IMPLEMENTASI GRID COMPUTING DENGAN MENGGUNAKAN PENGALAMATAN IPv6

TUGAS

PENGANTAR KOMPUTASI CLOUD

“IMPLEMENTASI GRID COMPUTING DENGAN MENGGUNAKAN 

PENGALAMATAN IPv6 “

 

 

DISUSUN OLEH :

RAHMA INDAH SAFITRI (55415553)

KELAS 4IA05

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

TEKNIK INFORMATIKA

KOMPUTASI GRID

1.1 Latar Belakang Komputasi Grid

        Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar. Grid Computingerat kaitannya dengan metode komputasi paralel. Metode ini dapat membagi kerja komputer menjadi beberapa bagian sehingga, tidak memberatkan kerja komputer itu sendiri dan mempercepat kerja komputer. Sebagai contoh, bila ada suatu perintah untuk mencari satu angka dari 100 angka, komputer tersebut memiliki 10 processor. Dengan adanya komputasi paralel, komputer tersebut dapat memecah kerja menjadi 10 bagian untuk mencari angka tersebut. hal ini tentu saja dapat mempercepat dan memperingan kerja komputer. Tentu saja masalah pembagian kerja komputer tersebut dalam skala kecil. Tapi dari sinilah grid computing dikembangkan. Grid computing semakin dikembangkan dengan adanya jaringan dan internet. Dengan jaringan, kerja komputer terbagi-bagi di satu tempat dan tempat lain, namun pekerjaannya tetap satu atau terhubung.

            Grid Computing memanfaatkan kekuatan pengolahan berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan. Pekerjaan itu sendiri dikontrol oleh satu komputer utama, dan dipecah menjadi beberapa tugas yang dapat dilaksanakan secara bersamaan pada komputer yang berbeda. Tugas-tugas ini tidak perlu saling eksklusif, meskipun itu adalah skenario yang ideal. Sebagai tugas lengkap pada berbagai unit komputasi, hasil dikirim kembali ke unit pengendali, yang kemudian collates itu membentuk keluaran kohesif.

            Satu masalah akan kurangnya sumber daya untuk komputasi tinggi sudah terpenuhi dengan kehadiran grid computing. Namun masalah tidak berhenti di situ saja. Salah satu komponen yang terpenting juga dalam grid computing adalah konektifitas atau jaringan. Tidak akan membentuk sebuah grid computing kalau tidak ada jaringan. Didalam sebuah jaringan, tidak asing lagi dengan penggunaan IP Address. Lebih dari 20 tahun manusia menggunakan IPv4 sebagai protokol jaringan. Namun, jumlah IPv4 yang mencapai 4,3 milyar sudah  habis tanggal 15 April 2011. Tentu saja hal ini menjadi kendala bagi pengguna internet, khususnya grid computing ini yang juga membutuhkan IP Address valid untuk konektifitasnya. Muncullah protokol jaringan baru yang merupakan pengganti dari IPv4 yang sudah habis yaitu IPv6. Dengan protokol ini, pengguna internet tidak perlu khawatir lagi akan kebutuhan penggunaan IP Address. Atas dasar itulah pada proyek akhir ini, penulis mengimplementasikan grid computing dengan menggunakan pengalamatan IPv6.

1.2           1.2 Perancangan Komputasi Grid

            Grid Computing terdiri dari 3 bagian utama yaitu cluster, condor, dan globus. Cluster merupakan lingkungan komputasi paralel sehingga komputer saling berkoordinasi untuk menyelesaikan sebuah job, condor digunakan untuk penjadwalan job sekaligus penghubung antar cluster-cluster yang ada, dan globus merupakan grid engine yang membangun lingkungan grid. Disain sistem dari grid computing adalah seperti pada gambar 1. Dari desain tersebut, terlihat 3 komponen penting yang sudah dijelaskan sebelumnya yaitu cluster, condor (include di grid server), grid (include beserta monitoring). Desain diatas diimplementasikan pada jaringan eepis yang sudah ada sehingga topologi yang terbentuk seperti pada gambar 2. Pada gambar tersebut terlihat VLAN 408 dan VLAN 209 merupakan segmen tempat 2 cluster dibangun. Dan server terletak pada VLAN 85.

Gambar 1.1 Desain Grid Computing dengan IPV6

Gambar 1.2 Topologi EEPIS Net dengan Grid

Berikut adalah rincian dari desain diatas yang diimplementasikan pada jaringan eepis net seperti pada tabel dibawah ini : 

  Tabel 1. Detail Nama Mesin dan Alokasi IP Address

Hostname	IP Address	Keterangan
condormaster. grid-eepis.edu	2001:470:1f05:6bf: :209 / 64	Headnode / central manager
slave1.grideepis.edu	2001:470:8049:108 ::11 / 64	CLUSTER A
mpa2.grideepis.edu	2001:470:8049:108 ::12 / 64
mpa3.grideepis.edu	2001:470:8049:108 ::13 / 64
eepis.edu	:: 14/64
slave2.grideepis.edu	2001:470:8049:209 ::11 / 64	CLUSTER B
mpb2.grideepis.edu	2001:470:8049:209 ::12 / 64
mpb3.grideepis.edu	2001:470:8049:209 ::13 / 64
mpb4.grideepis.edu	2001:470:8049:209 ::14 / 64

Seluruh aplikasi yang digunakan dalam Infrastruktur dan aplikasi dalam proyek akhir ini, berjalan pada sistem operasi Linux dengan spesifikasi:

1.     Sistem Operasi : Debian Squeeze  

2.     Cluster         :

a.     Libopenmil.3              ssh

b.     Openmpi-common      g++

c.     Libopenmpi-dev         gcc

d.     Openmpi-bin               gfortran

e.     Mpi-default-dev

3.     Job Scheduler   : Condor-7.5.6-1lenny  

4.     Grid Engine    :

a.     Globus Toolkit 4.0.7

b.     Apache Ant

c.     PostgreSQL                

d.     Libiodbc

1.3           1.3 Metode

Pada bagian ini akan dilakukan pengujian yaitu pengujian secara normal dan pengujian secara tidak normal. Berikut adalah uraian dari pengujian yang akan dilakukan :

1.3.1      1.3.1 Pengujian Normal

Pengujian ini dilakukan sesuai dengan prosedur yang sesuai yaitu file yang digunakan berekstensi c dan mengandung pustaka MPI. Pengujian ini akan menghasilkan output sesuai dengan file dan parameter yang diinputkan.

1.3.1.1           MPI

Pada pengujian MPI ini akan diuji apakah komputasi parallel mampu mereduksi waktu dalam proses penyelesaian jobs. Proses pengujian dilakukan dengan cara melakukan perhitungan jumlah bilangan prima antara 2 sampai 500000 dan perkalian matrix 1000 x 1000. Dari proses ini akan didapat perbandingan antara komputasi serial dengan komputasi parallel. Berikut adalah proses pengujian bilangan prima pada lingkungan mpi dengan perintah mpicc dan mpirun :

$mpicc prime_sum.c -o prime_sum

$mpirun -np 1 prime_sum

Keluaran dari perintah diatas untuk komputasi serial adalah seperti gambar 1.3 dibawah ini : 

Gambar 1.3 Output Pengujian Komputasi Serial

Dari gambar diatas, terlihat bahwa proses yang dihasilkan hanya 1 yang merupakan hasil dari pengerjaan komputasi serial dan waktu yang dibutuhkan 48.52 detik.

$mpirun -np 4 --host slave1,slave2,mpa2,mpb2 prime_sum

Keluaran dari perintah diatas untuk komputasi parallel adalah seperti gambar 1.4 dibawah ini

Gambar 1.4 Output Pengujian Komputasi Parallel

Dari gambar diatas, terlihat bahwa proses yang dihasilkan ada 4 yang didistribusikan pada 4 mesin yang ditunjuk sehingga pengerjaannya secara parallel dan waktu yang dibutuhkan lebih cepat yaitu 20.58 detik.

Berikut adalah proses pengujian bilangan prima pada lingkungan mpi dengan perintah mpicc dan mpirun :

$mpicc matrik_parallel.c -o matrik_parallel

$mpirun -np 1 matrik_parallel

Keluaran dari perintah diatas untuk komputasi serial adalah seperti gambar 1.5 dibawah ini

Gambar 1. 5 Output Pengujian Komputasi Serial

Dari gambar diatas, terlihat bahwa jumlah prosesor hanya 1 yang merupakan hasil dari pengerjaan komputasi serial dan waktu yang dibutuhkan 16.68 detik.  

$ mpirun -np 4 --host slave1,slave2,mpa2,mpb2 matrik_parallel

Keluaran dari perintah diatas untuk komputasi parallel adalah seperti Gambar 1.6 dibawah ini :

Gambar 1.6 Output Pengujian Komputasi Parallel

Dari gambar diatas, terlihat bahwa jumlah prosesor ada 4 dimana setiap mesin melakukan perhitungan juga sehingga pengerjaannya secara parallel dan waktu yang dibutuhkan lebih cepat yaitu 8.85 detik.

Dari 2 percobaan diatas, komputasi parallel mampu mereduksi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan jobs hingga lebih dari 5 kali dibandingkan komputasi serial.

1.3.1.2           MPI dan Globus

Pengujian pada lingkungan ini tidak bisa dilakukan karena integrasi antara openmpi dan globus gagal. Beberapa file dari openmpi tidak terbaca meskipun sudah lengkap. Berikut adalah gambar dari hasil pengujian.

Gambar 1.7 Output Pengujian MPI dan Globus

Dari gambar diatas terlihat beberapa file dari openmpi tidak ada. Padahal file yang dimiliki sudah lengkap. Error diatas menunjukkan jika openmpi dan globus tidak cocok diintegrasikan. 

1.3.1.3           Portal PHP

Portal PHP ini dibuat untuk menggantikan peran dari globus dalam proses administrasi jobs. Proses pengujian portal ini dilakukan dengan cara melakukan perhitungan jumlah bilangan prima antara 2 sampai 500000 dan perkalian matrik. Dari proses ini akan didapat perbandingan antara komputasi serial dengan komputasi parallel. Berikut adalah proses submit job melalui portal PHP. Output dari hasil eksekusi pada komputasi serial bilangan prima seperti gambar 1.8 dibawah ini :

Gambar 1.8 Hasil Eksekusi pada Komputer Serial

Output dari hasil eksekusi pada komputasi parallel bilangan prima seperti gambar 1.9 dibawah ini: 

Gambar 1.9 Hasil Eksekusi pada Komputer Parallel

Output dari hasil eksekusi pada komputasi serial perkalian matriks eperti gambar 1.10 dibawah ini :

Gambar 1.10 Hasil Eksekusi pada Komputer Serial

Output dari hasil eksekusi pada komputasi parallel perkalian matrik seperti gambar 1.11 dibawah ini

Gambar 1.11 Hasil Eksekusi pada Komputer Parallel

Dari pengujian diatas, terlihat bahwa portal php mampu berperan sebagai globus untuk menjalankan aplikasi prime sum dan perkalian matrik untuk diteruskan ke node dari cluster yang ditunjuk.

1.1.1      1.3.2 Pengujian Tidak Normal

Terdapat beberapa penanganan kesalahan input oleh user yang sudah diterapkan dalam aplikasi ini dan prosedur yang tidak tepat yang mengakibatkan Portal PHP tidak berjalan dengan sesuai. Berikut adalah beberapa kesalahan yang dilakukan oleh user :

1.3.2.1           Nilai Iterasi Kosong

Untuk menjalankan jobs melalui Portal PHP, user harus mengisikan berapa nilai iterasi. Dari nilai yang dimasukkan, akan menentukan berapa banyak jobs akan dipecah. Sehingga akan berpengaruh pada penggunaan mesin dan waktu yang dihasilkan. 

1.3.2.2           File tidak berekstensi C dan tidak menggunakan pustaka MPI

File Jobs yang akan di olah harus menggunakan pustaka MPI karena akan menetukan program tersebut bisa dikerjakan secara serial atau parallel. Selain harus menggunakan pustaka MPI, file harus berekstensikan C. Jika 2 syarat diatas tidak terpenuhi, maka jobs tidak akan dikerjakan atau tidak bisa mendapatkan hasil yang diinginkan. 

1.4           1.4 Analisa

Hasil dari uji coba submit job diatas belum memenuhi tujuan dari Implementasi Grid Computing dengan menggunakan pengalamatan IPv6. Berikut adalah beberapa analisa yang didapatkan adalah :

1.  Implementasi IPv6 pada openmpi telah berhasil dilakukan dan mampu membentuk komputasi parallel.

2.   Portal PHP bisa menggantikan peran globus untuk menjalankan aplikasi prime sum dan perkalian matrik.

3.     Condor belum bisa diimplementasikan karena versi 7.6.1 yang sekarang rilis stabil belum support IPv6. Sedangkan versi yang support IPv6 adalah 7.7.x akan mulai dikembangkan pada musim panas. Disarankan untuk menggunakan paket job scheduler lain seperti oracle grid engine, dll.

4. MPICH2 versi 1.3 masih terdapat bug sehingga tidak bisa digunakan untuk membentuk komputasi parallel dan sebagai alternatif pengganti openmpi.

5.   Integrasi Globus dan openmpi tidak bisa diimplementasikan sehingga tidak terbentuk lingkungan grid.

1.5           1.5 Tanggapan

Menurut saya yang dijabarkan dalam jurnal ini sudah mencakup semua inti dari masalah yang ingin dibahas dalam isi jurnal dan kalimat yang digunakan dalam jurnai ini juga cukup mudah dimengerti sehingga dapat memudahkan pembaca.

DAFTAR PUSTAKA

http://repo.pens.ac.id/974/1/7408030005%2DMakalah.pdf diunduh pada tanggal 1 Mei 2019 jam 12:00

Read More