OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME
Tantangan terbesar yang muncul pada data center cloud computing adalah meningkatnya biaya konsumsi daya. Pengembangan data center akan bertolak belakang dengan penghematan daya, semakin tinggi performa sebuah data center, maka semakin tinggi pula konsumsi energi yang dibutuhkan, hal ini disebabkan o...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
2017-01-01
|
| Series: | JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| Online Access: | http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/630 |
| _version_ | 1818595954573443072 |
|---|---|
| author | Amirullah Amirullah Royyana Muslim Ijtihadie Hudan Studiawan |
| author_facet | Amirullah Amirullah Royyana Muslim Ijtihadie Hudan Studiawan |
| author_sort | Amirullah Amirullah |
| collection | DOAJ |
| description | Tantangan terbesar yang muncul pada data center cloud computing adalah meningkatnya biaya konsumsi daya. Pengembangan data center akan bertolak belakang dengan penghematan daya, semakin tinggi performa sebuah data center, maka semakin tinggi pula konsumsi energi yang dibutuhkan, hal ini disebabkan oleh kebutuhan jumlah server ataupun hardware pada data center yang semakin meningkat. Data center cloud computing yang berbasis High Performance Computing (HPC) merupakan sebuah teknologi yang dibangun dari kumpulan server dalam jumlah besar untuk menjamin ketersediaan tinggi dari sebuah cloud computing, namun sebenarnya beberapa server tersebut hanya direncanakan untuk beban puncak yang jarang atau tidak pernah ter-jadi. Ketika beban pada titik terendah, maka server tersebut akan berada dalam kondisi idle. Optimasi daya dengan DNS (Dynamics Shutdown) dengan memanfaatkan kondisi beban rendah server dapat menjadi solusi yang tepat untuk mengurangi konsumsi daya pada data center. Namun jika optimasi tersebut dilakukan dengan konvensional dan hanya berdasarkan data realtime, maka kemungkinan besar akan berpengaruh terhadap performa data center. Optimasi yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan metode prediksi menggunakan moving average untuk menentukan penjadwalan DNS. Hasil pengujian dengan komputer virtual menunjukkan bahwa dengan metode prediksi dapat mengurangi konsumsi daya sebesar 1,14 Watt dibandingkan dengan metode konvensional. |
| first_indexed | 2024-12-16T11:24:13Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-d1720be0f68d4e6aa785ecc0ecca8fa6 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1412-6389 2406-8535 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-16T11:24:13Z |
| publishDate | 2017-01-01 |
| publisher | Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
| record_format | Article |
| series | JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| spelling | doaj.art-d1720be0f68d4e6aa785ecc0ecca8fa62022-12-21T22:33:24ZengInstitut Teknologi Sepuluh NopemberJUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi1412-63892406-85352017-01-0115111010.12962/j24068535.v15i1.a630357OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIMEAmirullah Amirullah0Royyana Muslim Ijtihadie1Hudan Studiawan2Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh NopemberTeknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh NopemberTeknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh NopemberTantangan terbesar yang muncul pada data center cloud computing adalah meningkatnya biaya konsumsi daya. Pengembangan data center akan bertolak belakang dengan penghematan daya, semakin tinggi performa sebuah data center, maka semakin tinggi pula konsumsi energi yang dibutuhkan, hal ini disebabkan oleh kebutuhan jumlah server ataupun hardware pada data center yang semakin meningkat. Data center cloud computing yang berbasis High Performance Computing (HPC) merupakan sebuah teknologi yang dibangun dari kumpulan server dalam jumlah besar untuk menjamin ketersediaan tinggi dari sebuah cloud computing, namun sebenarnya beberapa server tersebut hanya direncanakan untuk beban puncak yang jarang atau tidak pernah ter-jadi. Ketika beban pada titik terendah, maka server tersebut akan berada dalam kondisi idle. Optimasi daya dengan DNS (Dynamics Shutdown) dengan memanfaatkan kondisi beban rendah server dapat menjadi solusi yang tepat untuk mengurangi konsumsi daya pada data center. Namun jika optimasi tersebut dilakukan dengan konvensional dan hanya berdasarkan data realtime, maka kemungkinan besar akan berpengaruh terhadap performa data center. Optimasi yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan metode prediksi menggunakan moving average untuk menentukan penjadwalan DNS. Hasil pengujian dengan komputer virtual menunjukkan bahwa dengan metode prediksi dapat mengurangi konsumsi daya sebesar 1,14 Watt dibandingkan dengan metode konvensional.http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/630 |
| spellingShingle | Amirullah Amirullah Royyana Muslim Ijtihadie Hudan Studiawan OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi |
| title | OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME |
| title_full | OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME |
| title_fullStr | OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME |
| title_full_unstemmed | OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME |
| title_short | OPTIMASI DAYA DATA CENTER CLOUD COMPUTING PADA WORKLOAD HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) DENGAN SCHEDULING PREDIKTIF SECARA REALTIME |
| title_sort | optimasi daya data center cloud computing pada workload high performance computing hpc dengan scheduling prediktif secara realtime |
| url | http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/630 |
| work_keys_str_mv | AT amirullahamirullah optimasidayadatacentercloudcomputingpadaworkloadhighperformancecomputinghpcdenganschedulingprediktifsecararealtime AT royyanamuslimijtihadie optimasidayadatacentercloudcomputingpadaworkloadhighperformancecomputinghpcdenganschedulingprediktifsecararealtime AT hudanstudiawan optimasidayadatacentercloudcomputingpadaworkloadhighperformancecomputinghpcdenganschedulingprediktifsecararealtime |