Algoritma Load Balancing Pada Cloud Computing Memanfaatkan QoS Parameter

Musyaffa, Muhammad Zhafran (2023) Algoritma Load Balancing Pada Cloud Computing Memanfaatkan QoS Parameter. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111940000147-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Hampir seluruh bisnis saat ini membutuhkan dukungan teknologi informasi untuk mendukung produktivitas pada umumnya berupa aplikasi. Ketersediaan aplikasi menjadi salah satu aspek utama yang harus dimiliki sebuah aplikasi. Umumnya, servis yang disediakan aplikasi dapat diakses lewat internet sehingga tersedia kapanpun. Servis-servis tersebut terletak pada infrastruktur teknologi yang dikelola oleh Cloud Service Providers (CSP). Pada riset ini, difokuskan pada model servis berbentuk IaaS atau Infrastructure as a Service yang sudah cukup umum saat ini. Tantangan dari model tersebut adalah perlunya pengalokasian tugas yang efisien.
IaaS adalah model yang difokuskan pada tugas akhir ini. Service Level Agreement (SLA) menjadi salah satu komponen yang krusial bagi pelanggan untuk menggunakan suatu IaaS. Oleh karena itu, pembagian tugas (load balancing) yang efisien menjadi kunci untuk mendapatkan tingkat SLA yang baik. Implementasi algoritma yang diajukan yaitu Least Occupied Machine akan dijelaskan pada tugas akhir ini yang kemudian dibandingkan dengan tiga algoritma lainnya. Adapun tugas akhir ini dijalankan pada lingkungan mesin yang memiliki kemampuan komputasi yang beragam. Jumlah tugas yang dilakukan uji coba pun diberikan variasi untuk menilai bagaimana kinerja masing-masing algoritma pada jumlah tugas yang lebih besar. Setelah dilakukan uji coba kemudian dilakukan analisis masing-masing hasil penjadwal tiap-tiap algoritma menggunakan beberapa parameter uji. Parameter total penalti menjadi parameter utama dalam penentuan algoritma terbaik. Hasilnya, algoritma yang diajukan pada tugas akhir ini yaitu Least Occupied Machine memiliki nilai-nilai parameter uji yang menarik bila dibandingkan dengan algoritma lainnya.
===============================================================================================================================
Technology Information presents as a basic need for today's businesses to support productivity as an application. Availability of the application has been a main component that scores the quality of an application. Usually, services of applications could be accessed via the internet so that you can access it anytime. Those services are deployed on the infrastructure that is managed by Cloud Service Providers (CSP). This research focused on IaaS or Infrastructure as a Service cloud model. Efficient allocation of tasks is the challenge for the mentioned model. Virtualization has been the backbone of cloud-based applications. Cloud Service Providers (CSP) own and manage physical servers for its’ consumer needs. Virtualization is
applied on a physical server, which usually comes in big resources, and then split to a smaller portion of computational power or called a virtual machine. Customers will have access to the plotted virtual machine.The proposed algorithm for implementation is the Least Occupied Machine, which will be compared with three other algorithms. The experiments are carried out in an environment with diverse computational capabilities. The number of tasks conducted
in the experiments is varied to assess the performance of each algorithm with a larger workload. After running the experiments, a thorough analysis of the results for each algorithm is performed using various test parameters. The total penalty parameter is the primary factor in determining the best algorithm. The findings indicate that the algorithm proposed in this study, the Least Occupied Machine, exhibits promising test parameter values when compared to the other algorithms.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Cloud Service Providers, Load Balancing, SLA, Least Occupied Machine, QoS
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.585 Cloud computing. Mobile computing.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Zhafran Musyaffa
Date Deposited:	15 Aug 2023 08:30
Last Modified:	15 Aug 2023 08:30
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104014

Actions (login required)

View Item