1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar belakang
Komputasi grid adalah kombinasi dari beberapa komputer untuk menyelesaikan suatu permasalahan pada waktu yang sama, dimana permasalahan itu biasanya berupa masalah ilmu pengetahuan maupun teknis yang membutuhkan computer processing cycles dalam jumlah besar atau akses ke data yang sangat banyak (Foster, 2001). Salah satu strategi komputasi grid adalah dengan menggunakan perangkat lunak untuk membagi beberapa bagian program ke beberapa komputer, yang biasanya berjumlah ribuan. Komputasi grid lebih baik dibandingkan dengan supercomputers konvensional, karena setiap komponen grid dapat dibeli secara terpisah lalu digabung dengan menggunakan jaringan komputer yang dapat menghasilkan sumber komputasi yang sama dengan multiprocessor supercomputer namun dengan harga yang lebih murah.
Salah satu proyek komputasi grid yang terkenal adalah Folding@home. Proyek ini masuk dalam Guiness World Records sebagai distributed computing
cluster yang paling besar (BBC, 2007). Proyek ini menggunakan 4.223.713
komputer dan menghasilkan 5 petaflops (Stanford, 2009). Untuk dapat mencapai performa seperti itu, Folding@home menerapkan volunteer computing. Setiap orang dapat secara sukarela mendonasikan performa komputernya untuk membantu proyek ini agar proses penghitungan dapat dilakukan lebih cepat dari sebelumnya.
Kebutuhan akan komputasi grid semakin meningkat dari waktu ke waktu. Pada komputer grafis, ada suatu teknik bernama ray tracing yang digunakan untuk menghasilkan gambar dengan melacak jalur cahaya melalui pixel dalam sebuah gambar. Teknik ini memerlukan komputasi yang tinggi. Industri perfilman dan pertelevisian sekarang mulai menggunakan ray tracing ini untuk melukiskan gambar secara perlahan-lahan (Lu, 1997).
Melihat situasi ini, proyek komputasi grid yang sebelumnya dilakukan oleh organisasi-organisasi non-profit mulai beralih ke arah komersial. Hal ini didukung dengan adanya fakta bahwa biaya yang diperlukan untuk membangun suatu infrastruktur komputasi grid tidaklah sedikit. Sebuah infrastruktur grid 32 cluster lengkap dengan pendukungnya seperti system administrator, sumber daya, dan pendingin untuk jangka waktu 5 tahun diperlukan dana sekitar $225.000 (Afgan, 2007). Saat ini sudah ada 2 perusahaan yang mengkomersilkan komputasi grid yaitu Amazon EC2 dengan harga $0.10 setiap instance-hour, dan Sun Grid dengan harga $1 setiap CPU-hour (Caracas, 2007).
Proyek komputasi grid selalu membutuhkan sumber daya yang tidak sedikit, bahkan infrastruktur yang telah dibangun oleh perusahaan-perusahaan besar pun sering tidak memadahi untuk melayani permintaan pelanggan. Amazon EC2 pernah mengalami API outage pada tanggal 15 Februari 2008 (Needleman, 2008). Pengembangan infrastruktur komputasi grid agar dapat melayani semua kebutuhan pelanggan merupakan hal yang dapat dikatakan hampir mustahil, karena diperlukan dana yang sangat besar untuk itu.
Perusahaan komersial tidak dapat menggunakan volunteer computing seperti yang dilakukan oleh Folding@home, karena tujuan utama dari perusahaan
itu adalah untuk mendapatkan keuntungan, sehingga pasti akan sedikit orang yang secara sukarela membantu. Selain volunteer computing, perusahaan dapat menerapkan sistem kompensasi atas apa yang telah dikontribusikan. Apabila sistem kompensasi ini dapat berjalan dengan baik, maka bukanlah hal mustahil bahwa justru sistem ini akan dapat mengalahkan volunteer computing. Hal ini dikarenakan jumlah pengguna internet di dunia ada 1.596.270.108 komputer (Miniwatts, 2009). Folding@home baru memanfaatkan 0,265% dari seluruh jumlah komputer di dunia yang terhubung ke internet. Kepuasan seseorang berkaitan erat dengan apa yang diharapkan dan berapa besar yang diterima (Searle, 1990), sehingga dengan adanya kompensasi, maka orang akan lebih bersedia memberikan sumber daya yang dimiliki, karena mereka menganggap bahwa mereka tidak dirugikan, namun justru mendapatkan keuntungan.
Metode kompensasi biasa dilakukan pada internet marketing. Sampai saat ini ada 4 metode kompensasi, yaitu cost per click, cost per action, cost per sale, dan cost per mille (Carroll, 2009). Keempat metode ini tidak cocok apabila diterapkan pada komputasi grid, sehingga perlu dikembangkan sebuah metode baru. Hal ini dikarenakan dalam komputasi grid yang diberikan bukanlah berupa interaksi manusianya, namun lebih ke arah sumber daya komputernya.
Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai metode kompensasi pada komputasi grid yang menggunakan game theoritic pricing strategy tidak cocok apabila diterapkan dalam lingkungan dan kondisi sekarang, dimana sumber daya yang tersedia sangat banyak dan semuanya terhubung melalui internet. Dengan melihat kondisi ini, maka perlu dilakukan
pengembangan pada metode yang lama atau dirancang suatu metode baru yang cocok untuk diterapkan pada internet grid.
1.2
Pentingnya Research
Tanpa adanya metode kompensasi pada komputasi grid, maka proses partisipasi pengguna internet untuk sebuah infrastruktur komputasi grid tidak akan maksimal. Proyek terbesar saat ini hanya memanfaatkan 0,265% pengguna internet. Salah satu faktor yang cukup berkontribusi adalah masalah kesediaan pengguna internet dalam menyumbangkan sumber daya yang dimiliki. Salah satu cara yang dapat ditempuh untuk meningkatkan partisipasi adalah dengan mengadopsi teknik dari internet marketing yaitu dengan metode kompensasi. Dengan adanya metode kompensasi ini, proses bisnis juga akan berubah di masa mendatang. Komersialisasi komputasi grid akan menjadi bisnis yang menggiurkan seperti layaknya website pay-per-click, pay-per-lead, dan sejenisnya yang sempat populer beberapa tahun lalu.
1.3
Rumusan masalah
• Bagaimanakah metode kompensasi yang cocok untuk komputasi grid dengan sumber daya yang diambil melalui internet?
• Bagaimanakah cara menerapkan metode kompensasi yang telah disusun untuk komputasi grid?
1.4
Tujuan dan manfaat
Tujuan penelitian :
• Menentukan metode kompensasi yang cocok untuk komputasi grid.
Manfaat penelitian :
• Adanya metode kompensasi pada komputasi grid yang memungkinkan komersialisasi komputasi grid dengan infrastruktur yang minimal karena komputer yang terhubung untuk melakukan komputasi tidak dialokasikan secara khusus.
• Adanya sebuah sistem komputasi grid dengan metode kompensasi sehingga setiap penyumbang sumber daya akan mendapatkan imbalan.
1.5
Ruang lingkup
Penelitian ini hanya membahas mengenai metode harga dan metode biaya yang digunakan sebagai metode kompensasi pada grid. Metode yang akan dibahas dalam metode harga adalah one-to-many bargaining dengan faktor waktu, harga, dan CPU cycle. Metode biaya mempertimbangkan faktor CPU cycle, bandwidth, dan price per unit untuk lingkungan internet grids. Negosiasi yang dibahas adalah negosiasi antara penyedia tugas dan penyedia jasa saja. Analisa perbandingan kedua metode hanya dilakukan sebanyak 10 kali karena keterbatasan waktu. Analisa ini sudah dianggap cukup karena dalam satu kali percobaan sudah mencakup ribuan penyedia jasa.
Dalam tesis ini, infrastruktur jaringan komputer antara penyedia tugas dan penyedia jasa dianggap telah stabil. Tesis ini mengambil satu contoh jenis perangkat lunak, yaitu Rocks Clusters 5.1 dan Tachyon 0.98.7 sebagai proof of concept dari metode yang telah dikembangkan. Data yang digunakan berdasarkan penelitian pada paper sebelumnya dan kasus yang diasumsikan oleh penulis. Percobaan hanya dilakukan pada 3 buah mesin virtual pada 2 buah komputer,
karena keterbatasan dana. Percobaan ini dianggap dapat mewakili keadaan sebenarnya karena faktor jumlah penyedia jasa telah diperhitungkan didalamnya.
1.6
Metodologi
Dalam penulisan tesis ini terdapat beberapa metodologi yang digunakan, yaitu: 1. Studi literatur
Mempelajari mengenai teori – teori baik dari segi teknis maupun non-teknis untuk penelitian metode kompensasi yang cocok untuk komputasi grid. Dalam tahapan ini dilakukan diskusi dengan pakar, dan konsultasi dengan dosen yang terkait dengan topik yang sedang dibahas. Proses pengumpulan teori-teori pendukung di perpustakaan universitas dilakukan untuk mendukung analisis dan memperkuat usulan metode kompensasi yang cocok. Selain dari perpustakaan, pencarian mengenai paper – paper yang terkait juga dilakukan melalui media elektronik khususnya internet.
2. Pendekatan dan analisis matematik
Mengidentifikasi faktor – faktor yang dapat dijadikan sebagai kompensasi untuk sebuah infrastruktur komputasi grid. Tahap berikutnya adalah proses analisa dari setiap faktor yang telah ditemukan dan ditentukan metode kompensasi yang paling cocok dan masuk akal untuk diwujudkan secara nyata.
3. Eksperimen untuk proof of concept
Merancang sistem sesuai dengan hasil identifikasi dan analisis yang dilakukan sebelumnya. Pada tahap ini dirancang sebuah simulasi sederhana untuk mengumpulkan data yang dapat merepresentasikan lingkungan yang sebenarnya, sehingga dapat dianalisa dan diambil kesimpulan.
Tahapan ini juga dapat dikatakan sebagai proof of concept dari penelitian metode kompensasi yang telah dilakukan. Metode yang telah dirancang akan dibuat dalam sebuah algoritma, dan nantinya akan dituliskan dalam bahasa C/C++. Hasil code ini akan disimulasikan menggunakan salah satu contoh aplikasi, yaitu Rocks Clusters, Tachyon, dan MPICH dalam sebuah lingkungan kecil yang dapat merepresentasikan keadaan yang sesungguhnya untuk membuktikan bahwa metode kompensasi yang dirancang dapat diterapkan pada lingkungan nyata.
Evaluasi tahap akhir adalah evaluasi terhadap metode kompensasi yang diusulkan sehingga diharapkan dapat menjadi metode yang terbaik dan dapat menciptakan suatu lingkungan persaingan bisnis baru untuk komputasi grid pada masa yang akan datang. Evaluasi akan dititik beratkan pada tinjauan kelayakan dan kompatibilitas metode kompensasi yang telah dikembangkan terhadap infrastruktur komputasi grid yang sudah ada sekarang.
