Jahiduddin, Abd. (2020) Pengembangan Infrastruktur Analisis Data Heart Rate Berbasis Microservices Menggunakan Kubernetes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Peningkatan jumlah perangkat Internet of Thingssetiap harinya menyebabkan peningkatan volume data yang tidak memiliki manfaat jika tidak dilakukan analisis. Tantangan paling signifikan dalam melakukan pemrosesan data adalah proses instalasi yang kompleks, kesulitan dalam hal penggunaan alat analisis, serta proses pemeliharaan dan pengembangan yang rumit. Peneliti mencoba untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan mengembangkan infrastruktur analisis heart rate menggunakan arsitektur microservices, docker container dan kubernetes. Implementasi dilakukan dengan cara memecah aplikasi analisis heart rate menjadi beberapa microservices, hal ini bertujuan mempermudah pengembangan dan pemeliharaan aplikasi. Aplikasi dengan arsitektur microservices di-build menjadi docker image untuk mempermudah proses instalasi tools analisis dan deployment aplikasi. Kubernetes digunakan untuk melakukan manajemen terhadap docker container. Manajemen yang dilakukan kubernetes meliputi, menjalankan container di dalam pod, memastikan pod selalu dalam kondisi berjalan, serta selalu dapat diakses dari dalam maupun luar cluster kubernetes. Pengujian terdiri dari skalabilitas, self-healing, persistent pod database. Pengujian skalabilitas mengetahui batasan dari sistem, hasil pengujian menunjukkan terjadi peningkatan waktu analisis secara drastis pada saat melakukan analisis 50.000 data. Pengujian self-healing menunjukkan bahwa infrastruktur yang dibangun memiliki kemampuan untuk kembali ke keadaan normal ketika ada pod yang mati, dengan cara menjalankan pod baru untuk menggantikan pod yang mati. Berdasarkan pengujian persistent pod database dapat diketahui bahwa data yang tersimpan pada pod database tidak terhapus meskipun pod mati dan digantikan pod yang baru.
English Abstract
Growing the number of Internet of Things devices every day causes an increase in the volume of data that has no benefit if not done the analysis. The most significant challenges in data processing are complicated installation processes, complexities in using analytical tools, and complicated maintenance and development processes. Researchers try to solve this problem by developing a heart rate analysis infrastructure using microservices architecture, Docker containers, and Kubernetes. Implementation is done by splitting the heart rate analysis application into several microservices, this aims to facilitate the development and maintenance of applications. Applications with microservices architecture are built into docker images to simplify the process of installing analytic tools and deployment applications. Kubernetes is used to manage docker containers. Management by Kubernetes is running containers inside a pod, ensures pods are always in a running condition and is always accessible from inside or outside the Kubernetes cluster. The test consists of scalability, self-healing, persistent pod database. Scalability testing identifies the limitations of the system, the test results show a drastic increase in the analysis time when analyzing 50,000 data. Self-healing tests show that the infrastructure built can return to normal conditions when there is a malfunctioning pod, by running a new pod to replace the malfunctioning pod. Based on the persistent database pod test, data stored in the pod database is not deleted even though the pod is dead and replaced by a new pod.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2020/166/052003357 |
| Uncontrolled Keywords: | cloud computing, infrastruktur data analisis, microservices, Docker, Kubernetes, container, container orchestration, cloud computing, infrastructure data analytic, microservices, docker, kubernetes, container, container orchestratio |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming > 005.106 85 Software engineering / Capability maturity model (Computer software) |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 10 Aug 2020 06:57 |
| Last Modified: | 14 Apr 2023 01:27 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/180906 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Abd. Jahiduddin (2).pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (6MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |