Parallel Computation Lanjut

D. Pengantar Thread Programming

Threading / Thread adalah sebuah alur kontrol dari sebuah proses. Konsep threading adalah menjalankan 2 proses ( proses yang sama atau proses yang berbeda ) dalam satu waktu. Contohnya sebuah web browser mempunyai thread untuk menampilkan gambar atau tulisan sedangkan thread yang lain berfungsi sebagai penerima data dari network. Threading dibagi menjadi 2 :

1. Static Threading

Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan prosesor itu.

        2.Dynamic Multithreading

Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops.

E. Pengantar Message Passing, Open MP

Massage Passing merupkan suatu teknik bagaimana mengatur suatu alur komunikasi messaging terhadap proses pada system. Message passing dalam ilmu komputer adalah suatu bentuk komunikasi yang digunakan dalam komputasi paralel , pemrograman-berorientasi objek , dan komunikasi interprocess . Dalam model ini, proses atau benda dapat mengirim dan menerima pesan yang terdiri dari nol atau lebih byte, struktur data yang kompleks, atau bahkan segmen kode ke proses lainnya dan dapat melakukan sinkronisasi. Objek didistribusikan dan metode sistem remote doa seperti ONC RPC , CORBA , Java RMI , DCOM , SOAP , . NET Remoting , CTO , QNX Neutrino RTOS , OpenBinder , D-Bus , Unison RTOS dan serupa pesan lewat sistem.Paradigma Message passing yaitu :

1. Banyak contoh dari paradigma sekuensial dipertimbangkan bersama-sama.

2. Programmer membayangkan beberapa prosesor, masing-masing dengan memori, dan menulis sebuah program untuk berjalan pada setiap prosesor.

3. Proses berkomunikasi dengan mengirimkan pesan satu sama lain

OpenMP merupakan API yang mendukung multi-platform berbagi memori multiprocessing pemrograman C , C + + , dan Fortran , pada kebanyakan arsitektur prosesor dan system operasi , termasuk Solaris , AIX , HP-UX , GNU / Linux , Mac OS X , dan Windows platform. Ini terdiri dari satu set perintah kompiler, rutinitas library, dan variable lingkungan yang mempengaruhi perilaku run-time. OpenMP dikelola oleh nirlaba teknologi konsorsium OpenMP Arsitektur Review Board (ARB atau OpenMP), bersama-sama didefinisikan oleh sekelompok perangkat keras komputer utama dan vendor perangkat lunak, termasuk AMD , IBM , Intel , Cray , HP , Fujitsu , Nvidia , NEC , Microsoft , Texas Instruments , Oracle Corporation , dan banyak lagi.

F. Pengantar Pemrograman CUDA GPU

GPU ( Graphical Processing Unit ) awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya ( CPU ), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.

Penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.

CUDA merupakan teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor (CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.

CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture, didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya. VGA – VGA dari Nvidia yang sudah menggunakan teknologi CUDA antara lain : Nvidia GeForce GTX 280, GTX 260,9800 GX2, 9800 GTX+,9800 GTX,9800 GT,9600 GSO, 9600 GT,9500 GT,9400 GT,9400 mGPU,9300 mGPU,8800 Ultra,8800 GTX,8800 GTS,8800 GT,8800 GS,8600 GTS,8600 GT,8500 GT,8400 GS, 8300 mGPU, 8200 mGPU, 8100 mGPU, dan seri sejenis untuk kelas mobile ( VGA notebook ).

Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia. Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.

Sumber :

• http://maladawatunnajah.blogspot.co.id/2015/11/pengantar-thread-programming.html?m=1
• http://www.seto.citravision.com/berita-50-parallel-computation–pengantar-message-passing-openmp.html
• https://krustybrain.wordpress.com/2013/05/25/tugas-4-softskill-pengantar-komputasi-modern-sem-8/

Parallel Computation

A. Parallelism Concept

Paralelisme (parallelism) lahir dari pendekatan yang biasa dipergunakan oleh para perancang sistem untuk menerapkan konsep pemrosesan konkuren. Teknik ini meningkatkan kecepatan proses dengan cara memperbanyak jumlah modul perangkat keras yang dapat beroperasi secara simultan disertai dengan membentuk beberapa proses yang bekerja secara simultan pada modul-modul perangkat keras tersebut. Secara formal, pemrosesan paralel adalah sebuah bentuk efisien pemrosesan informasi yang menekankan pada eksploitasi dari konkurensi kejadian-kejadian dalam proses komputasi.

Pemrosesan paralel dapat terjadi pada beberapa tingkatan (level) proses. Tingkatan tertinggi pemrosesan paralel terjadi pada proses di antara banyak job (pekerjaan) atau pada program yang menggunakan multiprogramming, time sharing, dan multiprocessing. Multiprogramming kemampuan eksekusi terhadap beberapa proses perangkat lunak dalam sebuah system secara serentak, jika dibandingkan dengan sebuah proses dalam satu waktu, dan timesharing berarti menyediakan pembagian selang waktu yang tetap atau berubah-ubah untuk banyak program.

Multiprocessing adalah dukungan sebuah sistem untuk mendukung lebih dari satu prosesor dan mengalokasikan tugas kepada prosesor-prosesor tersebut. Multiprocessing sering diimplementasikan dalam perangkat keras (dengan menggunakan beberapa CPU sekaligus), sementara multiprogramming sering digunakan dalam perangkat lunak. Sebuah sistem mungkin dapat memiliki dua kemampuan tersebut, salah satu di antaranya, atau tidak sama sekali. Pemrosesan paralel dapat juga terjadi pada proses di antara prosedurprosedur atau perintah perintah (segmen program) pada sebuah program.Untuk meningkatkan kecepatan proses komputasi, dapat ditempuh dua cara :

Peningkatan kecepatan perangkat keras.

Komponen utama perangkat keras komputer adalah processor. Meskipun kecepatan processor dapat ditingkatkan terus, namun karena keterbatasan materi pembuatnya, tentu ada suatu batas kecepatan yang tak mungkin lagi dapat dilewati. Karena itu timbul ide pembuatan komputer multiprocessor. Dengan adanya banyak processor dalam satu komputer, pekerjaan bisa dibagi-bagi kepada masing-masing processor. Dengan demikian lebih banyak proses dapat dikerjakan dalam satu saat. Peningkatan kecepatan setiap proses bisa dicapai melalui peningkatan kecepatan perangkat lunak. Kecepatan perangkat lunak sangat ditentukan oleh algoritmanya.

Peningkatan kecepatan perangkat lunak.

Program komputer untuk komputer sekuensial harus menyediakan sederetan operasi untuk dikerjakan oleh prosesor tunggal. Program komputer untuk komputer paralel harus menyediakan sederetan operasi untuk beberapa prosesor untuk dikerjakan secara paralel, termasuk operasi untuk mengatur dan mengitegrasikan prosesor-prosesor yang terpisah tersebut mengerjakan suatu komputasi yang koheren. Kebutuhan akan pembuatan dan pengaturan berbagai aktivitas komputasi paralel menambah dimensi baru proses dari pemrograman komputer. Algoritma untuk problem yang spesifik harus diformulasikan sedemikian rupa, agar menghasilkan aliran operasi paralel yang kemudian akan dieksekusi di prosesor yang berbeda. Karena itu, meskipun arsitektur multiprosesor dan multikomputer mempunyai pontensi yang tinggi untuk meningkatkan kemampuan komputasi, potensi ini akan tercapai melalui pengertian yang baik mengenai bahasa pemrograman paralel dan perancangan algoritma paralel.

Tingkat Paralelisme

Berdasarkan tingkat paralelismenya prosesor paralel dapat dibagi menjadi beberapa tingkat sebagai berikut :

1. Komputer Array :

Prosesor array : beberapa prosesor yang bekerja sama untuk mengolah set instruksi yang sama dan data yang berbeda – beda atau biasa disebut SIMD (Single Instruction-stream Multiple Data)

Prosesor vektor : beberapa prosesor yang disusun seperti pipeline.

2. Multiprosesor, yaitu sebuah sistem yang memiliki 2 prosesor atau lebih yang saling berbagi memori.

3. Multikomputer, yaitu sebuah sistem yang memiliki 2 prosesor atau lebih yang masing-masing prosesor memiliki memori sendiri.

Jenis-Jenis Pemrosesan Paralel 

Pemrosesan paralel dapat dibagi ke dalam beberapa klasifikasi, sebagai berikut :

1. Berdasarkan simetri penjadwalannya, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

a) Asymmetric Multiprocessing (ASMP)

b) Symmetric Multiprocessing (SMP)

c) ClusteringPoliteknik Telkom Sistem Komputer

2. Berdasarkan aliran instruksi dan datanya, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

a) SISD (Single Instruction on Single Data Stream)

b) SIMD (Single Instruction on Multiple Data Stream)

c) MISD (Multiple Instruction on Single Data Stream)

d) MIMD (Multiple Instruction on Multiple Data Stream)

3. Berdasarkan kedekatan antar prosesor, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

a) Multikomputer (Loosely Coupled/ local memory) dengan memori yang terdistribusi

b) Multiprosesor (Tightly Coupled/ global memory) dengan memori yang dapat digunakan bersama (shared memory)

B. Distributed Processing

Didistribusikan pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah yang sangat singkat.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut “didistribusikan” adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

C. Architectual Parallel Computer

Dalam taksonomi arsitektur paralel ada dua keluarga arsitektur paralel yang banyak diterapkan, yaitu : SIMD dan MIMD, dimana untuk mesin yang murni MISD tidak ada.

SISD
Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1. 

SIMD
Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU). 

MISD
Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD. 

MIMD
Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Sumber :

• http://repository.politekniktelkom.ac.id/Courseware/Semester%201/Sistem%20Komputer/Cousware%20Siskom%20(indoVERSION)/BAB%20XII.pdf
• http://komputer.yn.lt/adalah/?arti=Distributed%20Processing

File Service Terdistribusi

Pengertian File Service terdistribusi

File Sistem Terdistribusi ( Distributed File System , disingkat) adalah file sistem yang mendukung sharing files dan resources dalam bentuk penyimpanan persistent di sebuah network. File server pertama kali didevelop pada tahun 1970 dan Sun NFS (Network File System) menjadi DFS pertama yang banyak digunakan setelah awal pemunculannya di tahun 1985. DFS yang terkenal selain NFS adalah AFS (Andrew File System) dan CIFS (Common Internet File System).

Sebuah file server menyediakan file service ke client. Dari sisi client terdapat interface untuk file service dalam hal operasi primitif file, seperti membuat file (create), menghapus (delete) dan read / write file. Komponen perangkat keras utama yang mana file server mengontrolnya adalah sebuah local storage (umumnya disk drive / HDD). Ditempat itulah file-file tersimpan dan dari tempat tersebut request client meretrive file. Pada DFS client, server dan juga perangkat penyimpanan merupakan mesin terpisah dalam sebuah lingkungan terdistribusi (Intranet).

Layanan File Terdistribusi

1. Layanan Dasar

Tempat penyimpanan tetap untuk data dan program

Operasi terhadap file (create, open, read,…) Multiple remote clients (dalam intranet)

File sharing

Menggunakan semantic one-copy update umum, melalui RPC

2. Perkembangan baru

Persistent object stores (storage of objects)

3. Persistent Java, Corba, …

Replikasi, caching keseluruhan file

Multimedia terdistribusi (contoh: file server Tiger video)

Keperluan sistem file terdistribusi

a. Transpansi

File service biasanya merupakan service yang harus di‐load paling berat dalam sebuah intranet, sehingga fungsionalitas dan performance‐nya sangat penting.
* Transparansi akses

* Transparansi lokasi

* Transparansi mobilitas

* Transparansi performance

* Transparansi pengukuran

b. Update file konkuren

Perubahan pada sebuah file oleh seorang klien seharusnya tidak menganggu operasi dari klien lain yang pada saat bersamaan mengakses atau mengubah file yang sama.

c. Replikasi file

Beberapa file service mendukung penuh replikasi, tetapi kebanyakan mendukung caching file atau portion file secara lokal, bentuk replikasi yang terbatas.

d. Keheterogenan sistem operasi dan hardware

Antarmuka service sebaiknya didefinisikan sehingga software klien dan server dapat diimplementasikan untuk sistem operasi dan komputer yang berbeda.

e. Toleransi kesalahan

Server bisa menjadi stateless, sehingga dapat di‐restart dan service di‐restore kembali setelah mengalami failure tanpa perlu me‐recover state sebelumnya.

f. Konsistensi

Ketika file‐file direplikasi atau di‐cache pada site yang berbeda, ada delay yang tak bias dihindari pada propagasi modifikasi dari satu site ke set lain yang membawa copy, dan ini bisa menghasilkan beberapa deviasi dari one‐copy semantic.

g. Keamanan

Secara virtual, semua sistem file menyediakan mekanisme kontrol akses berdasarkan kegunaan dari daftar kontrol akses.

h. Efisiensi

File service terdistribusi sebaiknya menawarkan fasilitas yang paling tidak, sama bagusnya dengan yang ditemukan pada sistem file konvensional, dan sebaiknya mendapat level performance yang dapat diperhitungkan.

Opsi Perancangan Layanan File

1. Stateful

• Server menyimpan informasi tentang file yang open, posisi sekarang(current position)       dan   file locks open (dibuka) sebelum access dan kemudian ditutup
• Performa yang lebih baik – pesan yang lebih pendek, dimungkinkan untuk read-ahead
• server failure
• kehilangan state
• client failure – tables fill up
• menyediakan file locks

2. Stateless

• Server tidak menyimpan state informasi
• file operations idempotent, harus mengandung semua yangdiperlukan (longer   message)
• perancangan file server yang lebih simpel
• dapat dengan mudah di-recovery apabila client ataupun server crash
• locking membutuhkan extra lock server untuk mempertahankan

File Service Architecture

Pembagian tanggung jawab antar modul didefinisikan sebagai berikut ini :

• Layanan file flat

Layanan file flat berkonsentrasi pada pengimplementasian operasi dari konten suatu file.

• Layanan direktori

Layanan direktori menyediakan pemetaan antara nama teks untuk file dan UFID‐nya.

• Modul klien

Modul klien berjalan pada tiap komputer klien, mengintegrasi dan meng‐extend operasi dari layanan file flat dan layanan direktori dibawah antarmuka pemrograman aplikasi tunggal yang bisa digunakan oleh program tingkat pengguna di komputer klien.

• Antarmuka layanan file flat

Merupakan antarmuka RPC yang digunakan oleh modul klien. Tidak digunakan secara langsung oleh program tingkat pengguna.

Sumber :

• http://www.scribd.com/doc/21262241/Sistem-File-Terdistribusi
• http://te.ugm.ac.id/~risanuri/distributed/ringk/bab08.pdf

Komponen File Service
Komponen-komponen file service terdiri dari :

1. File Service

Pengoperasian dari masing-masing file atau File service adalah suatu perincian atau pelayanan dari file system yang ditawarkan pada komputer client. Suatu file server adalah implementasi dari file service dan berjalan pada satu atau lebih mesin. File itu sendiri berisi dari nama, data dan atribut file seperti kepemilikan file, ukuran, waktu pembuatan file dan hak akses file.

2. Directory Service

Management atau pengaturan direktori. Sebuah service yang digunakan untuk menghubungkan semua resource yang ada pada jaringan dan berperan semacam sebuah buku telpon raksasa. Directory service pada NT 4 mempunyai peran penting dalam mengatur proses logon dan administrasi security secara terpusat.

Pada generasi DS yang lebih lanjut, Microsoft memperkenalkan ADS yang disertakan bersama OS Windows 2000 server. ADS generasi kedua ini mempunyai kemampuan yang jauh lebih besar daripada pendahulunya. Selain itu Microsoft juga mempermudah administrasi dari ADS dengan menggunakan system hierarchical view dan multimaster.

3. Naming Service

Suatu name service dapat menyimpan kumpulan satu atau lebih konteks penamaan yaitu sehimpunan keterkaitan antara nama dan atribut objek, seperti user, komputer, services, dan remote object.

a. Location independence :

File dapat dipindahkan tanpa penggantian nama

Hal-hal yang umum untuk penamaan file dan direktori :

1. Mesin + nama path e.g / machine / path atau machine : path
2. Mounting File sistem secara remote kedalam hirarki local file
3. Single name space yang sama pada semua mesin

b. Dua level penamaan :

Nama simbolik yang dilihat user dan nama binary yang dilihat oleh sistem.

Contoh File Service (NFS (Network File System)

Network File System (NFS) merupakan sebuah protokol yang dikembangkan oleh Sun Microsystem pada tahun 1984 dan NFS didefinisikan dalam RFC 1094, 1813 dan 3530 sebagai DFS yang mengijikan sebuah komputer untuk mengakses file melalui network serasa akses file di disk local. NFS merupakan protokol yang sangat mendukung dalam pengaplikasian suatu file system yang terdistribusi.

Sumber :

http://fandystress.blogspot.co.id/2012/04/komponen-file-service.html http://www.academia.edu/10638873/RANGKUMAN_MATERI_SISTEM_TERDISTRIBUSI

Interface Service

Interface service merupakan metode standart komunikasi yang merupakan titik point untuk mengakses fungsionalitas yang diarahkan oleh aplikasi. Misalkan pada sebuah jaringan terdapat dua buah client, kemudian pada client 1 akan mengirimkan file kepada client 2. Untuk itu dibuatlah tampilan atau tools untuk memerintahkan client 1 agar mengirim file ke client 2, hal ini disebut client service.

Sumber : https://www.powtoon.com/online-presentation/geMm7unXes1/sistem-terdistribusi-file-interface-service/?mode=movie#/

Pengantar Quantum Computation

Pendahuluan 

Quantum Computation atau komputer kuantum adalah alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Kuantum komputer berbeda dari komputer tradisional yang didasarkan pada transistor. Perbedaan komputer kuantum dengan komputer klasik adalah pada sebuah komputer klasik memiliki memori terdiri dari bit, dimana tiap bitmewakili salah satu atau nol. Sedangkan sebuah komputer kuantum mempertahankan urutan qubit.Sebuah qubit tunggal dapat mewakili satu, nol, atau, krusial. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.

Ide mengenai komputer kuantum ini berasal dari beberapa fisikawan antara Richard P. Feynman dari California Institute of Technology (Caltech). Pada awalnya Feynman mengemukakan idenya mengenai sistem kuantum yang juga dapat melakukan proses penghitungan. Fenyman juga mengemukakan bahwa sistem ini bisa menjadi simulator bagi percobaan fisika kuantum. Selanjutnya para ilmuwan mulai melakukan riset mengenai sistem kuantum tersebut, mereka juga berusaha untuk menemukan logika yang sesuai dengan sistem tersebut. Sampai saat ini telah dikemukaan dua algoritma baru yang bisa digunakan dalam sistem kuantum yaitu algoritma shor dan algoritma grover.

Walaupun komputer kuantum masih dalam pengembangan, telah dilakukan eksperimen dimana operasi komputasi kuantum dilakukan atas sejumlah kecil Qubit. Riset baik secara teoretis maupun praktik terus berlanjut dalam laju yang cepat, dan banyak pemerintah nasional dan agensi pendanaan militer mendukung riset komputer kuantum untuk pengembangannya baik untuk keperluan rakyat maupun masalah keamanan nasional seperti kriptoanalisis.

Telah dipercaya dengan sangat luas, bahwa apabila komputer kuantum dalam skala besar dapat dibuat, maka komputer tersebut dapat menyelesaikan sejumlah masalah lebih cepat daripada komputer biasa. Komputer kuantum berbeda dengan komputer DNA dan komputer klasik berbasis transistor, walaupun mungkin komputer jenis tersebut menggunakan prinsip kuantum mekanik. Sejumlah arsitektur komputasi seperti komputer optik walaupun menggunakan superposisi klasik dari gelombang elektromagnetik, namun tanpa sejumlah sumber kuantum mekanik yang spesifik sepertiketerkaitan, maka tak dapat berpotensi memiliki kecepatan komputasi sebagaimana yang dimiliki oleh komputer kuantum.

Entanglement

Entanglement adalah efek mekanik kuantum yang mengaburkan jarak antara partikel individual sehingga sulit menggambarkan partikel tersebut terpisah meski Anda berusaha memindahkan mereka. Contoh dari quantum entanglement: kaitan antara penentuan jam sholat dan quantum entanglement. Mohon maaf bagi yang beragama lain saya hanya bermaksud memberi contoh saja. Mengapa jam sholat dibuat seragam? Karena dengan demikian secara massal banyak manusia di beberapa wilayah secara serentak masuk ke zona entanglement bersamaan.

Pengertian lain dari Quantum entanglement adalah bagian dari fenomena quantum mechanical yang menyatakan bahwa dua atau lebih objek dapat digambarkan mempunyai hubungan dengan objek lainnya walaupun objek tersebut berdiri sendiri dan terpisah dengan objek lainnya. Quantum entanglement merupakan salah satu konsep yang membuat Einstein mengkritisi teori Quantum mechanical. Einstein menunjukkan kelemahan teori Quantum Mechanical yang menggunakan entanglement merupakan sesuatu yang “spooky action at a distance” karena Einstein tidak mempercayai bahwa Quantum particles dapat mempengaruhi partikel lainnya melebihi kecepatan cahaya. Namun, beberapa tahun kemudian, ilmuwan John Bell membuktikan bahwa “spooky action at a distance” dapat dibuktikan bahwa entanglement dapat terjadi pada partikel-partikel yang sangat kecil.

Penggunaan quantum entanglement saat ini diimplementasikan dalam berbagai bidang salah satunya adalah pengiriman pesan-pesan rahasia yang sulit untuk di-enkripsi dan pembuatan komputer yang mempunyai performa yang sangat cepat.

Pengoperasian Data Qubit

Ilmu informasi quantum dimulai dengan menggeneralisir sumberdaya fundamental informasi klasik—bit—menjadi bit quantum, atau qubit. Sebagaimana bit merupakan objek ideal yang diabstraksi dari prinsip-prinsip fisika klasik, qubit adalah objek quantum ideal yang diabstraksi dari prinsip-prinsip mekanika quantum. Bit bisa direpresentasikan dengan kawasan-magnetik pada cakram, voltase pada sirkuit, atau tanda grafit yang dibuat pensil pada kertas. Pemfungsian status-status fisikal klasik ini sebagai bit tidak bergantung pada detil bagaimana mereka direalisasikan. Demikian halnya, atribut-atribut qubit adalah independen dari representasi fisikal spesifik sebagai pusingan nukleus atom atau, katakanlah, polarisasi photon cahaya.

Bit digambarkan oleh statusnya, 0 atau 1. Begitu pula, qubit digambarkan oleh status quantumnya. Dua status quantum potensial untuk qubit ekuivalen dengan 0 dan 1 bit klasik. Namun dalam mekanika quantum, objek apapun yang memiliki dua status berbeda pasti memiliki rangkaian status potensial lain, disebut superposisi, yang menjerat kedua status hingga derajat bermacam-macam. Status-status qubit yang diperkenankan persisnya merupakan semua status yang harus bisa dicapai, secara prinsip, oleh bit klasik yang ditransplantasikan ke dalam dunia quantum. Status-status qubit ekuivalen dengan titik-titik di permukaan bola, di mana 0 dan 1 sebagai kutub selatan dan utara [lihat boks di bawah]. Kontinum status antara 0 dan 1 membantu perkembangan banyak atribut luar biasa informasi quantum.

Quantum Gates

Quantum Gates / Gerbang Quantum merupakan sebuah aturan logika / gerbang logika yang berlaku pada quantum computing. Prinsip kerja dari quantum gates hampir sama dengan gerbang logika pada komputer digital. Jika pada komputer digital terdapat beberapa operasi logika seperti AND, OR, NOT, pada quantum computing gerbang quantum terdiri dari beberapa bilangan qubits, sehingga quantum gates lebih susah untuk dihitung daripada gerang logika pada komputer digital.

Quantum Gates / Gerbang Quantum merupakan sebuah aturan logika / gerbang logika yang berlaku pada quantum computing. Prinsip kerja dari quantum gates hampir sama dengan gerbang logika pada komputer digital. Jika pada komputer digital terdapat beberapa operasi logika seperti AND, OR, NOT, pada quantum computing gerbang quantum terdiri dari beberapa bilangan qubits, sehingga quantum gates lebih susah untuk dihitung daripada gerang logika pada komputer digital.

Algoritma Shor

Algoritma Shor adalah contoh lanjutan paradigma dasar (berapa banyak waktu komputasi diperlukan untuk menemukan faktor bilangan bulat n-bit?), tapi algoritma ini tampak terisolir dari kebanyakan temuan lain ilmu informasi quantum. Sekilas, itu cuma seperti trik pemrograman cerdik dengan signifikansi fundamental yang kecil. Penampilan tersebut menipu; para periset telah menunjukkan bahwa algoritma Shor bisa ditafsirkan sebagai contoh prosedur untuk menetapkan level energi sistem quantum, sebuah proses yang fundamental. Seiring waktu berjalan dan kita mengisi lebih banyak pada peta, semestinya kian mudah memahami prinsip-prinsip yang mendasari algortima Shor dan algoritma quantum lainnya dan, kita harap, mengembangkan algoritma baru.

Sumber:

http://adriyani-ridwan.blogspot.co.uk/2015/05/pengantar-quantum-computation.html

 

 

 

Pengantar Komputasi Cloud

Distributed Computation dalam Cloud Computing

Distributed computing merupakan bidang ilmu komputer yang mempelajari sistem terdistribusi. Sebuah sistem terdistribusi terdiri dari beberapa komputer otonom yang berkomunikasi melalui jaringan komputer. Komputer yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama. Suatu program komputer yang berjalan dalam sistem terdistribusi disebut program didistribusikan, dan didistribusikan pemrograman adalah proses menulis program tersebut. Distributed computing juga mengacu pada penggunaan sistem terdistribusi untuk memecahkan masalah komputasi.

Map Reduce dan Non SQL (Not Only SQL)

MapReduce adalah model pemrograman rilisan Google yang ditujukan untuk memproses data berukuran raksasa secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri atas ribuan komputer. Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua proses yaitu proses Map dan proses Reduce. Kedua jenis proses ini didistribusikan atau dibagi-bagikan ke setiap komputer dalam suatu cluster (kelompok komputer yang salih terhubung) dan berjalan secara paralel tanpa saling bergantung satu dengan yang lainnya.

Nonsql adalah sebuah memcache dari bagian database sederhana yang berisi key dan value. Database ini bersifat struktur storage dimana sistem databasenya yang berbeda dengan sistem database relasional. Nonsql tidak membutuhkan skema table dan menghindari operasi join dan berkembang secara horizontal. Selain itu NonSQL merupakan suatu bahasan yang jauh dari arti kata yang dibaca. Tidak berarti tanpa sql query. Melainkan bagaimana suatu sql query digunakan seminimal mungkin dalam suatu program database. Dengan memanfaatkan teknologi NonSQL ini, diharapkan mampu mengurangi beban server.

Jadi, Map Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu sama lain. Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi..

CONTOH APLIKASI MAP REDUCE dan NON SQL

– Apache Hadoop – http://hadoop.apache.org (open source)

– Pig – http://incubator.apache.org/projects/pig.html

– Cascading – http://www.cascading.org

– Microsoft Dryad – http://research.microsoft.com/research/sv/Dryad/

– IBM MapReduce Tool for Eclipse http://www.alphaworks.ibm.com/tech/mapreducetools

– Skynet – http://skynet.rubyforge.org

– CouchDB – http://incubator.apache.org/couchdb

Pengantar Komputasi Cloud

Pendahuluan

Perkembangan teknologi di zaman ini sudah semakin maju dengan adanya teknologi Cloud Computing, adapun pada Cloud Computing ini kita dapat menggunakan konsep – konsep seperti social networking, open, share, colaborations, mobile, easy maintenance, one click, terdistribusi, scalability, concurency, dan transparan. Dengan adanya Cloud Computing kita semakin dimudahkan dalam mengakses data yang kita miliki, dimanapun dan kapanpun selama terhubung dengan internet, karena dengan memanfaatkan teknologi Cloud ini kita bias menyimpan berbagai data, aplikasi dan lainnya.

Cloud Computing adalah suatu penggabungan antara teknologi komputer yang telah berkembang dengan basis internet yang juga telah berkembang. Adapun kenapa disebut sebagai komputasi awan, karena komputasi kita anggap sebagai komputer dan internet sebagai awan dimana sebuah Cloud bekerja tidak kelihatan oleh mata manusia. Jadi manusia sebagai user memanfaatkan teknologi computer dengan menjalankan aplikasi yang tidak berada dicomputer yang digunakannya atau tidak ada file-file yang ada dikomputer kita langsung, namun file – file itu berada di computer lain yang dihubungkan dengan internet.

Pengantar Komputasi Grid

Grid Computing adalah sebuah sistem komputasi terdistribusi, yang memungkinkan seluruh sumber daya (resource) dalam jaringan, seperti pemrosesan, bandwidth jaringan, dan kapasitas media penyimpan, membentuk sebuah sistem tunggal secara virtual. Seperti misalnya pengguna internet yang mengakses berbagai situs web dan menggunakan berbagai protokol yang seakan-akan dalam sebuah sistem itu berdiri sendiri, maka pengguna aplikasi Grid computing seolah-olah akan menggunakan sebuah virtual komputer dengan kapasitas pemrosesan data yang sangat besar.

Grid computing menawarkan solusi komputasi yang murah, yaitu dengan memanfaatkan sumber daya yang tersebar dan heterogen serta pengaksesan yang mudah dari mana saja. Implementasi dari grid computing adalah dengan membangun pusat komputasi data yang tangguh dengan struktur biaya variatif yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan. ORACLE 10g merupakan suatu aplikasi yang biasa digunakan oleh perusahaan sebagai DBMS.

Huruf ‘g’ pada Oracle 10g adalah singkatan dari grid. Fokus dari versi baru Oracle ini adalah untuk memudahkan perusahaan menyederhanakan proses implementasi grid computing di luar kerangka kerja komputasi akademik, teknik, riset dan saintifik. Oracle Database 10g memperkenalkan ASM (Automatic Storage Management) yang mendukung fungsi penyimpan virtual dengan mirroring dan stripping data secara otomatis. ASM dapat mengelola semua penyimpan database, termasuk menambah atau menghapus penyimpan secara online. ASM didisain untuk menyederhanakan konfigurasi dan pengelolaan penyimpan database.

Oracle 10g menyediakan fitur-fitur pengaksesan terhadap informasi di saat dan di tempat diperlukan, juga menyesuaikan penyedia informasi dan peminta informasi. Komputasi modern yang diimplementasikan pada Grid Computing akan semakin memudahkan para pelaku bisnis dalam melakukan management perusahaannya. Walaupun tidak akan ada habisnya tantangan yang harus dihadapi, ketika teknologi tetap harus berkembang.

Beberapa konsep dasar dari komputasi grid:

• Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal
• Sumber daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda

Secara generik, keuntungan dasar dari penerapan komputasi grid, yaitu:

• Perkalian dari sumber daya: Resource pool dari CPU dan storage tersedia ketika idle
• Lebih cepat dan lebih besar: Komputasi simulasi dan penyelesaian masalah dapat berjalan lebih cepat dan mencakup domain yang lebih luas
• Software dan aplikasi: Pool dari aplikasi dan pustaka standard, Akses terhadap model dan perangkat berbeda, Metodologi penelitian yang lebih baik.
• Data: Akses terhadap sumber data global, dan hasil penelitian lebih baik.

 

Virtualisasi

Ada dua istilah yang sedang popouler saat ini dalam hal teknologi komputasi, yaitu Virtualisasi dan Cloud computing, namun saat ini masih banyak yang menganggap bahwa virtualisasi dan cloud computing adalah hal yang sama, padahal sebenarnya cloud computing itu lebih dari sekedar virtualisasi.

Virtualisasi adalah sebuah teknologi, yang memungkinkan seseorang 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, seseorang seolah – olah memiliki banyak server, sehingga bisa mengurangi pengeluaran IT untuk pembelian server baru, komponen, storage, dan software pendukung lainnya.

Keuntungan penggunaan virtualisasi

1. Pengurangan Biaya Investasi Hardware.
2. Kemudahan Backup & Recovery..
3. Kemudahan Deployment.
4. Mengurangi Panas.
5. Mengurangi Biaya Space.
6. Kemudahan Maintenance & Pengelolaan.
7. Standarisasi Hardware.
8. Kemudahan Replacement.

Kerugian penggunaan virtualisasi

1. Satu Pusat Masalah. Virtualisasi bisa dianalogikan dengan menempatkan semua telur didalam 1 keranjang. Ini artinya jika server induk bermasalah, semua sistem virtual machine didalamnya tidak bisa digunakan. Hal ini bisa diantisipasi dengan menyediakan fasilitas backup secara otomatis dan periodik atau dengan menerapkan prinsip fail over/clustering
2. Spesifikasi Hardware. Virtualisasi membutuhkan spesifikasi server yang lebih tinggi untuk menjalankan server induk dan mesin virtual didalamnya
3. Satu Pusat Serangan. Penempatan semua server dalam satu komputer akan menjadikannya sebagai target serangan. Jika hacker mampu menerobos masuk kedalam sistem induk, ada kemungkinan ia mampu menyusup kedalam server- server virtual dengan cara menggunakan informasi yang ada pada server induk

Contoh Aplikasi

Qemu

Qemu adalah emulator yang sangat populer di dunia free/opensource software. Untuk sistem X-86 (host dan guest), qemu bahkan bisa berjalan lebih baik lagi dengan memanfaatkan Kqemu (Qemu Accelerator), yang memungkinkan virtualisasi dilakukan dengan performa yang mendekati natif (near native performance). Qemu dapat dijalankan dalam dua mode : 1. User (hanya untuk host Linux dan dapat digunakan untuk menjalankan proses Linux yang dikompilasi untuk satu CPU di CPU lain) 2. Sistem (emulasi satu komputer penuh). Untuk informasi selengkapnya, lihat http://bellard.org/qemu/index.html.

Sumber :

https://www.excellent.co.id/product-services/vmware/keuntungan-teknologi-virtualisasi-cloud-computing/

http://mumunmunawar.blogspot.co.uk/2015/05/pengantar-komputasi-cloud-dan.html

http://gunnersfauzi.blogspot.co.uk/2012/02/macam-macam-software-virtualisasi.html

KONSEP KOMUNIKSI DATA

Komunikasi data adalah pergerakan data dan informasi yang dikodekan dari satu titik ke titik lain melalui peralatan listrik atau elektro magnetik, kabel serat optik (fiber optic cables), atau sinyal gelombang mikro (microwave signals). Atau disebut juga pengiriman data dengan menggunakan transmisi elektronik dari terminal/computer satu ke terminal lain/computer lain. Istilah lain yang digunakan adalah teleprocessing, telekomunikasi, telecom dan datacom.

Seperti halnya komunikasi antar manusia, pesan komputer juga harus bergerak melalui suatu media/saluran. Banyak teknologi yang digunakan , tetapi yang umum adalah sirkuit telepon yang sama seperti yang digunakan untuk komunikasi suara. Misalnya satu saluran telepon standar dapat menyediakan 24 saluran. Agar sirkuit telepon dapat digunakan untuk komunikasi data, maka dibutuhkan peralatan khusus pada tiap ujung. Yang dinamakan Modem (modulator-demodulator). Modem ialah suatu alat yang dapat mengubah sinyal-sinyal elektronik dari peralatan komputer (terminal dan komputer) menjadi sinyal-sinyal elektronik dari sirkuit telepon, dan sebaliknya.

Ada banyak variasi dalam pengaturan jaringan komunikasi data, tetapi dasarnya adalah Jaringan Luas (Wide Area Network – WAN), Jaringan Setempat (Local Area Network – LAN), dan Jaringan Metropolitan (Metropolitan Area Network – MAN). WAN yang pertama dibentuk untuk menyediakan jasa timesharing. Sekaang, WAN, LAN, dan MAN digunakan untuk client/server computing.

Perangkat Keras Komunikasi Data

Peralatan yang digunakan untuk komunikasi data ialah:

1. Data Communication Equipment – DCE : untuk menyalurkan informasi antar lokasi.
2. Data Terminal Equipment – DTE : merupakan peralatan tempat informasi masuk dan keluar bagi pemakai maupun komputer.

Di dalam sistem komunikasi data ada sistem yang mengatur hubungan dengan peralatan komunikasi data. Peralatan ini disebut Data Communication Controller Unit (DCCU).

Tugas dari DCCU antara lain :

– Membentuk antar muka antara sistem input/output bus dan modem;

– Mengendalikan sinyal antarmuka modem dan konversi level sinyal agar sesuai dengan antarmuka;

– Mengubah data yang akan dikirimkan menjadi serial dan sebaliknya;

– Untuk peralatan sinkron terdapat buffer, dan kendali berita antara 2 stasiun dilakukan oleh DCCU;

– Mengatur error recovery dengan mekanisme retry;

– Melakukan konversi sandi bilamana perlu;

– Melakukan sinkronisasi karakter baik dengan cara start/stop maupun dengan karakter SYN;

– Melakukan bit sinkronisasi untuk controller asinkron. Kadang kala controller sinkron juga dapat melakukannya dengan internal clock;

– Melakukan pengujian kesalahan (parity, longitudinal atau BCC);

– Mengendalikan prosedur dengan melacak karakter transmission control.

Perangkat Lunak Komunikasi Data

Seperti perangkat keras komputer, perangkat keras datacom tidak mempunyai arti apa-apa tanpa perangkat lunak komunikasi. Karena perangkat lunak memungkinkan semua unit perangkat keras datacom bekerja sebagai satu sistem. Sebagian besar perangkat lunak berada dalam host dan front end processor, dan sebagian dapat berada pada cluster control unit dan terminal.

Perangkat lunak yang berada pada host, berfungsi :

1. menempatkan pesan dalam suatu urutan tertentu berdasarkan prioritas.
2. Mengamankan catatan (log) dari setiap terminal dan memeriksa apakah suatu terminal berwenang untuk mengerjakan tugas yang diminta.
3. Menghubungkan jaringan datacom dengan sistem manajemen database
4. Mengamankan gangguan sewaktu listrik pada dengan menyimpan status penyimpanan primer secara periodik.

Perangkat lunak dalam front end processor, berfungsi :

1. menanyai dan menentukan terminal secara berurutan apakah terminal tersebut ingin menggunakan saluran.
2. Memelihara catatan dengan memberikan waktu dan tanggal pada tiap pesan dan penomorannya.
3. Mengubah kode dari satu jenis peralatan (misalnya IBM ) kejenis lain (misal DEC).
4. Menyunting data
5. Menambah dan menghapus kode routing.
6. Memelihara file historis, termasuk memulihkan dari gangguan.
7. Memelihara statistik atas penggunaan jaringan.

 

sumber : http://tikakaka.blogspot.co.id/2010/10/konsep-komunikasi-data.html?m=1

Keterkaitan antara mobile computing dengan cloud computing

Sebelum mengetahui keterkaitan antara mobil computing dengan cloud computing maka berikut penjelasan mengenai keduanya. Mobile computing adalah kemampuan teknologi untuk menghadapi perpindahan/pergerakan manusia dalam penggunaan komputer secara praktis.

Jenis jenis mobile computing :

1. Laptop
2. Wearable Computer
3. PDA
4. Smartphone

Dibawah ini adalah beberapa tools Mobile Computing dan kegunaannya.

1. Java ME, popular untuk game
2. Symbian, general purpose, didukung Nokia
3. Android adalah berbasis Linux
4. iPhone , hanya pada Mac OS X
5. Lazarus, bermanfaat utk porting object Pascal
6. Palm OS, kuat di US

Adapun contoh-contoh Aplikasi Mobile Computing seperti : BBM, WhatsApp, dll.

Secara umum, definisi cloud computing merupakan gabungan pemanfaatan teknologi komputer dalam suatu jaringan dengan pengembangan berbasis internet yang mempunyai fungsi untuk menjalankan program atau aplikasi melalui computer-komputer yang terkoneksi pada waktu yang sama, namun tidak semua yang terkonekasi melalui internet menggunakan cloud computing.

Teknologi komputer berbasis sistem Cloud ini merupakan sebuah teknologi yang menjadikan internet sebagai pusat server untuk mengelola data dan juga aplikasi pengguna. Teknologi ini mengizinkan para pengguna untuk menjalankan program tanpa instalasi dan juga mengizinkan pengguna untuk mengakses data pribadi mereka melalui komputer dengan akses internet.

Berikut manfaat manfaat yang dapat dipetik lewat teknologi berbasis sistem cloud.

1.   Semua Data Tersimpan di Server Secara Terpusat

Diantara keunggulan teknologi cloud aitu memungkinkan pengguna untuk menyimpan data secara terpusat di satu server berdasarkan layanan yang disediakan oleh penyedia layanan Cloud Computing itu sendiri.

2.   Keamanan Data

Keamanan data pengguna dapat disimpan dengan aman lewat server yang disediakan oleh penyedia layanan Cloud Computing.

3.  Fleksibilitas dan Skalabilitas yang Tinggi

Teknologi Cloud menawarkan fleksibilitas dengan kemudahan data akses, kapan dan dimanapun kita berada dengan catatan bahwa pengguna terkoneksi dengan internet.

4.  Investasi Jangka Panjang

Penghematan biaya akan pembelian inventaris seperti infrastruktur, hardisk, dll akan berkurang karena pengguna akan dikenakan biaya kompensasi rutin per bulan sesuai dengan paket layanan yang telah disepakati dengan penyedia layanan Cloud Computing.

Cara Kerja Sistem Cloud Computing

Sistem Cloud bekerja menggunakan internet sebagai server dalam mengolah data. Sistem ini memungkinkan pengguna untuk login ke internet yang tersambung ke program untuk menjalankan aplikasi yang dibutuhkan tanpa melakukan instalasi. Infrastruktur seperti media penyimpanan data dan juga instruksi/perintah dari pengguna disimpan secara virtual melalui jaringan internet.

Kemudian perintah – perintah tersebut dilanjutkan ke server aplikasi. Setelah perintah diterima di server aplikasi kemudian data diproses, dan pada proses final pengguna akan disajikan dengan halaman yang telah diperbaharui sesuai dengan instruksi yang diterima sebelumnya sehingga pengguna dapat merasakan manfaatnya.

Contohnya lewat penggunaan email seperti Yahoo. Data di beberapa server diintegrasikan secara global tanpa harus mendownload software untuk menggunakannya. Pengguna hanya memerlukan koneksi internet dan semua data dikelola langsung oleh Yahoo. Software dan juga memori atas data pengguna tidak berada di komputer tetapi terintegrasi secara langsung melalui sistem Cloud menggunakan komputer yang terhubung ke internet.

Keterkaitan antara mobile computing dengan cloud computing

Pada mobile computing seperti pada pembahasan diatas berupa laptop, wearable computer, maupun smartphone. Misalnya pada sebuah aplikasi berbasis smartphone seperti BBM dan Whatsapp, tentu pengguna hanya perlu menginstal aplikasi tersebut tanpa harus memiliki software dari aplikasi tersebut. Ketika aplikasi tersebut sudah terinstal maka pengguna hanya perlu terhubung menggunakan internet. Maka untuk seluruh data yang akan diproses melalui cloud computing baik data dari aplikasi itu sendiri maupun dari server yang sudah terintegrasi sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang baru diinstal.
sumber : http://pusatteknologi.com/pengertian-manfaat-cara-kerja-dan-contoh-cloud-computing.html

https://asikgaasik.wordpress.com/2010/05/01/mengenai-mobile-computing/

PENTINGNYA KOMPUTASI MODERN

Komputasi modern pada saat ini melakukan perhitungan dengan menggunakan komputer yang canggih, dimana pada komputer tersebut tersimpan sejumlah algoritma untuk menyelesaikan masalah perhitungan secara efektif dan efisien. Komputasi modern bisa disebut sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory (memory disini bisa juga dari memory computer).

Sebuah komputasi modern pada saat ini dapat dilihat dengan kita melakukan komputasi menggunaka komputer yang terbilang canggih. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957). Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

1. Akurasi
2. Kecepatan
3. Problem Volume Besar
4. Modelling
5. Kompleksitas

Komputasi modern terbagi menjadi tiga macam, yaitu :

1. Mobile Computing atau komputasi bergerak adalah kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa kabel dan mudah dibawa juga di pindah – pindahkan. Contoh dari perangkat komputasi bergerak, seperti smartphone, GPS, dll.
2. Grid Computing atau komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistribusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelesaikan masalah komputasi skala besar. Beberapa daftar yang dapat digunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, yaitu:

• Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
• Sistem menggunakan standart dan protocol yang terbuka.
• Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.

3.Cloud Computing atau Komputasi cloud seperti  gaya komputasi yang terukur         dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi, dan layanan IT berbasis model dalam internet dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.

Sumber : https://deadydiedy.wordpress.com/2015/04/05/komputasi-teori-komputasi/

IMPLEMENTASI KOMPUTASI

Pada bidang Biologi

Bioinformatika merupakan ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Hal ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika dalam memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam aminoserta. Contoh topik utama pada bidang ini mencakup basis data dalam mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens, prediksi struktur untuk memeperkirakan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Pada bidang fisika

Computational Physics secara modern yang mempelajari suatu gabungan antara Fisika, Komputer Sain dan Matematika. Terapan untuk memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang komplek pada dunia nyata” baik dengan menggunakan simulasi dan penggunaan algoritma yang tepat.

Untuk pemahaman fisika pada teori, experimen, dan komputasi haruslah sebanding, agar dihasilkan solusi numerik dan pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, misalnya MatLab, Visual Basic, Fortran, Open Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain-lain digunakan untuk pemahaman dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi.

Pada bidang kimia

Digunakan hasil kimia teori yang kemudian diterjemahkan ke dalam program komputer untuk menghitung sifat-sifat molekul dan perubahannya, maupun melakukan simulasi terhadap sistem-sistem besar (makromolekul seperti protein atau sistem banyak molekul seperti gas, cairan, padatan, dan kristal cair), dan menerapkan program tersebut pada sistem kimia nyata.

Beberapa sifat-sifat molekul yang dihitung antara lain struktur (yaitu letak atom-atom penyusunnya), energi dan selisih energi, muatan, momen dipol, kereaktifan, frekuensi getaran dan besaran spektroskopi lainnya. Simulasi terhadap makromolekul (seperti protein dan asam nukleat) dan sistem besar bisa mencakup kajian konformasi molekul dan perubahannya (misalnya proses denaturasi protein), perubahan fase, serta peramalan sifat-sifat makroskopik (seperti kalor jenis) berdasarkan perilaku di tingkat atom dan molekul.

Sumber :  http://livemakefun.blogspot.co.id/2014/03/perkembangan-teori-komputasi-modern_16.html