CPU tersebut dengan sistem komunikasi juga dibutuhkan.

MapReduce dan NoSQL  (Not Only SQL)

MapReduce adalah framework software yang diperkenalkan oleh Google dan digunakan untuk mendukung distributed computing yang dijalankan di atas data yang sangat besar dan dijalankan secara simultan dibanyak komputer. Framework ini terinspirasi oleh konsep fungsi map dan reduce yang biasa digunakan di functional programming. MapReduce memungkinkan programmer Google untuk melakukan komputasi yang sederhana dengan menyembunyikan kompleksitas dan detail dari paralelisasi, distribusi data, load balancing dan fault tolerance.

MapReduce memiliki dua tahap dalam memproses data yaitu map dan reduce. Tahap pertama dari MapReduce disebut map. Map melakukan transformasi setiap data elemen input menjadi data elemen output. Map dapat dicontohkan dengan suatu fungsi toUpper(str) yang akan mengubah setiap huruf kecil (lowercase) menjadi huruf besar (uppercase). Setiap data elemen huruf kecil (lowercase) yang menjadi input dari fungsi ini akan ditransformasi menjadi data output elemen yang berupa huruf besar (uppercase). Map memiliki fungsi yang dipanggil untuk setiap input yang menghasilkan output pasangan intermediate <key, value>.

Reduce adalah tahap yang dilakukan setelah mapping selesai. Reduce akan memeriksa semua value input dan mengelompokkannya menjadi satu value output. Reduce menghasilkan output pasangan intermediate . Sebelum memasuki tahap reduce, pasangan intermediate <key, value> dikelompokkan berdasarkan key, tahap ini dinamakan tahap shuffle.

Sedangkan NoSql adalah sistem menejemen database yang berbeda dari sistem menejemen database relasional yang klasik dalam beberapa hal. NoSQL mungkin tidak membutuhkan skema table dan umumnya menghindari operasi join dan berkembang secara horisontal. Akademisi menyebut database seperti ini sebagai structured storage, istilah yang didalamnya mencakup sistem menejemen database relasional.

NoSQL Database

Adanya database NoSQL seperti MongoDB yang mencoba untuk menyelesaikan permasalahan ini. Disini, Data tidak ditulis/dibaca dari database dengan menggunakan bahasa SQL, tetapi menggunakan metode object-oriented yang lebih disukai oleh developers. Kelebihan lainnya adalah adanya dukungan adanya banyaknya tipe index yang berbeda beda untuk lookupsterhadap data tertentu. Mereka juga memiliki kemampuan clustering secara default.

Setelah sekian lama muncul, database NoSQL tidak serta merta memiliki banyak penggemar. Untuk pastinya, banyak perusahaan besar yang menggunakan NoSQL database, tetapi secara umum mereka menggunakannya untuk kebutuhan kebutuhan yang spesial. Mereka perlu melihat apakah database ini bisa berkembang dengan kapasitas data yang sangat besar dan banyak dipergunakan di berbagai applikasi, jika tidak, mereka tidak melihat alasan untuk berpindah.