Konsep Dasar Cloud Computing, Grid Computing, Virtualisasi, Distributed Computing, Map Reduce dan NoSQL
Dosen Pengampu : Adam Huda Nugraha, S.Kom., MMSI
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
UNIVERSITAS GUNADARMA
2021/2022
A. Komputasi Awan (Cloud Computing)
Komputasi awan - atau dalam bahasa inggrisnya : cloud computing - adalah akses berdasarkan permintaan, melalui internet, ke sumber daya komputasi-aplikasi, server (server fisik dan server virtual), penyimpanan data, alat pengembangan, kemampuan jaringan, dan banyak lagi-dihosting di pusat data jarak jauh yang dikelola oleh layanan cloud penyedia (atau CSP). Cloud computing merupakan teknologi komputer atau komputasi yang dimanfaatkan bersama dengan pengembangan berbasiskan internet atau sering disebut awan. Awan atau cloud ialah permisalan dari internet, seperti halnya awan yang sering digambarkan pada infrastruktur jaringan komputer.
Dibandingkan dengan TI lokal tradisional, dan bergantung pada layanan cloud yang anda pilih, komputasi awan membantu melakukan hal berikut :
- Biaya TI yang lebih rendah : Cloud memungkinkan anda melepaskan sebagian atau sebagian besar biaya dan upaya untuk membeli, menginstal, mengkonfigurasi, dan mengelola insfrastruktur lokal anda sendiri.
- Tingkatkan kelincahan dan nilai waktu : Dengan cloud, organisasi anda dapat mulai menggunakan aplikasi perusahaan dalam hitungan menit, alih-alih menunggu berminggu-minggu atau berbulan-bulan agar TI merespons permintaan, membeli dan mengkonfigurasi perangkat keras pendukung, dan menginstal perangkat lunak. Cloud juga memungkinkan anda memberdayakan pengguna tertentu - khususnya pengembang dan ilmuan data - untuk membantu diri mereka sendiri dalam perangkat lunak dan mendukung infrastruktur.
- Menskalakan dengan lebih mudah dan hemat biaya: Cloud memberikan elastisitas-daripada membeli kelebihan kapasitas yang tidak terpakai selama periode yang lambat, anda dapat meningkatkan dan menurunkan kapasitas debagai respons terhadap lonjakan dan penurunan lalu lintas. Anda dapat memanfaatkan jaringan global penyeda cloud anda untuk menyebarkan aplikasi anda lebih dekat ke pengguna di seluruh dunia.
- SaaS - atau Software as a service juga dikenal sebagai perangkat lunak berbasis cloud atau aplikasi cloud - adalah perangkat lunak aplikasi yang dihosting di cloud dan yang anda akses serta gunakan melalui web browser, klien desktop khusus, atau API yang terintegrasi dengan sistem operasi desktop atau seluler anda. Dalam kebanyakan kasus, pengguna SaaS membayar biaya berlangganan bulanan atau tahunan; beberapa mungkin menawarkan harga 'bayar sesuai pemakaian' berdasarkan penggunaan anda yang sebenarnya. Selain penghematan biaya, waktu, dan manfaat skalabilitas cloud, SaaS menawarkan pemuktahiran otomatis dan perlindungan dari kehilangan data.
- PaaS - atau Platform as a service - memberi pengembang perangkat lunak platform sesuai permintaan - perangkat keras, tumpukan perangkat lunak lengkap, infrastruktur, dan bahkan alat pengembangan - untuk menjalankan, mengembangkan, dan mengelola aplikasi tanpa biaya, kerumitan, dan ketidakfleksibelan untuk mempertahankan platform tersebut di tempat.Dengan PaaS, penyedia cloud menghosting semuanya - server, jaringan, penyimpanan, perangkat lunak sistem operasi, middleware, database - dipusat data mereka. Pengembang cukup memilih dari menu untuk 'memutar' server dan lingkungan yang mereka butuhkan untuk menjalankan, membangun, menguji, menyebarkan, memelihara, memperbaharui, dan menskalakan aplikasi.
- IaaS - atau Infrastruktur as a service - menyediakan akses sesuai permintaan ke sumber daya komputasi mendasar - server fisik dan virtual, jaringan, dan penyimpanan - melalui internet dengan basis bayar sesuai pemakaian. IaaS memungkinkan pengguna akhir untuk mengskalakan dan mengecilkan sumber daya sesuai kebutuhann, mengurangi kebutuhan pengeluaran yang tinggi atau infrastruktur lokal atau 'milik' yang tidak perlu dan untuk membeli sumber daya secara berlebihan untuk mengakomondasi lonjakan penggunaan secara berskala.Berbeda dengan SaaS dan PaaS ( dan bahkan model komputasi PaaS yang lebih baru seperti kontainer dan tanpa server), IaaS memberi pengguna kontrol tingkat sumber daya komputasi terendah di cloud.
- Severless Computing - adalah model komputasi awan yang mengalihkan semua tugas manajemen infrastruktur backend - penyediaan, penskalaan, penjadwalan, patching ke penyedia cloud, membebaskan pengembang untuk memfokuskan seluruh waktu dan upaya mereka pada kode dan logika bisnis untuk aplikasi mereka. Terlebih lagi, serverless menjalankan kode aplikasi berdasarkan permintaan saja dan meningkatkan dan menurunkan skala infrastruktur pendukung secara otomatis sebagai tanggapan terhadap jumlah permintaan. Dedngan serverless, pelanggan hanya membayar untuk sumber daya yang digunakan saat aplikasi berjalan.
- Public Cloud - adalah jenis komputasi awan dimana penyedia layanan cloud membuat sumber daya komputasi - mulai dari SaaS, Individual Virtual Machine (VMs), hingga bare metal computing hardware, untuk melengkapi infrastruktur tingkat perusahaan dan platform pengembangan - tersedia bagi pengguna melalui internet publik. Sumber daya ini mungkin dapat diakses secara gratis, atau akses mungkin dijual menurut model penetapan harga berbasis langganan atau bayar penggunaan. Penyedia public cloud memiliki, mengelola, dan memikul semua tanggung jawab untuk pusat data, perangkat keras, dan infrastruktur tempat beban kerja pelanggan dijalankan, dan biasanya menyediakan konektivitas jaringan bandwidth tinggi untuk memastikan kinerja tinggi dan akses cepat ke aplikasi dan data. Jenis cloud ini biasanya dipakai untuk interaksi B2C (Bussiness to Consumer)).
- Private Cloud - adalah lingkunan cloud dimana semua infrastruktur cloud dan sumber daya komputasu didedikasikan untuk, dan dapat diakses oleh, satu pelanggan saja.
- Hybrid Cloud - adalah kombinasi public dan private cloud. Secara khusus, dan idealnya, cloud hibrid menghubungkan layanan private cloud organisasi dan public cloud kedalam infrastruktur tunggal yang fleksibel untuk menjalankan aplikasi dan beban kerja organisasi. Jenis cloud ini dapat digunakan untuk kedua jenis interaksi B2B (Business to Business) atau B2C( business to Consumer).
- Multicloud dan Multicloud Hybrid - multicloud adalah penggunaan dua atau lebih cloud dari dua atau lebih penyedia cloud yang berbeda. Sedangkan Multicloud hybrid adalah penggunaan dua atau lebih cloud publik secara bersama-sama dengan lingkungan cloud pribadi.
Struktur Cloud computing terdiri dari 2 komponen yaitu :
- Front End - terdiri dari klien cloud computing system. lalu terbagi lagi menjadi 2 yaitu aplikasi yang diperlukan dalam mengakses platform cloud computingnya.
- Back End - mengacu ke cloud sendiri, yaitu yang terdiri dari sumber daya. Sumber daya tersebut diperlukan bagi layanan komputasi awan. Layanan yang tersedia pada teknologi komputasia wan adalah virtual machine, server, data storage, dll.
B. Grid Computing
Komputasi Grid merupakan sebuah aplikasi pengembangan dari jaringan komputer (network). Hanya saja, tidak seperti jaringan komputer konvensional yang berfokus pada komunikasi antar piranti (device), aplikasi pada grid computing dirancang untuk memanfaatkan sumber daya pada terminal dalam jaringannya.
Dalam buku The Grid: Blue Print for a new computing infrastructure dijelaskan bahwa yang dimaksud dengan komputasi grid adalah infrastruktur perangkat keras dan perangkat lunak yang dapat menyediakan akses yang bisa diandalkan, konsisten, tahan lama dan tidak mahal terhadap kemampuan komputasi mutakhir yang tersedia.
Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :
- Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat
- Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
- Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.
- Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumberdaya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat. Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.
Oleh karena itu komputasi grid adalah sekelompok komputer yang terhubung secara fisik (melalui jaringan atau dengan Internet) untuk melakukan tugas khusus bersama, seperti menganalisis data e-commerce dan memecahkan masalah yang kompleks. Grid adalah bentuk "komputer super virtual" yang menyelesaikan aplikasi tertentu. Ukuran grid dapat bervariasi dari jaringan perusahaan kecil hingga besar.
Grid komputasi dibangun dengan bantuan perangkat lunak grid middleware yang memungkinkan mereka untuk berkomunikasi. middleware digunakan untuk menerjemahkan satu node informasi yang dikirimkan informasi yang tersimpan atau diproses ke yang lain ke dalam format yang dapat dikenali. Ini adalah bentuk "komputasi terdistribusi" atau "komputasi peer-to-peer"
Seorang profesor di Universitas Chicago dan direktur dari "Distributed Systems Lab" (untuk komputasi terdistribusi) di Argonne National Laboratory, Ian Foster dalam tulisan mengatakan, ada yang perlu di perhatikan atau check-list yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi bahwa suatu sistem melakukan komputasi grid yaitu:
- Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumberdaya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat. Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.
- Sistem tersebut menggunakan standard dan protokol yang bersifat terbuka (tidak terpaut pada suatu implementasi atau produk tertentu). Komputasi grid disusun dari kesepakatan-kesepakatan terhadap masalah yang fundamental, dibutuhkan untuk mewujudkan komputasi bersama dalam skala besar. Kesepakatan dan standar yang dibutuhkan adalah dalam bidang autentikasi, otorisasi, pencarian sumberdaya, dan akses terhadap sumber daya.
- Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas layanan yang canggih, (nontrivial quality of service) yang jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.
Beberapan contoh dari komputasi grid adalah :
- 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 disponsorioleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.
- e-Learning: Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid.
- Visualization: Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang rumit.
- Microprocessor design: komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor design cycle dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien. Contohnya ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin.
C. Virtualisasi
Virtualisasi adalah suatu usaha untuk menghasilkan sebuah bentuk virtual dari suatu material yang sebelumnya bersifat fisik. Banyak praktisi teknologi informasi yang menganggap bahwa cara ini merupakan metode terbaik untuk meningkatkan efisiensi dalam urusan kerja dan kegiatan lainnya.
Misalnya dalam suatu ruang terdapat tiga server berbentuk fisik dan masing-masing memiliki fungsi yang berbeda-beda. Server pertama kalian gunakan untuk mail server, server kedua untuk web server dan server terakhir berperan sebagai aplikasi internal.
Setiap server tersebut mempunyai kapasitas sekitar 30%. Sementara itu server aplikasi merupakan server terpenting untuk menjalankan operasional server lainnya. Sehingga performanya harus kalian jaga karena punya peran untuk melakukan hosting.
Melalui teknologi tersebut, masing-masing dari server ini bisa melakukan tugasnya sendiri-sendiri tanpa bergantung lagi pada server aplikasi. Selain itu kalian juga bisa meningkatkan kapasitas server tersebut dari 30% menjadi 60% atau 90%. Lalu untuk server ketiga yang telah kosong, dapat dipakai untuk menjalankan tugas yang lain.
Manfaat Virtualisasi, sebagai berikut :
- kemudahan backup dan recovery
- menghemat biaya hardware
- mengurangi panas hardware dan biaya listrik
- pekerjaan monitoring server jadi lebih mudah
- kemudahan cloning sistem, dll.
D. Distributed Computing
Dalam ilmu komputer, komputasi terdistribusi mempelajari penggunaan terkoordinasi dari komputer yang secara fisik terpisah atau terdistribusi. Sistem terdistribusi membutuhkan perangkat lunak yang berbeda dengan sistem terpusat.
Tujuan dari komputasi terdistribusi adalah menyatukan kemampuan dari sumber daya (sumber komputasi atau sumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individual komponen-komponennya.
Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya.
Salah satu masalah yang dihadapi dalam usaha menyatukan sumber daya yang terpisah ini antara lain adalah skalabilitas, dapat atau tidaknya sistem tersebut dikembangkan lebih jauh untuk mencakup sumber daya komputasi yang lebih banyak.
Banyak arsitektur perangkat lunak dan keras yang bervariasi yang digunakan untuk komputasi terdistribusi. Pada tingkat yang lebih rendah, penghubungan beberapa [CPU] dengan menggunakan jaringan sangat dibutuhkan. Pada tingkat yang lebih tinggi menghubungkan proses yang berjalan dalam CPU tersebut dengan sistem komunikasi juga dibutuhkan.
Arsitektur umum yang memungkinkan sistem terdistribusi antara lain:
- klien-server: klien menghubungi server untuk pengambilan data, kemudian server memformatnya dan menampilkannya ke pengguna.
- arsitektur 3-tier: Kebanyakan aplikasi web adalah 3-Tier.
- arsitektur N-tier: N-Tier biasanya menunjuk ke aplikasi web yang menyalurkan lagi permintaan kepada pelayanan enterprise. Aplikasi jenis ini paling berjasa bagi kesuksesan server aplikasi.
- Tightly coupled: biasanya menunjuk kepada satu set mesin yang sangat bersatu yang menjalankan proses yang sama secara paralel, membagi tugas dalam bagian-bagian, dan kemudian mengumpulkan kembali dan menyatukannya sebagai hasil akhir.
- Peer-to-peer: sebuah arsitektur di mana tidak terdapat mesin khusus yang melayani suatu pelayanan tertentu atau mengatur sumber daya dalam jaringan. Dan semua kewajiban dibagi rata ke seluruh mesin, yang dikenal sebagai peer.
- Service oriented di mana sistem diatur sebagai satu set pelayanan yang dapat diberikan melalui antar-muka standar.
- Mobile code: berdasarkan prinsip arsitektur mendekatkan pemrosesan ke sumber data
- Replicated repository: Di mana repository dibuat replikanya dan disebarkan ke dalam sistem untuk membantu pemrosesan online/offline dengan syarat keterlambatan pembaharuan data dapat diterima.
E. Map Reduce
MapReduce adalah paradigma pemrograman yang memungkinkan skalabilitas besar-besaran di ratusan atau ribuan server dalam cluster Hadoop. Sebagai komponen pemrosesan, MapReduce adalah jantung dari Apache Hadoop. Istilah "MapReduce" mengacu pada dua tugas terpisah dan berbeda yang dilakukan oleh program Hadoop. Pertama adalah map job, yang mengambil satu set data dan mengubahnya menjadi set data lain, di mana elemen individual dipecah menjadi tupel (sepasang key value).
Setelah itu, reduce job akan mengambil output dari peta sebagai input, kemudian menggabungkan tupel data tersebut ke dalam kumpulan tupel yang lebih kecil. Seperti yang disiratkan oleh urutan nama MapReduce, reduce job selalu dilakukan setelah map job.
Pemrograman MapReduce menawarkan beberapa manfaat untuk membantu Anda mendapatkan wawasan berharga dari big data Anda:
- Skalabilitas. Bisnis dapat memproses petabyte data yang disimpan di Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Fleksibilitas. Hadoop memungkinkan akses yang lebih mudah ke berbagai sumber data dan berbagai jenis data.
- Kecepatan. Dengan pemrosesan paralel dan pergerakan data minimal, Hadoop menawarkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan cepat.
- Sederhana. Developer dapat menulis kode dalam pilihan bahasa, termasuk Java, C++ dan Python.
Bagaimana Cara Kerja MapReduce?
Setelah mengetahui apa itu MapReduce, selanjutnya kita akan mempelajari bagaimanacara kerja alat ini. Hadoop membagi pekerjaan MapReduce menjadi beberapa tugas. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, ada dua jenis tugas, yaitu:
- Map job (pemisahan & pemetaan).
- Reduce job (shuffling & mengurangi).
Proses eksekusi keduanya dikendalikan oleh dua jenis entitas yang disebut sebagai:
- Job Tracker: Bertindak seperti master (bertanggung jawab untuk menyelesaikan pekerjaan yang dikirimkan).
- Multiple Task Trackers: Bertindak seperti slave, masing-masing melakukan pekerjaan tersebut.
Untuk setiap pekerjaan yang dikirimkan untuk dieksekusi dalam sistem, ada satu job tracker yang berada di Namenode dan ada beberapa task tracker yang berada di Datanode.
Pekerjaan ini dibagi menjadi beberapa tugas yang kemudian dijalankan ke beberapa datanode dalam sebuah cluster. Ini adalah tanggung jawab job tracker untuk mengoordinasikan aktivitas dengan menjadwalkan tugas untuk dijalankan pada data node yang berbeda.
Eksekusi tugas individu kemudian dijaga oleh task tracker, yang berada di setiap data node yang menjalankan bagian dari pekerjaan tersebut. Tanggung jawab task tracker adalah mengirim laporan kemajuan ke job tracker.
Selain itu, task tracker secara berkala mengirimkan sinyal 'detak jantung' ke job tracker untuk memberi tahu dia tentang status sistem saat ini. Jadi, job tracker akan melacak kemajuan keseluruhan setiap pekerjaan. Jika terjadi kegagalan tugas, job tracker dapat melakukan re-schedule pada setiap task tracker yang berbeda.
F. NoSQL
NoSQL adalah singkatan dari Not Only SQL. Database management system ini bersifat tanpa relasi (non-relational). Artinya, NoSQL bisa mengelola database dengan skema yang fleksibel dan tidak membutuhkan query yang kompleks.
Dengan pendekatan ini, NoSQL mempunyai skalabilitas tinggi untuk dapat berkembang sesuai dengan kebutuhan data yang ada. Tak heran, database management ini dianggap paling cocok untuk mengolah big data yang selalu berubah-ubah sekalipun.
Berbagai perusahaan besar seperti Facebook dan Google juga memanfaatkan NoSQL pada bisnis mereka. Alasannya, NoSQL memiliki kemampuan untuk mendukung real-time web application yang dikembangkan.
Jenis-Jenis Database NoSQL
Secara umum, database pada NoSQL dibedakan menjadi empat jenis, yaitu:
- Key-value : Jenis database ini menyimpan database dalam pasangan key/value berbentuk tabel hash yang simpel. Jadi, cocok digunakan oleh Anda yang ingin menyimpan banyak data tanpa menggunakan query yang ribet saat hendak memprosesnya.Pada key-value, setiap key-nya itu unik, sedangkan value-nya bisa berupa JSON, BLOB (Binary Large Objects), string, dan lain sebagainya. Beberapa database key-value yang populer adalah Redis, DynamoDB, dan Riak. Sebagai contoh, Anda bisa melihatnya di bawah ini:
- Column-based : Column-based (disebut juga dengan wide-column) merupakan jenis database NoSQL yang menyimpan data dalam bentuk kolom. Jadi, column-based sangat cocok untuk query SUM, COUNT, AVG, MIN, dan semacamnya. Kelebihan utama NoSQL column-based adalah fleksibilitas kolomnya. Setiap kolom tak terikat dengan kolom lainnya. Maka, Anda bebas mengubah kolom apapun tanpa mempengaruhi yang lain.Beberapa database column-based yang populer adalah HBase, Cassandra, dan Hypertable. Contoh NoSQL column-based bisa Anda lihat di bawah ini:
- Document-oriented : Jenis database ini menggunakan data yang berisi sepasang key dan value yang disimpan di dokumen dengan format JSON atau XML. Value disini bisa saja berupa string, angka, boolean, arrays, hingga object. Beberapa database document-oriented yang populer adalah Amazon SimpleDB, CouchDB, dan MongoDB. Supaya lebih jelas, berikut perbandingan document-oriented NoSQL dan relational SQL:
- Graph-based : Graph-based adalah jenis database NoSQL yang berfokus untuk menyimpan hubungan antar entitas. Entitas tersebut disimpan dalam bentuk node, sedangkan hubungan antar entitasnya disebut sebagai edge. Graph-based ini sangat cocok dipakai jika Anda ingin menemukan pola yang saling berhubungan dalam data. Maka dari itu, jenis database ini umumnya digunakan untuk media sosial, mendeteksi penipuan, dan data spasial.Beberapa database graph-based yang populer adalah Neo4J, JanusGraph, dan InfiniteGraph. Berikut contoh NoSQL graph-based:
Kelebihan NoSQL
Berikut beberapa kelebihan NoSQL dibanding database relational:
- Skalabilitas yang Lebih Mudah dan Murah : NoSQL mempermudah proses “scale out.” Metode skalabilitas ini memungkinkan Anda untuk menambahkan server cloud dan menyambungkannya ke cluster database dengan mudah.
- Menyimpan Banyak Data tanpa Mengorbankan Performa : NoSQL bisa menyimpan banyak data sekaligus tanpa mengorbankan performanya karena kemudahan untuk melakukan “scale out” kapan saja sesuai penjelasan kami sebelumnya. Jadi, saat terjadi lonjakan data Anda bisa bebas menambahkan server untuk menampung beban tersebut secara merata. Inilah yang menjadi salah satu alasan banyak perusahaan besar menggunakannya.
- Fleksibilitas Tinggi yang Mendukung Beberapa Jenis Database : NoSQL adalah manajemen database yang sangat fleksibel. Tidak hanya mendukung empat jenis database, NoSQL juga mampu menyimpan data unstructured, semi-structured, dan structured. Artinya, Anda lebih leluasa dalam mengelola database, baik sesuai dengan kebutuhan maupun sesuai dengan data yang dimiliki. Katakanlah, data Anda masih bervariasi dan terus berkembang, maka Anda tak perlu repot merancang skema tabel di awal selayaknya SQL.
- Lebih Ramah untuk Developer.
Referensi :
- https://www.ibm.com/cloud/learn/cloud-computing
- https://el.iti.ac.id/apa-itu-komputasi-awan-cloud-computing/
- https://r.search.yahoo.com/_ylt=Awrx258DZDFiSXoAGgDLQwx.;_ylu=Y29sbwNzZzMEcG9zAzIEdnRpZAMEc2VjA3Ny/RV=2/RE=1647432835/RO=10/RU=http%3a%2f%2frepository.upi-yai.ac.id%2f2969%2f1%2fDIKTATK%2520KUIAH%2520%2520KOMPUTASI%2520GRID%2520combinepdf.pdf/RK=2/RS=WIUhcF7Gtcr.393yAlNVPaDUBUU-
- https://www.exabytes.co.id/blog/pengertian-virtualisasi/
- https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_terdistribusi
- https://wartaekonomi.co.id/read376188/apa-itu-mapreduce
- https://www.niagahoster.co.id/blog/nosql-adalah/
Komentar
Posting Komentar