Parallel Computing

Parallel Processing

       Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan.

          

          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.

          

           Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. 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.

          Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI (Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).

       Yang 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.

             Untuk lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan 1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi. Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:

• SISD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

• SIMD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. 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

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

• MIMD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:

Gambar 1. Penyelesaian sebuah masalah pada komputasi tunggal

Gambar 2. Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel

          Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.

            Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

        Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. 

Contoh Penerapan dari Parallel Computing ada 3:

1. Cluster;
2. Grid; dan
3. Cloud

Cluster

          Cluster, dalam ilmu komputer dan jaringan komputer adalah sekumpulan komputer (umumnya server jaringan) independen yang beroperasi serta bekerja secara erat dan terlihat oleh klien jaringan seolah-olah komputer-komputer tersebut adalah satu buah unit komputer. Proses menghubungkan beberapa komputer agar dapat bekerja seperti itu dinamakan dengan Clustering. Komponen cluster biasanya saling terhubung dengan cepat melalui sebuah interkoneksi yang sangat cepat, atau bisa juga melalui jaringan lokal (LAN). Karena menggunakan lebih dari satu buah server, maka manajemen dan perawatan sebuah cluster jauh lebih rumit dibandingkan dengan manajemen server mainframe tunggal yang memiliki skalabilitas tinggi (semacam IBM AS/400), meski lebih murah. 

Cluster komputer terbagi ke dalam beberapa kategori, sebagai berikut: 

• Kluster untuk ketersediaan yang tinggi (High-availability clusters)

           High-availability cluster, yang juga sering disebut sebagai Failover Cluster pada umumnya diimplementasikan untuk tujuan meningkatkan ketersediaan layanan yang disediakan oleh kluster tersebut. Elemen kluster akan bekerja dengan memiliki node-node redundan, yang kemudian digunakan untuk menyediakan layanan saat salah satu elemen kluster mengalami kegagalan. Ukuran yang paling umum dari kategori ini adalah dua node, yang merupakan syarat minimum untuk melakukan redundansi. Implementasi kluster jenis ini akan mencoba untuk menggunakan redundansi komponen kluster untuk menghilangkan kegagalan di satu titik (Single Point of Failure). 

           Ada beberapa implementasi komersial dari sistem kluster kategori ini, dalam beberapa sistem operasi. Meski demikian,proyek linux-HA adalah salah satu paket yang paling umum digunakan untuk sistem operasi GNU/linux. 

          Dalam keluarga sistem operasi Microsoft Windows NT,sebuah layanan yang disebut dengan Microsoft Cluster Service (MSCS) dapat digunakan untuk menyediakan kluster kategori ini. MSCS ini diperbarui lagi dan telah diintegrasikan dalam Windows 2000 advanced server dan Windows 2000 Datacenter server , dengan nama Microsoft Clustering Service. Dalam Windows Server 2003, Microsoft Clustering Service ini ditingkatkan lagi kinerjanya. 

• Kluster untuk pemerataan beban komputasi (Load-balancing clusters)

          Kluster kategori ini beroperasi dengan mendistribusikan beban pekerjaan secara merata melalui beberapa node yang bekerja di belakang (back-end node). Umumnya kluster ini akan dikonfigurasikan sedemikian rupa dengan beberapa front-end load-balancing redundan. Karena setiap elemen dalam sebuah kluster load-balancing menawarkan layanan penuh, maka dapat dikatakan bahwa komponen kluster tersebut merupakan sebuah kluster aktif/kluster HA aktif, yang bisa menerima semua permintaan yang diajukan oleh klien.  

• Kluster hanya untuk komputasi (Compute clusters)

     Seringnya, penggunaan utama kluster komputer adalah untuk tujuan komputasi, ketimbang penanganan operasi yang berorientasi I/Oseperti layanan Web atau basis data. Contoh, sebuah kluster mungkin mendukung simulasi komputasional untuk perubahan cuaca atau tabrakan kendaraan. 

    Perbedaan utama untuk kategori ini dengan kategori lainnya adalah seberapa eratkah penggabungan antar node-nya. Sebagai contoh, sebuah tugas komputasi mungkin membutuhkan komunikasi yang sering antar node--ini berarti bahwa kluster tersebut menggunakan sebuah jaringan terdedikasi yang sama, yang terletak di lokasi yang sangat berdekatan, dan mungkin juga merupakan node-node yang bersifat homogen. 

         Desain kluster seperti ini, umumnya disebut juga sebagai Beowulf Cluster. Ada juga desain yang lain, yakni saat sebuah tugas komputasi hanya menggunakan satu atau beberapa node saja, dan membutuhkan komunikasi antar-node yang sangat sedikit atau tidak ada sama sekali. Desain kluster ini, sering disebut sebagai "Grid". Beberapa compute cluster yang dihubungkan secara erat yang didesain sedemikian rupa, umumnya disebut dengan "Supercomputing". Beberapa perangkat lunak Middleware seperti MPI atau Paraller Virtual Machine (PVM) mengizinkan program compute clustering agar dapat dijalankan di dalam kluster-kluster tersebut.  

Grid

             Komputasi grid memungkinkan organisasi virtual (virtual organization) untuk menggunakan secara bersama sumber daya yang tersebar secara geografis dengan berasumsi ketidakhadiran dari lokasi terpusat, kontrol terpusat, pengetahuan menyeluruh terhadap sumber daya dan hubungan kepercayaan. Organisasi virtual dapat meliputi suatu departemen dari suatu perusahaan yang berada pada satu lokasi yang sama sampai dengan kumpulan besar orang-orang dari berbagai organisasi yang tersebar diberbagai belahan bumi. Komputasi grid memiliki tiga karakteristik penting yaitu:

1. Pemakaian bersama sumber daya yang terkoordinasi (setara) yang tidak berada di bawah suatu kendali terpusat.
2. Menggunakan protokol-protokol dan interface yang standar, terbuka dan serbaguna.
3. Dapat memberikan kualitas layanan (QoS) yang tinggi.

           Sebagai sistem terdistribusi dengan non-interaktif beban kerja yang melibatkan sejumlah besar file. Apa yang membedakan grid computing dari konvensional sistem komputasi kinerja tinggi seperti komputasi cluster adalah grid lebih cenderung longgar digabungkan, heterogen, dan geografis. Grid computing merupakan salah satu jenis dari komputasi modern. Grid computing adalah arsitektur TI baru yang menghasilkan sistem informasi perusahaan yang berbiaya rendah dan lebih adaptif terhadap dinamika bisnis. Dengan grid computing, sejumlah komponen hardware dan software yang modular dan independen akan dapat dikoneksikan dan disatukan untuk memenuhi tuntutan kebutuhan bisnis. Lebih jauh, dari sisi ekonomi, implementasi grid computing berarti membangun pusat komputasi data yang tangguh dengan struktur biaya variatif yang bias disesuaikan dengan kebutuhan.

            Grid computing adalah model generasi selanjutnya untuk komputasi perusahaan berbasis virtualisasi dan provisioning bagi setiap sumberdaya TI. Grid computing menjanjikan peningkatan utilitas dan fleksibilitas yang lebih besar untuk sumberdaya infrastruktur, aplikasi dan informasi. Oracle 10g telah berbasis grid computing, sehingga perusahaan yang menginginkan kemajuan dan perbaikan kinerja bisnis berbiaya rendah bagi aplikasi transaksional, business intelligence dan knowledge management dapat menggunakan solusi grid computingdari Oracle. Khusus bagi pelanggan Oracle sekarang ini, adopsi gridcomputing hanya berupa adopsi generasi selanjutnya dari software yang telah sukses dijalankan sebelumnya. IDC juga meyakini bahwa Oracle 10g cukup diperhitungkan oleh banyak perusahaan yang berkeinginan yang sama. Pelaku bisnis cukup mengadopsi teknologi grid dengan investasi minimal, kegagalan nol, dan ROI cepat.

Konsep Grid Computing

• Sumberdaya Infrastruktur

Mencakup hardware seperti penyimpan, prosesor, memori, dan jaringan; juga software yang didesain untuk mengelola hardware ini, seperti database, manajemen penyimpan, manajemen sistem, server aplikasi dan system operasi.

• Sumberdaya Aplikasi

Adalah perwujudan logika bisnis dan arus proses dalam software aplikasi. Sumberdaya yang dimaksud bisa berupa aplikasi paket atau aplikasi buatan, ditulis dalam bahasa pemrograman, dan merefleksikan tingkat kompleksitas. Sebagai contoh, software yang mengambil pesanan dari seorang pelanggan dan mengirimkan balasan, proses yang mencetak slip gaji, dan logika yang menghubungkan telepon dari pelanggan tertentu kepada pihak tertentu pula.

• Sumberdaya Informasi

Saat ini, informasi cenderung terfragmentasi dalam perusahaan, sehingga sulit untuk memandang bisnis sebagai satu kesatuan. Sebaliknya, grid computing menganggap informasi adalah sumberdaya, mencakup keseluruhan data pada perusahaan dan metadata yang menjadikan data bisa bermakna. Data bias berbentuk terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, tersimpan di lokasi manapun, seperti dalam database, sistem file lokal.

Prinsip Kerja Grid Computing

Dua prinsip kerja utama grid computing yang membedakannya dari arsitektur komputasi yang lain, semisal mainframe, klien-server, atau multi-tier: virtualisasi dan provisioning.

• Virtualisasi

Setiap sumberdaya (semisal komputer, disk, komponen aplikasi dan sumber informasi) dikumpulkan bersama-sama menurut jenisnya, lalu disediakan bagi konsumen (semisal orang atau program software). Virtualisasi berarti meniadakan koneksi secara fisik antara penyedia dan konsumen sumberdaya, dan menyiapkan sumberdaya untuk memenuhi kebutuhan tanpa konsumen mengetahui bagaimana permintaannya bisa terlayani. 

• Provisioning

Ketika konsumen meminta sumberdaya melalui layer virtualisasi, sumberdaya tertentu di belakang layer didefinisikan untuk memenuhi permintaan tersebut, dan kemudian dialokasikan ke konsumen. Provisioning sebagai bagian dari grid computing berarti bahwa system menentukan bagaimana cara memenuhi kebutuhan konsumen seiring dengan mengoptimasi jalannya sistem secara keseluruhan.

Cara Kerja Grid Computing

Menurut tulisan singkat oleh Ian Foster ada check-list yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi bahwa suatu sistem melakukan komputasi grid yaitu :

1. 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.
2. 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.
3. Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas layanan yang canggih, (nontrivial quality of service) yang jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.

Keuntungan Grid Computing

Secara generik, keuntungan dasar dari penerapan komputasi Grid, yaitu:

1. Perkalian dari sumber daya: Resource pool dari CPU dan storage tersedia ketika idle.
2. Lebih cepat dan lebih besar: Komputasi simulasi dan penyelesaian masalah apat berjalan lebih cepat dan mencakup domain yang lebih luas.
3. Software dan aplikasi: Pool dari aplikasi dan pustaka standard, Akses terhadap model dan perangkat berbeda, Metodologi penelitian yang lebih baik.
4. Data: Akses terhadap sumber data global, dan Hasil penelitian lebih baik.

           Indonesia sudah menggunakan sistem Grid dan diberi nama InGrid (Inherent Grid). Sistem komputasi grid mulai beroperasi pada bulam Maret 2007 dan terus dikembangkan sampai saat ini. InGrid ini menghubungkan beberapa perguruan tinggi negeri dan swasta yang tersebar di seluruh Indonesia dan beberapa instansi pemerintahan seperti Badan Meteorologi dan Geofisika.

Cloud Computing

           Cloud Computing adalah gabungan dari pemanfaatan teknologi (komputasi) dan pengembangan berbasis internet (awan). Cloud Computing merupakan sebuah metode penggabungan dari berbagai pemanfaatan beberapa teknologi dimana kemampuan TI disediakan sebagai layanan berbasis internet.

          Contoh Cloud Computing seperti Ymail atau Gmail. Anda tidak perlu software atau hardware (server) untuk menggunakannya. Semua Konsumen hanya perlu koneksi Internet dan mereka dapat mulai mengirimkan email. Software manajemen email dan server semuanya ada di cloud (internet) dan secara total di kelola oleh provider seperti Yahoo, Google, etc. Konsumen hanya perlu menggunakan software itu sendiri dan menikmati manfaatnya.

      Perhatikan titik-titik komputer/server sebagai gabungan dari sumber daya yang akan dimanfaatkan. Lingkaran-lingkaran sebagai media aplikasi yang menjembatani sumber daya dan cloud-nya adalah internet. Semuanya tergabung menjadi satu kesatuan dan inilah yag dinamakan cloud computing.Analoginya adalah, “Jika anda membutuhkan Susu, anda tidak perlu membeli sapi. Karena yang anda butuhkan adalah Susunya (manfaatnya) bukan Sapinya (Software/hardware). Itu sama saja dengan anda menggunakan software atau hardware seperti mengirim email, dan lain-lain tanpa harus memiliki Aplikasi Penyedia layanannya.

Contoh Cloud Computing

Cloud computing saat ini sedang populer, namun apa contoh dari Cloud Computing itu, berikut adalah lima contoh dari sekian banyak Cloud Computing saat ini:

• Email

Email adalah salah satu alat komunikasi yang sudah cukup lama ada. Dalam email tersimpan data-data pada saat kita mengirimkan atau menerima data. Yang berupa tulisan atau file. Data-data tersebut dapat kita akses sewaktu-waktu kita perlukan , tanpa kita harus menyimpan data tersebut pada komputer pribadi sendiri. Orang lain juga dapat mengakses data tersebut tapi tentunya yang hanya menerima email itu saja.

• Data storage online

Penyimpanan data pada komputer personal tentu akan santa terbatas. Jika harus membeli server sendiri amat sangat mahal sekali. Oleh sebab itu saat ini kita dapat menyewa atau bahkan ada yang menyediakan server gratis yang dapat kita akses secara online. Contohnya adalah Humyo, ZumoDrive, Microsoft’s SkyDrive, S3 from Amazon, dan masih banyak yang lain.

• Colaboration Tools

Penkolaborasian data sering kali diperlukan. Karena data yang ingin kita simpan bermacam-macam jenisnya dan fungsinya. ada banayk tools yang dapat digunakan. Contohnya adalah Spicebird, Mikogo, Stixy and Vyew t.

• Virtual Office

Sering kita memerlukan office untuk memproses data-data. Saat ini kita dapat menggunakan office tidak hanya yang sudah terinstall namun kita juga dapat menggunakan office yang disediakan secara online. Contohnya antara lain Ajax13, ThinkFree and Microsoft’s Office Live.

• Kekuatan ekstra processing 

Bila membutuhkan kekuatan untuk memproses secara cepat tanpa perlu membeli perangkat tambahan maka salah satu solusinya adalah Amazon’s EC2 virtual computing ini juga dapat diatur sesuai dengan kebutuhan individu masing -masing orang. Contoh yang lain adalah AbiCloud, Elastichosts and NASA’s Nebula platform.

Ciri – Ciri Cloud Computing

Cloud computing saat ini sedang terkenal, namun apa ciri – ciri dari Cloud Computing itu, berikut adalah 7 ciri Cloud Computing yaitu:

1. Komputasi Otonom

Sistem komputer yang mampu mengatur atau me-manajemen sendiri secara otomatis.

2. Client-server model

Komputasi client-server mengacu secara luas untuk setiap aplikasi terdistribusi yang membedakan antara penyedia layanan (server) dan pengguna layanan (klien).

3. Grid computing

Suatu bentuk komputasi terdistribusi dan komputasi paralel, dimana sebuah ‘super komputer dan virtual’ terdiri dari sekelompok jaringan, komputer lebar ditambahkan serta bertindak untuk melakukan tugas yang demikian besar.

4. Mainframe komputer

Komputer luar biasa yang banyak digunakan oleh organisasi-organisasi besar untuk aplikasi kritis, biasanya proses transaksi pemrosesan data massal seperti sensus, statistik industri dan konsumen, perencanaan sumber daya perusahaan, dan keuangan.

5. Utility komputasi

Dengan kemasan sumber daya komputasi, seperti perhitungan dan penyimpanan.

6. Peer-to-peer

Arsitektur yang didistribusikan tanpa perlu koordinasi pusat, dengan peserta yang pada saat yang sama pihak pemasok dan konsumen sumber daya (berbeda dengan model client-server tradisional).

7. Berorientasi layanan komputasi

Cloud computing menyediakan layanan yang berkaitan dengan komputasi sementara, dengan cara timbal balik, komputasi berorientasi layanan terdiri dari teknik komputasi yang beroperasi pada perangkat lunak layanan.

Tingkat Layanan

Cloud computing mempunyai 3 tingkatan layanan yang diberikan kepada pengguna, yaitu:

1. Infrastructure as a service (IAAS)

Hal ini meliputi Grid untuk virtualized server, storage & network. Contohnya seperti Amazon Elastic Compute Cloud dan Simple Storage Service.

2. Platform as a service (PAAS)

Hal ini memfokuskan pada aplikasi dimana dalam hal ini seorang developer tidak perlu memikirkan hardware dan tetap fokus pada pembuatan aplikasi tanpa harus mengkhawatirkan sistem operasi, infrastructure scaling, load balancing dan lain-lain. Contohnya yang sudah mengimplementasikan ini adalah Force.com dan Microsoft Azure investment.

3. Software as a service (SAAS)

Hal ini memfokuskan pada aplikasi dengan Web-based interface yang diakses melalui Web Service dan Web 2.0. Contohnya adalah Google Apps, SalesForce.comdan aplikasi jejaring sosial seperti FaceBook.

Para investor sedang mencoba untuk mengeksplorasi adopsi teknologi cloud computing untuk dijadikan bisnis seperti Google dan Amazon yang sudah punya penawaran khusus pada teknologi cloud. Dan juga Microsoft dan IBM tidak mau kalah dalam hal ini, mereka juga sudah menginvestasikan jutaan dolar untuk hal ini.

Bisa dipastikan ke depannya cloud computing ini akan menjadi sebuah trend, standar teknologi akan menjadi lebih sederhana karena ketersediaan dari layanan cloud.

Sumber:

http://digilib.batan.go.id/e-prosiding/lkstn_2008/artikel/U2-SaidMirza.pdf

https://www.academia.edu/7424831/Parallel_PROCESSING_Pemrosesan_paralel

http://blog.uin-malang.ac.id/sleeping/files/2010/10/Cluster.pdf