A. Parallelism Concept

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. Komputasi paralel biasanya diperlukan pada saat terjadinya pengolahan data dalam jumlah besar ( di industri keuangan, bioinformatika, dll ) atau dalam memenuhi proses komputasi yang sangat banyak. Selanjutnya, komputasi paralel ini juga dapat ditemui dalam kasus kalkulasi numerik dalam penyelesaian persamaan matematis di bidang fisika ( fisika komputasi ), kimia ( kimia komputasi ), dll. Dalam menyelesaikan suatu masalah, komputasi paralel memerlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel.

Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah / 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 digunakan adalah sistem terdistribusi ( distributed computing ). Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan ( dalam waktu yang sama ), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.

Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan ( serial ). Atau waktu yang anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan ( speed up ) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

B. Distributed Processing

Distributed Processing adalah aktivitas memproses informasi dalam suatu organisasi yang dijalankan oleh jaringan komputer yang tersambung oleh saluran telekomunikasi yang terpusat pada fasilitas induk komputer.

Proses ini menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Misalnya proses transaksi yang terjadi pada beberapa mesin ATM sebuah bank. Ketika ribuan nasabah menggunakan mesin ATM pada saat yang bersamaan, bayangkan berapa banyak proses yang harus dikerjakan jika hanya terdapat 1 komputer server. Oleh karena itu dengan menggunakan Distributed Processing, beban pemrosesan yang besar dapat di kerjakan oleh beberapa komputer yang terhubung oleh jaringan dalam waktu yang bersamaan secara simultan. Beban pemrosesan yang besar itu dipecah menjadi beberapa beban kecil guna mempercepat proses.

C. Architectural Parallel Computer

Arsitektur paralel komputer menurut Klasifikasi Flynn’s :

·         SISD

Single Instruction – Single Data. Komputer jenis ini hanya memiliki satu prosesor ( single processor ). Dimana semua instruksi di eksekusi secara serial ( terurut satu demi satu ) dan memungkinkan adanya overlapping di setiap bagian instruksi dalam pelaksanaan eksekusi. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

·         SIMD

Single Instruction – Multiple Data. Komputer jenis ini hanya dapat mengeksekusi satu instruksi dan memiliki lebih dari satu prosesor. Satu eksekusi dilakukan secara paralel pada data yang berbeda pada level lock-step. Komputer vektor adalah salah satu komputer paralel yang menggunakan arsitektur ini. 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

Multiple Instructions – Single Data. Belum ada perwujudan nyata dari komputer jenis ini kecuali dalam bentuk prototipe untuk penelitian. Teorinya komputer ini memiliki satu prosesor dan mengeksekusi beberapa instruksi secara paralel tetapi praktiknya tidak ada komputer yang dibangun dengan arsitektur ini karena sistemnya tidak mudah dipahami.

·         MIMD

Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer jenis ini dapat mengeksekusi lebih dari satu instruksi secara paralel dengan lebih dari satu prosesor. Tipe komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel, bahkan banyak supercomputer yang menerapkan arsitektur ini. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

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 :

·         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.

·         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 Massage Passing dan OpenMP

Message Passing Interface (MPI)

MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. Proses yang dijalankan oleh sebuah aplikasi dapat dibagi untuk dikirimkan ke masing-masing compute node yang kemudian masing-masing compute node tersebut mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head node.Untuk merancang aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan-pertimbangan diantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas dieksekusi oleh prosesor.

MPI ini merupakan standard yang dikembangkan untuk membuat aplikasi pengirim pesan secara portable. Sebuah komputasi paralel terdiri dari sejumlah proses, dimana masing-masing bekerja pada beberapa data lokal. Setiap proses mempunyai variabel lokal, dan tidak ada mekanismesuatu proses yang bisa mengakses secara langsung memori yang lain. Pembagian data antar  proses dilakukan dengan message passing, yaitu dengan mengirim dan menerima pesan antar  proses. MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan antar pesan. Kegunaan MPI yang lain :

·         menulis kode paralel secara portable

·         mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel

·         menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak  begitu cocok dengan model data paralel.

OpenMP

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

CUDA, Compute Unified Device Architecture merupakan suatu framework dari bahasa pemrograman yang mendukung bahas C language, dimana mampu berkomunikasi langsung dengan GPU dan sangat mudah bekerjasama untuk segala multi-threading  parallel execution hampir diseluruh prosesor pada GPU. CUDA menggukan konsep nvcc sebagai ORM dalam object programmingnya. CUDA merupakan produk dari NVIDIA sebagai produsen graphic komputer ternama.

Platform CUDA dapat diakses oleh pengembang perangkat lunak melalui library CUDA-accelerated , perintah kompiler (seperti OpenACC ), dan ekstensi untuk bahasa pemrograman standar industri, termasuk C, C++ dan Fortran . C / C++ programmer menggunakan CUDA C / C + +, yang disusun dengan "nvcc", NVIDIA LLVM berbasis C / C++ compiler, dan Fortran programmer dapat menggunakan 'CUDA Fortran', yang disusun dengan PGI CUDA Fortran compiler dari The Portland Grup. Selain library, arahan compiler, CUDA C / C++ dan CUDA Fortran, platform CUDA mendukung interface komputasi lainnya, termasuk Khronos Grup 's OpenCL , Microsoft DirectCompute , dan C++ AMP . Pemrograman pihak ketiga juga tersedia untuk Python , Perl , Fortran , Java , Ruby , Lua , Haskell, Matlab , IDL , dan dukungan asli di Mathematica.

Dalam permainan komputer industri, GPU yang digunakan tidak hanya untuk rendering grafis tetapi juga dalam perhitungan fisika permainan (efek fisik seperti puing-puing, asap, api, cairan), contoh termasuk PhysX dan Bullet . CUDA juga telah digunakan untuk mempercepat aplikasi non-grafis dalam biologi komputasi , kriptografi dan bidang lainnya oleh urutan besarnya atau lebih.

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.

Nama              : Ainur Rohmah Al Adawiyah

Kelas               : 4IA04

Npm                : 58414525

Quantum Computation

Komputasi kuantum adalah bidang studi difokuskan pada teknologi komputer berkembang berdasarkan prinsip-prinsip teori kuantum , yang menjelaskan sifat dan perilaku energi dan materi pada kuantum (atom dan subatom) tingkat. Pengembangan komputer kuantum , jika praktis, akan menandai lompatan maju dalam kemampuan komputasi jauh lebih besar daripada yang dari sempoa ke modern superkomputer , dengan keuntungan kinerja di alam miliar kali lipat dan seterusnya.

Komputer kuantum, mengikuti hukum fisika kuantum, akan memperoleh kekuatan pengolahan yang besar melalui kemampuan untuk berada di beberapa negara, dan untuk melakukan tugas-tugas menggunakan semua kemungkinan permutasi secara bersamaa. Kini pusat penelitian di komputasi kuantum termasuk MIT, IBM, Oxford University, dan Los Alamos National Laboratory.

Komputasi kuantum telah lama terasa seperti salah satu teknologi yang 20 tahun lagi, dan akan selalu demikian. Tapi tahun 2017 bisa menjadi tahun dimana lapangan tersebut hanya menampilkan gambar penelitiannya saja.

Komputasi raksasa Google dan Microsoft baru-baru ini menyewa sejumlah ahli, dan telah menetapkan tujuan yang menantang untuk tahun ini. Ambisi mereka mencerminkan transisi yang lebih luas yang terjadi di laboratorium penelitian dan pengembangan akademis: bergerak dari sains murni menuju rekayasa.

Google mulai mengerjakan sebuah bentuk komputasi kuantum yang memanfaatkan superkonduktivitas pada tahun 2014. Ia berharap tahun 2017 ini, atau segera setelahnya, untuk melakukan perhitungan yang berada di luar bahkan superkomputer ‘klasik’ paling kuat – sebuah tonggak yang sulit dipahami yang dikenal sebagai supremasi kuantum. Saingannya, Microsoft, bertaruh pada konsep yang menarik tapi belum terbukti, komputasi kuantum topologi, dan berharap bisa melakukan demonstrasi teknologi pertama.

Entanglement

Entanglement merupakan keadaan dimana dua atom yang berbeda berhubungan sedemikian hingga satu atom mewarisi sifat atom pasangannya. “Entanglement adalah esensi komputasi kuantum karena ini adalah jalinan kualitas yang berhubungan dengan lebih banyak informasi dalam bit kuantum dibanding dengan bit komputing klasik,” demikian Andrew Berkley, salah satu peneliti.

Para ahli fisika dari University of Maryland telah satu langkah lebih dekat ke komputer kuantum dengan mendemonstrasikan eksistensi entanglement antara dua gurdi kuantum, masing-masing diciptakan dengan tipe sirkuit padat yang dikenal sebagai persimpangan Josephson. Temuan terbaru ini mendekatkan jalan menuju komputer kuantum dan mengindikasikan bahwa persimpangan Josephson pada akhirnya dapat digunakan untuk membangun komputer supercanggih.

Quantum entanglement adalah salah satu fenomena paling unik di dunia Quantum Fisika. Fenomena ini memungkinkan dua atom untuk mempunyai properti yang sama atau berlawanan satu sama lain, tanpa adanya interaksi diantara keduanya. Jadi meskipun jarak memisahkan dua atom itu, keduanya akan tetap terhubung seketika seolah ada sinyal yang mampu mempengaruhi keadaan mereka yang bergerak lebih cepat dari kecepatan cahaya.

Pengoperasian Data Qubit

Proses komputasi dilakukan pada partikel ukuran nano yang memiliki sifat mekanika quantum, maka satuan unit informasi pada Komputer Quantum disebut quantum bit, atau qubit. Berbeda dengan bit biasa, nilai sebuah qubit bisa 0, 1, atau superposisi dari keduanya. State dimana qubit diukur adalah sebagai vektor atau bilangan kompleks. Sesuai tradisi dengan quantum states lain, digunakan notasi bra-ket untuk merepresentasikannya.

Pure qubit state adalah superposisi liner dari kedua state tersebut. Lebih jelasnya, sebuah pure qubit state dapat direpresentasikan oleh kombinasi linear dari state|0> dan state |1> : Dengan α dan β adalah amplitudo probabilitas yan dapat berupa angka kompleks. State space dari sebuah qubit secara geometri dapat direpresentasikan Bloch sphere

Bloch sphere adalah ruang 2 dimensi yang merupakan geometri untuk permukaan bola. Dibandingkan bit konvensional yang hanya dapat beradai di salah satu kutub, Qubit dapat berada dimana saja dalam permukaan bola. Untuk penerapan fisiknya, semua sistem 2 level, selama ukurannya cukup kecil untuk hukum mekanika quantum berlaku. Berbagai jenis implementasi fisik telah dikemukakan, contohnya antara lain: polarisasi cahaya, spin elektron, muatan listrik, dll.

Superposisi quantum adalah inti perbedaan antara qubit dengan bit biasa. Dalam keadaan superposisi, sebuah qubit akan bernilai |0> dan |1> pada saat bersamaan. Menurut interpretasi Copenhagen, bila dilakukan pengukuran terhadap qubit, maka hanya akan muncul satu state saja. State lainnya “kolaps” dalam arti hancur dan tidak mungkin diambil kembali.

Pemanfaatan sifat superposisi qubit ini adalah Paralellisme Quantum. Paralelisme Quantum muncul dari kemampuan quantum register untuk menyimpan superposisi dari base state. Maka setiap operasi pada register berjalan pada semua kemungkinan dari superposisi secara simultan. Karena jumlah state yang mungkin adalah 2n, dengn n adalah jumlah qubit pada quantum register, kita dapat melakukan pada komputer quantum satu kali operasi yang membutuh kan waktu eksponensial pada komputer konvensional. Kelemahan dari metode ini adalah, semakin besar base state yang bersuperposisi, semakin kecil kemungkinan hasil pengukuran dari nilai hasil pengukuran tersebut benar. Kelemahan ini membuat pararellisme quantum tidak berguna bila operasi dilakukan pada nilai yang spesifik. Namun kelemahan ini tidak begitu berpengaruh pada fungsi yang memperhitungkan nilai dari semua input, bukan hanya satu. Sebagaimana ditunjukkan pada Algoritma Shor.

Quantum Gate

Dalam komputasi kuantum dan khusus kuantum sirkuit model komputasi, gerbang kuantum (atau Gerbang logika kuantum) adalah rangkaian dasar kuantum yang beroperasi di sejumlah kecil qubits. Mereka adalah blok bangunan dari kuantum sirkuit, seperti gerbang logik klasik sirkuit digital konvensional.

Tidak seperti logika klasik pintu gerbang pada umumnya, logika kuantum bersifat reversibel. Namun, komputasi klasik hanya dapat dilakukan dengan menggunakan gerbang reversibel. Sebagai contoh, gerbang Toffoli reversibel dapat melaksanakan semua fungsi Boolean. Gerbang ini memiliki penyetaraan kuantum secara langsung, menampilkan bahwa sirkuit kuantum dapat melakukan semua operasi yang dilakukan oleh sirkuit klasik.

Gerbang logik kuantum yang diwakili oleh kesatuan matriks. Gerbang kuantum yang paling umum beroperasi pada ruang dari satu atau dua qubits, seperti Gerbang logika klasik umum beroperasi pada satu atau dua bit. Ini berarti bahwa sebagai matriks, gerbang kuantum dapat dijelaskan oleh 2 × 2 atau 4 × 4 kesatuan matriks.

Algoritma Shor

Algoritma Shor merupakan sebuah metode yang dikembangkan tahun 1994 oleh ilmuwan AT&T  Peter Shor untuk menggunakan komputer kuantum yang futuristis untuk menemukan faktor-faktor dari sebuah bilangan. Bilangan-bilangan yang diperkalikan satu dengan yang lain  untuk  memperoleh  bilangan  asli.  Saat ini, pemfaktoran (factoring) sebuah bilangan besar masih terlalu sulit bagi komputer konvensional meskipun begitu mudah untuk  diverifikasi. Itulah sebabnya pemfaktoran bilangan besar ini banyak digunakan dalam metode kriptografi untuk melindungi data.

Referensi :

http://chachados.blogspot.co.id/2013/05/komputasi-kuantum.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputer_kuantum

https://www.ikons.id/mengenal-komputer-quantum-dan-kegunaannya/

http://aninditasaktiaji.com/5-fungsi-quantum-entanglement/

Nama  : Ainur Rohmah Al Adawiyah

Kelas   : 4IA04

NPM    : 58414525

      A.    Komputasi cloud

Secara umum, definisi cloud computing (komputasi awan) merupakan gabungan pemanfaatan teknologi komputer (komputasi) dalam suatu jaringan dengan pengembangan berbasis internet (awan) yang mempunyai fungsi untuk menjalankan program atau aplikasi melalui komputer – komputer yang terkoneksi pada waktu yang sama, tetapi tak 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 mengizinkan pengguna untuk mengakses data pribadi mereka melalui komputer dengan akses internet.

Penerapan Cloud Computing telah dilakukan oleh beberapa perusahaan IT ternama dunia seperti Google lewat aplikasi Google Drive, IBM lewat Blue Cord Initiative, Microsoft melalui sistem operasi nya yang berbasis Cloud Computing, Windows Azure dsb. Di kancah nasional sendiri penerapan teknologi Cloud juga dapat dilihat melalui penggunaan Point of Sale/program kasir.

Salah satu perusahaan yang mengembangkan produknya berbasis dengan sistem Cloud adalah DealPOS. Metode kerja Point of Sale (POS) ini adalah dengan mendistribusikan data penjualan toko retail yang telah diinput oleh kasir ke pemilik toko retail melalui internet dimanapun pemilik toko berada.  Selain itu, perusahaan telekomunikasi ternama nasional, Telkom juga turut mengembangkan sistem komputasi berbasis Cloud ini melalui Telkom Cloud dengan program Telkom VPS dan Telkom Collaboration yang diarahkan untuk pelanggan UKM (Usaha Kecil-Menengah).

B.    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 computing merupakan cabang dari distributed computing.Grid komputer memiliki perbedaan yang lebih menonjol dan di terapakan pada sisi infrastruktur dari penyelesaian suatu proses. Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang cenderung tak terikat batasan geografi. Di sisi lain, cluster selalu diimplementasikan dalam satu tempat dengan menggabungkan banyak komputer lewat jaringan.

Contoh penerapan komputasi grid :

·         Scientific Simulation

Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.

·         Medical Images

Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project.

·         Computer-Aided Drug Discovery (CADD)

Komputasi grid digunakan untuk membantu penemuan obat. Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di University of North Carolina (UNC).

·         Big Science

Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsori oleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.

     C.   Virtualisasi

Istilah virtualisasi (virtualization) memiliki banyak pengertian. Jika merujuk pada kamus Oxford, istilah virtualization merupakan turunan dari kata virtualize yang memiliki makna “Convert (something) to a computer-generated simulation of reality”. Dalam terjemahan bebas, virtualisasi berarti Mengubah sesuatu (mengkonversi) ke bentuk simulasi dari bentuk nyata yang ada.

Inti dari virtualisasi adalah membuat sebuah simulasi dari perangkat keras, sistem operasi, jaringan maupun yang lainnya. Di bidang teknologi informasi, virtualisasi digunakan sebagai sarana untuk improvisasi skalabilitas dari perangkat keras yang ada.

Menurut Robert P. Goldberg dalam tesisnya yang berjudul Architectural Principles For Virtual Computer Systemspada hal 23 menyebutkan bahwa tipe-tipe dari VMM ada 2 yaitu:

·         Type 1 berjalan pada fisik komputer yang ada secara langsung. Pada jenis ini hypervisor/VMM benar-benar mengontrol perangkat keras dari komputer host-nya. Termasuk mengontrol sistem operasi-sistem operasi guest-nya. Contoh implementasi yang ada adalah KVM dan OpenVZ. Adapun contoh yang lain seperti VMWare ESXi, Microsoft Hyper-V.

Gambar 1. Virtualisasi type 1

·            Type 2 berjalan pada sistem operasi diatasnya. Pada tipe ini sistem operasi guest berada diatas sistem operasi host. Contoh tipe ini adalah VirtualBox.

Gambar 2. Virtualisasi type 2

D.  Komputasi Terdistribusi

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. Dalam distributed computing, masalah dibagi menjadi banyak tugas, masing-masing yang diselesaikan oleh satu komputer.

ATM merupakan salah satu contoh sistem terdistribusi.  Proses kerjanya adalah sebagai berikut :

ATM menggunakan arsitektur client-server. Mesin ATM sebagai fasilitas yang terhubung langsung dengan client sedangkan sedangkan server merupakan database pusat yang menyimpan seluruh data pelanggan.

Di setiap mesin ATM akan memunculkan tampilan menu yang sama untuk setiap pelanggan atau penggunanya. Pilihan menu yang dipilih pengguna akan dikenali system sebagai input yang akan digunakan untuk memproses transaksi ke database. Namun agar transaksi berhasil, pengguna harus memasukkan pin yang sesuai dengan kartu ATM.

Setelah memproses masukan pin dan jika sesuai dengan kartu, maka server akan mengijinkan untuk meneruskan transaksi dengan menampilkan menú berikutnya yang berisi pilihan bagi pengguna dalam mengakses data rekeningnya ataupun melakukan transaksi keuangan lainnya.

Tampilan mulai dari awal sebelum memasukkan pin hingga menú-menu pilihan akan sama pada setiap mesin ATM dimanapun (tentunya untuk bank yang sama). Mesin ATM inilah yang menjadi alat pendistribusi informasi yang ada dalam database sehingga dapat tersebar kepada seluruh pelanggan. Sistem ini menggunakan transaksi serial sehingga apabila seorang pengguna melakukan kesalahan, tidak akan merusak data sistem.

E.  Map Reduced & No SQL (Not Only SQL)

MapReduce merupakan sebuah konsep dimana data yang kontinue dipecah menjadi bagian data / komponen data kecil dan didistribusikan melalui mesin-mesin yang terhubung secara cluster. Bisa dibilang map reduce merupakan sebuah framework yang digunakan untuk mempercepat proses pengolahan data pada konsep cloud computing. Dalam memproses data, MapReduce dibagi menjadi 2 proses utama, yaitu Map dan Reduce. Proses Map bertugas utnuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terditribusi dalam tiap komputer dalam cluster (kelompok komputer yang saling terhubung). Hasilnya deserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table.

Nosql 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. Nosql tidak membutuhkan skema table dan menghindari operasi join dan berkembang secara horizontal. Selain itu NoSQL 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 NoSQL ini, diharapkan mampu mengurangi beban server. Selain itu, hal ini juga memudahkan programmer dalam membuat suatu program dan proses pengembangannya. 

F.   NO SQL Database

Database NoSQL, juga disebut Not Only SQL, adalah sebuah pendekatan untuk pengelolaan data dan desain database yang berguna untuk set yang sangat besar data terdistribusi. NoSQL, yang mencakup berbagai teknologi dan arsitektur, berusaha untuk memecahkan masalah skala bilitas dan kinerja data yang besar yang database relasional tidak dirancang untuk menangani.NoSQL ini sangat berguna ketika perusahaan perlu untuk mengakses dan menganalisis sejumlah besar data terstruktur atau data yang disimpan dari jarak jauh pada beberapa virtual server di awan.

Berlawanan dengan kesalahpahaman yang disebabkan oleh namanya, NoSQL tidak melarang bahasa query terstruktur (SQL) Meskipun benar bahwa beberapa sistem NoSQL sepenuhnya non-relasional, yang lain hanya menghindari fungsi relasional dipilih seperti skema tabel tetap dan bergabung dengan operasi. Sebagai contoh, daripada menggunakan tabel, database NoSQL mungkin mengatur data menjadi objek, kunci / nilai berpasangan atau tupe.

Daftar Pustaka

http://pusatteknologi.com/pengertian-manfaat-cara-kerja-dan-contoh-cloud-computing.html

http://febbri-grunge.blogspot.co.id/2015/06/komputasi-grid-grid-computing.html

http://dosen.gufron.com/artikel/pengertian-virtualisasi/8/

https://condetcom.wordpress.com/2010/04/22/distributed-computing-grid-computing-cloud-computing/

http://systerbusi.blogspot.co.id/2014/05/contoh-penerapan-sistem-terdistribusi.html

https://putrinurani94.wordpress.com/2016/03/25/mapreduce-dan-nosql/

Nama : Ainur Rohmah Al Adawiyah
NPM : 58414525
Kelas : 4IA04
Mata Kuliah : Pengantar Komputasi Modern#

A.            Pengertian Teori Komputasi

Teori komputasi (theory of computation) adalah cabang ilmu komputer teoritis (theoritical computer science). Cabang ilmu ini membahas apakah suatu masalah dapat dianalisis dan dipecahkan pada model komputasi menggunakan algoritma. Teori komputasi dibagi menjadi dua cabang, yaitu :

a.       Teori komputabilitas

b.      Teori kompleksitas

Beberapa model komputasi:

1.      Finite State Automata (FSA)/Finite State Machine (FSM)

                  (bentuk tunggal: automaton, plural: automata)

2.      Push Down Automata (PDA)

3.      Mesin Turing (Turing Machine) atau TM

Di dalam teori komputasi, model komputasi yang sering dipakai adalah Mesin Turing. Hubungan antara teori kompleksitas, teori komputabilitas, dan teori bahasa formal (di dalamnya ada teori otomata):

B.            Implementasi Teori Komputasi

           Teori komputasi ini dapat diimplementasikan kedalam bidang – bidang tertentu. Implementasi bidang – bidang yang berkaitan dengan teori komputasi yaitu :

a.       Bidang Fisika

Implementasi komputasi modern di bidang Fisika adalah Computational Physics yang mempelajari suatu gabungan antara Fisika, Komputer Sains dan Matematika Terapan untuk memberikan solusi pada “Kejadian dan masalah yang kompleks pada dunia nyata” baik dengan menggunakan simulasi juga penggunaan Algoritma yang tepat. Pemahaman Fisika pada teori, eksperimen dan komputasi haruslah sebanding. Agar dihasilkan solusi numerik dan visualisasi atau pemodelan yang tepat untuk memahami masalah Fisika. Untuk melakukan pekerjaan seperti evaluasi integral, penyelesaian persamaan differensial, penyelesaian persamaan simultan, mem-plot suatu fungsi/data, membuat pengembangan suatu seri fungsi, menemukan akar persamaan dan bekerja dengan bilangan kompleks yang menjadi tujuan penerapan Fisika komputasi. Banyak perangkat lunak ataupun bahasa yang digunakan, seperti : MatLab, Visual Basic, Fortran, Open Source Physics (OSP), Labview, Mathematica, dan lain sebagainya digunakan untuk pemahaman dan pencarian solusi numerik dari masalah-masalah pada Fisika komputasi.

b.      Bidang Kimia

Implementasi komputasi modern di bidang Kimia adalah Computational Chemistry yaitu penggunaan ilmu komputer untuk membantu menyelesaikan masalah Kimia. Contohnya penggunaan super komputer untuk menghitung struktur dan sifat molekul. Istilah Kimia teori dapat didefinisikan sebagai deskripsi Matematika untuk Kimia, sedangkan Kimia komputasi biasanya digunakan ketika metode Matematika dikembangkan dengan cukup baik untuk dapat digunakan dalam program komputer. Perlu dicatat bahwa kata “tepat” atau “sempurna” tidak muncul di sini, karena sedikit sekali aspek Kimia yang dapat dihitung secara tepat. Hampir semua aspek kimia dapat digambarkan dalam skema komputasi kualitatif atau kuantitatif hampiran.

c.       Bidang Matematika

Menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan perhitungan Matematis, namun dalam pengertian yang akan dibahas dalam pembahasan komputasi modern ini merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah Matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun Algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan masalah manusia.

d.      Bidang Ekonomi

Pemrograman yang didesain khusus untuk komputasi Ekonomi dan pengembangan alat bantu dalam pendidikan komputasi Ekonomi. Karena dibidang Ekonomi pasti memiliki permasalahan yang harus dipecahkan oleh Algoritma. Contohnya adalah memecahkan teori statistika untuk memecahkan permasalahan keuangan. Salah satu contoh komputasi di bidang Ekonomi adalah komputasi statistik. Komputasi statistik adalah jurusan yang mempelajari teknik pengolahan data, membuat program dan analisis data serta teknik penyusunan sistem informasi statistik, seperti : penyusunan basis data, komunikasi data, sistem jaringan, dan diseminasi data statistik.

e.       Bidang Geologi

Geografi adalah ilmu yang mempelajari tentang lokasi serta persamaan dan perbedaan (variasi) keruangan atas fenomena fisik dan manusia di atas permukaan bumi. Komputasi dalam bidang Geografi biasanya di gunakan untuk peramalan cuaca, di Indonesia khususnya ada salah satu instansi Negara dengan nama BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) yakni instansi negara yang meneliti mengamati tentang Metereologi, Klimatologi kualitas udara dan Geofisika supaya tetap sesuai dengan perundang undangan yang berlaku di Indonesia.

f.       Bidang Geografi

Geologi merupakan cabang Ilmu sains yang mempelajari tentang Bumi. Yakni komposisi, struktur , sifat-sifat, sejarah dan proses, komputasi Geologi umumnya digunakan dibidang pertambangan sebuah sistem komputer digunakan untuk menganalisa bahan-bahan mineral dan barang tambang yang terdapat didalam tanah. Implementasi pada bidang ini untuk memetakan letak sumber daya dan kontur dari permukaan bumi yang terdapat hasil tambang.

Daftar Pustaka

http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TeoriKomputasi/2014-2015/IF5110%20-%20Pengantar%20Teori%20Komputasi.pdf

https://baguskurnia73.wordpress.com/2015/03/15/pengertian-dan-teori-dari-komputasi-dengan-berbagai-contoh-implementasi-dalam-bermacam-bidang/

https://alvisible.wordpress.com/2017/03/11/implementasi-berbagai-bidang/