Jumat, 11 Juni 2021

Informatika(3, Protocol Komputasi Network File System (NFS))

 NFS

Network File System atau sistem berkas jaringan adalah sekumpulan protokol yang digunakan untuk mengakses beberapa sistem berkas melalui jaringan. Bisa dikatakan juga bahwa NFS merupakan sebuah implementasi dan spesifikasi dari sebuah perangkat lunak untuk mengakses remote file melalui jaringan LAN atau WAN.


NFS yang dikembangkan oleh Sun Micro Systems Inc. ini menggambarkan himpunan unit-unit komputer yang saling berhubungan sebagai sebuah mesin bebas yang memiliki sistem berkas bebas. Tujuan dari NFS adalah untuk memungkinkan terjadinya pertukaran sistem berkas secara transparan antara mesin-mesin bebas tersebut. Hubungan yang terjadi di sini didasarkan pada hubungan client-server yang menggunakan perangkat lunak NFS server dan NFS client yang berjalan diatas workstation. Gambar 18.3 berikut ini menggambarkan tiga buah mesin bebas yang memiliki sistem berkas lokal masing-masing yang bebas juga.

Three Independent File System


NFS didesain agar dapat beroperasi di lingkungan ataupun jaringan yang heterogen yang meliputi mesin, platform, sistem operasi, dan arsitektur jaringan. Ketidaktergantungan ini didapat dari penggunaan RPC primitif yang dibangun diatas protokol External Data Representation (XDR).


Jika misalnya terjadi sebuah pertukaran sistem berkas antara server dan client , maka pertukaran sistem berkas yang terjadi disini harus dipastikan hanya berpengaruh pada tingkat client dan tidak mempengaruhi sisi server , karena server dan client adalah mesin yang berbeda dan sama-sama bebas. Untuk itu, mesin client harus melakukan operasi mount terlebih dahulu agar remote directory dapat diakses secara transparan.

Informatika (2 Paralel Computing)

 Komputasi paralel

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi)  dll.

Informatika (1, Prosedur dan Kinerja Komputasi)

 Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Sebelum membahas mengenai Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing, maka kita lihat dahulu satu persatu makna dari kata perkata. Kinerja berarti hasil kerja. Komputasi adalah cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Parallel berarti ganda. Processing adalah proses. Dengan demikian dapat diartikan bahwa Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing adalah teknik melakukan komputasi (cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma) secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan.


Komputasi paralel membutuhkan:


· algoritma


· bahasa pemrograman


· compiler


Sebagai besar komputer hanya mempunyai satu CPU, namun ada yang mempunyai lebih dari satu. Bahkan juga ada komputer dengan ribuan CPU. Komputer dengan satu CPU dapat melakukan parallel processing dengan menghubungkannya dengan komputer lain pada jaringan. Namun, parallel processing ini memerlukan software canggih yang disebut distributed processing software.


Parallel processing berbeda dengan multitasking, yaitu satu CPU mengeksekusi beberapa program sekaligus. Parallel processing disebut juga parallel computing.





Contoh Gambar struktur pengiriman permintaan dan jawaban dari parallel processing.


 


Dalam Kinerja Komputasi terdapat 2 model penyelesaian masalahnya, yaitu :


1. Dengan cara Komputasi Tunggal (terdiri dari 1 cpu yg menyelesaikan masalah)





2. Dengan cara Komputasi Parallel (terdiri dari beberapa cpu yg menyelesaikan masalah)




Kamis, 10 Juni 2021

Realisasi dan dampak komputasi modern

 Dampak Komputasi Modern


Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.


Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:


Pembacaan sidik jari / telapak tangan

Geometri tangan

Pembacaan retina / iris

Pengenalan suara

Dinamika tanda tangan.

Kelebihan:


Aplikasi yang luas

Bergerak/berpidah lokasi secara bebas

Bebas berpindah jaringan

Kekurangan

Minimnya Bandwith

Akses internet pada peralatan ini lambat jika dibandingkan dengan akses dengan kabel, akan tetapi dengan menggunakan teknologi GPRS, EDGE dan jaringan 3G, LAN Nirkabel berkecepatan tinggi tidak terlalu mahal tetapi memiliki bandwith terbatas.


Konsumsi tenaga sangat bergantung pada daya tahan baterai.


Gangguan Transmisi jarak dengan pemancar sinyal dan cuaca sangat mempengaruhi transimis data pada mobile computing.


Potensi Terjadinya Kecelakaan


 


Contoh Penerapan Komputasi Modern Dalam Bidang Kesehatan


CT Scan atau CT-scanner (computerized tomography scanner)

CT Scan adalah mesin sinar-x khusus yang mengirimkan berbagai berkas pencintraan secara bersamaan dari sudut yang berbeda. Berkas-berkas sinar-X melewati tubuh dan kekuatannya diukur dengan algoritma khusus untuk pencitraan. Sebuah komputer dapat menggunakan informasi ini untuk menampilkan sebagai gambar dua dimensi pada monitor.


Biosensor

Biosensor adalah sensor yang mengombinasikan komponen hayati dengan komponen elektronik (transduser) yang mengubah sinyal dari komponen hayati menjadi luaran yang terukur. Contoh yang paling umum dari biosensor adalah pengukur gula darah, yang menggunakan enzim glukosa oksidase untuk memecah gula darah.


USG (Ultra Sonografi)

USG adalah sebuah teknik diagnostik pencitraan menggunakan suara ultra yang digunakan untuk mencitrakan organ internal dan otot, ukuran, struktur, dan luka patologi, membuat teknik ini berguna untuk memeriksa organ. Sonografi obsterik biasa digunakan ketika masa kehamilan. USG memanfaatkan gelombang ultrasonik, yaitu gelombang suara yang memiliki frekuensi yang tinggi (250 kHz – 2000 kHz) yang kemudian hasilnya ditampilkan dalam layar monitor.

Arsitektur memori komputer paralel.

 Arsitektur Memori Komputer Paralel

Pada komputer paralel, arsitektur memori diklasifikasikan menjadi tiga kategori antara lain:

1. Shared Memory

Pada arsitektur jenis ini, prosesor dapat mengakses semua memori sebagai space alamat global. Shared momory dibagi menjadi dua kelas yaitu UMA (Uniform Memory Access) dan NUMA (Non-Uniform Memory Access).

2. Distributed Memory

Arsitektur jenis ini prosesornya mempunyai memori lokal sendiri, sehingga inter-prosesor memori membutuhkan networking.

3. Hybrid distributed-shared memory

Arsitektur ini menggabungkan tipe shared dan distributed.


UMA sendiri merupakan kelas dari shared memory dengan karakteristik semua prosesor dapat mengakses semua memori sebagai ruang alamat global. Multiprosesor pada jenis ini dapat beroperasi secara independen namun dapat saling berbagi memori. Karena hal tersebut membawa dampak perubahan di lokasi memori oleh satu prosesor dapat dilihat oleh prosesor yang lainnya (yang terhubung ke memori yang sama). Prosesor pada model UMA ini, mempunyai akses dan waktu akses yang sama ke mori di setiap prosesornya. Cache coheren menjadi problem utama pada model ini dikarenakan jika suatu prosesor update suatu lokasi di memori, semua prosesor mengetahui update tersebut, sehingga koherensi dilakukan di level hardware (lihat Gambar 1).

Hasil gambar untuk arsitektur UMA

Gambar 1. Arsitektur UMA


NUMA memiliki karakteristik prosesor memiliki bank alamat memori sendiri, sehingga prosesor dapat mengakses memori lokal dengan cepat, sedangkan untuk memori remote lebih lambat. Pengaksesan pada data lokal dapat meningkatkan throughput memori pada jenis arsitektur ini. Sseringkali model ini digunakan untuk menghubungkan secara fisik dua atau lebih SMP, satu SMP dapat mengakses memori secara langsung ke SMP yang lainnya. Berbeda dengan tipe UMA, pada NUMA tidak semua prosesor mempunyai waktu akses yang sama ke memori. NUMA memiliki kelemahan yaitu akses memori lewat bus interconnect lebih lambat karena berada diluar jalur lokalnya (lihat Gambar 2).

Hasil gambar untuk arsitektur NUMA 

Gambar 2. Arsitektur NUMA


Bila disimpulkan secara keseluruhan dua tipe pada jenis Shared Memory bahwa space alamat memori global menyediakan perspektif pemrograman user-friendly ke memori, selain itu sharing data antar task cepat dan uniform karena dekatnya memori ke CPU. Namun apabila dilihat dari kelemahan pada bangunan arsitektur ini adalah tidak scalable artinya menambah CPU dapat meningkatkan trafik di jalur shared memory--CPU. Kelemahan yang lainnya adalah programmer bertanggungjawab untuk sinkronisasi yang memastikan akses yang tepat ke memori global. Tentunya hal ini akan berdampak semakin kompleks dan mahal seiring semakin bertambahnya jumlah prosesor.


Pada Jenis yang kedua pada komputer paralel adalah distributed memory dimana tiap prosesor mempunyai memori lokal sendiri, sehingga prosesor dapat beroperasi secara independen. Perubahan yang terjadi pada sisi lokal memori tidak akan membawa efek ke memori lainnya. Pada arsitektur ini, jika memerlukan interprocessor, tugas programmer secara eksplisit mendefinisikan bagaimana dan kapan data akan dikomunikasikan (lihat Gambar 3).

 

Gambar 3. Distributed Memory Architecture


Kelebihan yang didapatkan dari jenis distributed ini adalah scalable jumlah prosesor dan ukuran memori dapat ditingkatkan. Tiap prosesornya dapat mengakses memorinya tanpa interferensi dan overhead, seperti dikoheren cache. Pada jenis ini menjadi cost effecitve apabila menggunakan PC komoditas, off the self processor. Tetapi kelemahan yang ditemukan pada arsitektur ini adalah tugas programmer akan semakin kompleks terkait dengan detail komunikasi datanya, selain itu mapping data struktur berbasis memori global bisa jadi susah.


Jenis yang ketiga adalah Hybrid Memory yang terdiri dari arsitektur memori shared dan distributed. Komponen memori shared biasanya mesin SMP koheren (prosesor di mesin SMP mempunyai akses global ke memori mesin tersebut), sedangkan komponen distributed adalah jaringan SMP multiple (SMP hanya tahu memorinya saja). Komunikasi jaringan diperlukan untuk memindahkan data dari satu SMP ke lainnya.

Tujuan dan hambatan komputasi paralel

 Pengertian Komputasi Paralel

 


Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak.



Di dalam komputasi parallel ada yang dinamakan dengan pemrograman parallel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah atau operasi secara bersamaan (komputasi paralel), baik dalam komputer dengan satu(prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakanadalah sistem terdistribusi (distributed computing).


Perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer.Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.


 


Tujuan Komputasi Paralel

 


Tujuan utama penggunaan komputasi paralel adalah untuk mempersingkat waktu eksekusi program yang menggunakan komputasi serial. Beberapa alasan lain yang menjadikan suatu program menggunakan komputasi paralel antara lain :


Untuk permasalahan yang besar, terkadang sumber daya komputasi yang ada sekarang belum cukup mampu untuk mendukung penyelesaian terhadap permasalahan tersebut

Adanya sumber daya non-lokal yang dapat digunakan melalui jaringan atau internet

Penghematan biaya pengadaan perangkat keras, dengan menggunakan beberapa mesin yang murah sebagai alternatif penggunaan satu mesin yang bagus tapi mahal, walaupun menggunakan n buah prosesor

Adanya keterbatasan kapasitas memori pada mesin untuk komputasi serial.

 


Hambatan Komputasi Paralel

 


Penggunaan komputasi paralel sebagai solusi untuk mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi program mempunyai beberapa hambatan. Hambatan-hambatan tersebut antara lain adalah :


Hukum Amdahl : percepatan waktu eksekusi program dengan menggunakan komputasi paralel tidak akan pernah mencapai kesempurnaan karena selalu ada bagian program yang harus dieksekusi secara serial.

Hambatan yang diakibatkan karena beban jaringan : dalam eksekusi program secara paralel, prosesor yang berada di mesin yang berbeda memerlukan pengiriman dan penerimaan data (atau instruksi) melalui jaringan. Untuk program yang dibagi menjadi task-task yang sering membutuhkan sinkronisasi, network latency menjadi masalah utama. Permasalahan ini muncul karena ketika suatu task membutuhkan data dari task yang lain, state ini dikirimkan melalui jaringan di mana kecepatan transfer data kurang dari kecepatan prosesor yang mengeksekusi instruksi task Hal ini menyebabkan task tersebut harus menunggu sampai data sampai terlebih dahulu, sebelum mengeksekusi instruksi selanjutnya. Jumlah waktu yang dibutuhkan untuk berkomunikasi melalui jaringan antar dua titik adalah jumlah dari startup time, per-hop time, dan per-word transfer time.

Hambatan yang terkait dengan beban waktu untuk inisiasi task, terminasi task, dan sinkronisasi.

Rabu, 26 Mei 2021

Berpikir komputasional (persoalan akurasi dalam komputasi modern)

 MASALAH KOMPUTASI MODERN (AKURASI)


Pengertian dari Akurasi adalah Akurasi sebagai beda atau kedekatan antara nilai yang terbaca dari alat ukur dengan nilai sebenarnya.

Komputasi modern merupakan suatu perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan algoritma tertentu dalam menyelesaikan masalah dimana pada saat ini sudah dilakukan dengan menggunakan komuputer. Secara umum iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.


Dalam memecahkan masalah, komputasi modern menghitung dan mencari solusi dengan menggunakan metode perhitungan sebagai berikut :

            1. Akurasi (big, Floating point)

Akurasi tentu merupakan masalah yang paling penting dalam memecahkan masalah. Karena itu pada komputasi modern dilakukan perhitungan bagaimana bisa menghasilkan suatu jawaban yang akurat dari sebuah masalah. Tentu kita pernah mendengar tipe data floating point yang biasa digunakan untuk menyimpan data numerik dalam bentuk pecahan. Tipe data tersebut memiliki range penyimpanan numerik yang besar, sehingga dapat digunakan oleh komputer untuk melakukan komputasi yang akurat.

           2. Kecepatan (dalam satuan Hz)

Manusia pasti menginginkan masalah dapat diselesaikan dengan cepta. Karena itu perhitungan masalah kecepeatan adalah suatu hal yang penting. Komputasi harus dapat dilakukan dalam waktu yang cepat ketika mengolah suatu data. Sehingga perlu metode kecepatan untuk mengolah perhitungan dalam waktu singkat.

           3. Problem Volume Besar (Down Sizzing atau paralel)

Data yang besar tentu membutuhkan suatu cara penyelesaian yang khusus. Karena data yang besar dapat menjadi masalah jika ada yang terlewatkan. Oleh karena itu digunakan metode Down Sizzing atau paralel pada komputasi modern untuk menangani masalah volume yang besar. Dengan metode ini data yang besar diparalelkan dalam pengolahannya sehigga dapat diorganisir dengan baik.

           4. Modeling (NN & GA)

Modeling merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan suatu perhitungan yang rumit. Bayangkan saja jika kita dihadapi dalam suatu masalah perhitungan yang banyak dan kompleks, tetapi tidak ada model matematika yang kita miliki. Perhitungan akan berjalan berantakan dan tidak akan mendapatkan hasil yang akurat. Maka dari itu komputasi modern membutuhkan modeling sebelum melakukan perhitungan.

           5. Kompleksitas (Menggunakan Teori big O) Komputasi modern dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sehingga diterapkan pada komputer. Dengan menggunakan teori Big O, maka komputasi modern dapat melakukan perhitungan untuk memecahkan masalah kompleksitas yang kerap dihadapi.


Dampak adanya komputasi modern

Salah satu dampak dari adanya komputasi modern adalah dapat membantu manusia untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dengan menggunakan computer. Salah satu contohnya adalah biometric. Biometric berasal dari kata Bio dan Metric. Kata bio diambil dari bahasa yunani kuno yang berarti Hidup sedangkan Metric juga berasal dari bahasa yunani kuno yang berarti ukuran, jadi jika disimpulkan biometric berarti pengukuran hidup.

Tapi secara garis besar biometric merupakan pengukuran dari statistic analisa data biologi yang mengacu pada teknologi untuk menganalisa karakteristik suatu tubuh ( individu ). Nah dari penjelasan tersebut sudah jelas bahwa Biometric menggambarkan pendeteksian dan pengklasifikasian dari atribut fisik. Terdapat banyak teknik biometric yang berbeda, diantaranya:

 Pembacaan sidik jari / telapak tangan

 Geometri tangan

Pembacaan retina / iris

 Pengenalan suara

 Dinamika tanda tangan.