Nusawan, I Dewa Putu Ardi (2017) Implementasi Metode Multi Criteria Decision Making Menggunakan Analytic Hierarchy Process Pada Docker Container Untuk Optimasi Sumber Daya Server. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5113100096-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Saat ini di era cloud computing, membuat kebutuhan akses data ke server semakin meningkat. Dibutuhkan teknologi untuk mengoptimalkan resource yang tepat pada server agar dapat bekerja optimal. Penggunaan docker container semakin meningkat seiring dengan kebutuhan akan optimasi tersebut. docker container merupakan pilihan yang tepat sebagai pengganti Virtual Machine. Pada container, programmer dapat fokus pada pengengembangan aplikasi, serta dapat dipastikan bahwa aplikasi akan dapat berjalan pada host apapun. container menggunakan sumber daya server, dan setiap docker yang dijalankan pada server memakai sumber daya yang berbeda – beda tergantung dari berbagai faktor. Namun, container akan tetap berjalan walaupun tidak sedang dipakai. Untuk memaksimalkan sumber daya yang ada, diperlukan analisisa yang tepat untuk mematikan container yang sedang tidak digunakan. Berbagai parameter dapat dipakai sebagai acuan, seperti CPU yang digunakan, memori, dan waktu. Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) dapat membantu menentukan pilihan terbaik yang diperlukan. Dalam tugas akhir ini, akan menggunakan salah satu metode MCDM yang sering dipakai, yaitu Analytic Hierarchy Process (AHP). Prosedur AHP telah diimplementasikan pada Decision Support System (DSS), termasuk data mining dan machine learning, serta banyak aplikasi lainnya. Dengan menggunakan metode perhitungan AHP, dapat ditentukan container yang memiliki prioritas rendah hingga tinggi. Setelah ditentukan, maka container dengan prioritas rendah dapat dimatikan, sehingga sumber daya server dapat digunakan oleh container lain yang membutuhkan sumber daya lebih.
========================================================================================================================
The era of cloud computing increases the need for data access to the server. It takes technology to optimize the right resources on the server in order to work optimally. The use of docker container increases along with the need for such optimization. Docker Container is the right choice as a substitute for Virtual Machine. In using Docker Container, programmers can focus on the development of the application, and it is certain that the application will be able to run on any host. The docker container uses resources from the server, and each docker that runs on the server uses different resources depending on various factors. However, the container will still run even when not in use. To maximize the available resources, proper analysis is needed to turn off the unused containers. Various parameters can be used as a reference, such as CPU use, memory, and the last accessed time. The Multi Criteria Decision Making (MCDM) method can help determine the best options needed. The algorithm used in this final project is the Analytic Hierarchy Process (AHP), as one of the commonly used algorithm in MCDM method. The AHP procedure has been implemented on the Decision Support System (DSS), including data mining and machine learning, as well as in many other applications [1]. The use of AHP calculation method can determine the low or high priority of the container. Once specified, the low priority container can be turned off, so the server resources can be used by other containers that require more resources.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Docker, Container, MCDM, AHP |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.585 Cloud computing. Mobile computing. |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Nusawan I Dewa Putu Ardi |
| Date Deposited: | 06 Sep 2017 06:53 |
| Last Modified: | 05 Mar 2019 07:05 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/43396 |
Actions (login required)
 |
View Item |