Peningkatan Kapasitas Sistem Antrian Terhadap Nilai Blocking Probability Dengan Menggunakan Queuing Theory Model M/G/1/C dan G/G/m/K pada Cloud Data Center

Brahmanty, Yuniarmelinda Ikha Meru (2020) Peningkatan Kapasitas Sistem Antrian Terhadap Nilai Blocking Probability Dengan Menggunakan Queuing Theory Model M/G/1/C dan G/G/m/K pada Cloud Data Center. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Saat ini, perkembangan teknologi informasi sangat pesat. Pesatnya perkembangan teknologi informasi ini disebabkan meningkatnya kebutuhan manusia terhadap informasi. Salah satu contoh perkembangannya adalah cloud computing. Cloud Computing adalah suatu model komputasi yang memungkinkan diakses dimanapun, kapanpun, nyaman, fleksibel dan efisien. Setiap harinya cloud data center menerima permintaan user yang ingin mengakses layanan yang ada di dalamnya secara acak dan dalam jumlah yang besar. Permintaan user yang tinggi dan dalam jumlah yang besar ini memungkinkan terjadinya blocking probability. Semakin tinggi blocking probability maka semakin banyak tugas yang tidak terlayani sehingga kinerja cloud data center menjadi kurang efektif. Salah satu metode untuk meminimalkan adanya blocking probability adalah dengan meningkatkan kapasitas sistem antrian. Untuk menyelesaikan permasalahan yang ada, pada penelitian ini menggunakan teori antrian dengan model antrian M/G/1/C pada unit load balancing dan G/G/m/K pada physical machine. Adanya penambahan unit load balancing pada model sistem ini bertujuan untuk mengefisiensikan penggunaan sumber daya dan kinerja cloud data center secara optimal. Selain itu, Load Balancing juga berfungsi untuk menyeimbangkan beban pada masing-masing physical machine. Model antrian pada penelitian ini waktu pelayanan pada load balancing dimodelkan secara general. Hal ini dikarenakan, variasi waktu kedatangan yang tinggi akibat sistem dari cloud computing yang dinamis. Hasil dari penelitian ini adalah dengan adanya unit load balancing yang dianalisis menggunakan model antrian M/G/1/C kinerja dari cloud data center menjadi lebih optimal dilihat dari hasil parameter kinerja cloud data center. Hal ini dikarenakan load balancing membagi beban tugas secara merata ke setiap mesin fisik.Pada physical machine, hasil parameter pengujian seperti rata-rata panjang antrian dan rata-rata waktu respon sistem cenderung stabil. Perubahan nilai waktu respon sistem kurang lebih 1,5ms atau 0,006%. Hal ini dikarenakan permintaan tugas dari user terlebih dahulu masuk ke unit load balancing sebelum masuk ke physical machine. Namun, rata-rata waktu respon dan panjang antrian menurun seiring perubahan jumlah virtual machine. Semakin banyak jumlah virtual machine yang digunakan maka rata-rata waktu respon sistem dan rata-rata panjang antrian semakin kecil. Pada penelitian ini menunjukkan kapasitas sistem antrian yang semakin besar dapat meminimalkan terjadi blocking probability. Nilai blocking probability yang efektif pada penelitian ini adalah dengan kapasitas sistem antrian 3000.

English Abstract

Nowadays, the growth of information technology is very fast. The fast growth of information technology is due to increasing human need for information. One example of it is cloud computing. Cloud Computing is a computing model that allows it to be accessed anywhere, anytime, comfortable, flexible, and efficient. Every day the cloud data centre receives requests from users who want to access services in it randomly and in large numbers. The more user who accesses the cloud service can cause the possibility of users being rejected or blocking. The more tasks that are not served so that the performance of cloud data centre becomes less effective. One method to minimize blocking probability is to increase the capacity of the queuing system. To solve the existing problems, in this study using queuing theory with the M/G/1/C queuing model on the load balancing unit and G/G/m/K on the physical machine. The addition of a load balancing unit to this system model aims to make efficient use of resources and optimal cloud data center performance. In addition, Load Balancing also functions to balance the load on each physical machine. Queuing model in this study, service time at load balancing, and the physical machine is modelled in general. This is because of the high arrival time variations due to the system of dynamic cloud computing. This is because of the high arrival time variations due to the system of dynamic cloud computing. The result of this research is that with the load balancing unit which is analyzed using the M/G/1/C queuing model, the performance of the cloud data center becomes more optimal as seen from the results of the cloud data center performance parameters. This is because load balancing divides the load evenly across each physical machine. In physical machine, the results of the parameters such as average queue length and average system response time tend to be stable. The change in the value of the system response time is approximately 1.5ms or 0.006%. This is because the task request from the user first enters the load balancing unit before entering the physical machine. However, the average response time and queue length decrease as the number of virtual machines changes. The more number of virtual machines that are used, the average system response time and the average length of the queue are getting smaller. The results of the simulation are the capacity of the queue system which is getting bigger, reducing the possibility of blocking. From this simulation the effective blocking probability value with a queuing system capacity of 3000.

Other obstract

-

Item Type: Thesis (Magister)
Identification Number: 0420070014
Uncontrolled Keywords: Cloud Data Center, Cloud Computing, Blocking Probability, Waktu Respon, Teori Antrian Cloud Data Center, Blocking Probability, Response Time, Queuing Theory
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.8 Special topics of applied mathematics > 519.82 Queuing > 519.820 113 Queuing (Computer modeling and simulation)
Divisions: S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Depositing User: Bambang Septiawan
Date Deposited: 28 Feb 2021 04:22
Last Modified: 28 Feb 2021 04:22
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183608
Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item View Item