Sistem Basis Data - Repository UNIKOM

ARSITEKTUR SISTEM 2

Alif Finandhita, S.Kom

Sistem ini menggunakan beberapa prosesor dan disk yangdirancang untuk dijalankan secara paralel - apabila dimungkinkan- selama hal tersebut digunakan untuk memperbaiki kinerja dariDBMS.

Sistem paralel di jalankan oleh berbagai multi prosesor.

Sistem paralel menghubungkan beberapa mesin yang berukurankecil untuk menghasilkan keluaran sebuah mesin yang berukuranbesar dengan skalabilitas yang lebih besar dan keandalan daribasis datanya.

Untuk menopang beberapa prosesor dengan akses yang samapada satu basis data, sistem DMBS paralel harus menyediakanmanajemen sumber daya yang dapat diakses bersama. Sumberdaya yang digunakan tergantung dari aplikasi atau lingkunganyang digunakan.

Sistem ini menggunakan beberapa prosesor dan disk yangdirancang untuk dijalankan secara paralel - apabila dimungkinkan- selama hal tersebut digunakan untuk memperbaiki kinerja dariDBMS.

Sistem paralel di jalankan oleh berbagai multi prosesor.

Sistem paralel menghubungkan beberapa mesin yang berukurankecil untuk menghasilkan keluaran sebuah mesin yang berukuranbesar dengan skalabilitas yang lebih besar dan keandalan daribasis datanya.

Untuk menopang beberapa prosesor dengan akses yang samapada satu basis data, sistem DMBS paralel harus menyediakanmanajemen sumber daya yang dapat diakses bersama. Sumberdaya yang digunakan tergantung dari aplikasi atau lingkunganyang digunakan.

Alif Finandhita, S.Kom 2

Teknologi paralel ini biasanya digunakan untukbasis data yang berukuran sangat besar(terabites ) atau sistem yang memproses ribuantransaksi perdetik.

Paralel DBMS dapat menggunakan arsitekturyang diinginkan untuk memperbaiki kinerjayang kompleks untuk mengeksekusi querydengan menggunakan paralel scan, join danteknik sort yang memperbolehkan node daribanyak prosesor untuk menggunakan bersamapemrosesan kerja yang digunakan.

Teknologi paralel ini biasanya digunakan untukbasis data yang berukuran sangat besar(terabites ) atau sistem yang memproses ribuantransaksi perdetik.

Paralel DBMS dapat menggunakan arsitekturyang diinginkan untuk memperbaiki kinerjayang kompleks untuk mengeksekusi querydengan menggunakan paralel scan, join danteknik sort yang memperbolehkan node daribanyak prosesor untuk menggunakan bersamapemrosesan kerja yang digunakan.


Arsitektur yang digunakan pada SistemDBMS Paralel :

Penggunaan memory bersama (share memory)

Penggunaan disk bersama (share disk)

Penggunaan secara sendiri-sendiri (share nothing)

Arsitektur yang digunakan pada SistemDBMS Paralel :

Penggunaan memory bersama (share memory)

Penggunaan disk bersama (share disk)

Penggunaan secara sendiri-sendiri (share nothing)


Arsitektur Sistem Paralel dengan Penggunaan Memori Bersama(Shared Memory)


Sebuah arsitektur yang menghubungkan beberapaprosesor di dalam sistem tunggal yang menggunakanmemori secara bersama – sama.

Dikenal dengan nama SMP (SymmetricMultiprocessing), metode ini sering digunakan dalambentuk workstation personal yang mensupportbeberapa mikroprosesor dalam paralel DBMS, RISC (Reduced Instruction Set Computer ) yang besarberbasis mesin sampai bentuk mainframe yang besar.

Arsitektur ini menghasilkan pengaksesan data yangsangat cepat yang dibatasi oleh beberapa prosesor .

Sebuah arsitektur yang menghubungkan beberapaprosesor di dalam sistem tunggal yang menggunakanmemori secara bersama – sama.

Dikenal dengan nama SMP (SymmetricMultiprocessing), metode ini sering digunakan dalambentuk workstation personal yang mensupportbeberapa mikroprosesor dalam paralel DBMS, RISC (Reduced Instruction Set Computer ) yang besarberbasis mesin sampai bentuk mainframe yang besar.

Arsitektur ini menghasilkan pengaksesan data yangsangat cepat yang dibatasi oleh beberapa prosesor .


Arsitektur Sistem Paralel dengan Penggunaan Disk Bersama(Shared Disk)


Sebuah arsitektur yang mengoptimalkan jalannyasuatu aplikasi yang tersentrallisasi dan membutuhkankeberadaan data dan kinerja yang tinggi.

Setiap prosesor dapat mengakses langsung semuadisk , tetapi prosesor tersebut memiliki memorinyasendiri – sendiri.

Arsitektur ini menghapus masalah pada penggunaanmemori bersama tanpa harus mengetahui sebuahbasis data di partisi. Arsitektur ini dikenal dengancluster.

Sebuah arsitektur yang mengoptimalkan jalannyasuatu aplikasi yang tersentrallisasi dan membutuhkankeberadaan data dan kinerja yang tinggi.

Setiap prosesor dapat mengakses langsung semuadisk , tetapi prosesor tersebut memiliki memorinyasendiri – sendiri.

Arsitektur ini menghapus masalah pada penggunaanmemori bersama tanpa harus mengetahui sebuahbasis data di partisi. Arsitektur ini dikenal dengancluster.


Arsitektur Sistem Paralel dengan Penggunaan Sendiri - sendiri(Shared Nothing)


Sering di kenal dengan Massively parallel processing(MPP) yaitu arsitektur dari beberapa prosesor di manasetiap prosesor adalah bagian dari sistem yang lengkap ,yang memiliki memori dan disk.

Basis data ini di partisi untuk semua disk pada masing –masing sistem yang berhubungan dengan basis data dandata di berikan secara transparan untuk semua penggunayang menggunakan sistem .

Arsitektur ini lebih dapat di hitung skalabilitasnyadibandingkan dengan shared memory dan dapat denganmudah mensupport prosesor yang berukuran besar.Kinerja dapat optimal jika data di simpan di lokal DBMS.

Sering di kenal dengan Massively parallel processing(MPP) yaitu arsitektur dari beberapa prosesor di manasetiap prosesor adalah bagian dari sistem yang lengkap ,yang memiliki memori dan disk.

Basis data ini di partisi untuk semua disk pada masing –masing sistem yang berhubungan dengan basis data dandata di berikan secara transparan untuk semua penggunayang menggunakan sistem .

Arsitektur ini lebih dapat di hitung skalabilitasnyadibandingkan dengan shared memory dan dapat denganmudah mensupport prosesor yang berukuran besar.Kinerja dapat optimal jika data di simpan di lokal DBMS.


Arsitektur pada penggunaan secara sendiri –sendiri (shared nothing) hampir sama denganDBMS terdistribusi, namun pendistribusian datapada paralel DBMS hanya berbasis pada kinerjanya saja.

Node pada DDBMS adalah merupakanpendistribusian secara geographic, administrasiyang terpisah , dan jaringan komunikasi yanglambat, sedangkan node pada paralel DBMSadalah hubungan dengan komputer yang samaatau site yang sama.

Arsitektur pada penggunaan secara sendiri –sendiri (shared nothing) hampir sama denganDBMS terdistribusi, namun pendistribusian datapada paralel DBMS hanya berbasis pada kinerjanya saja.

Node pada DDBMS adalah merupakanpendistribusian secara geographic, administrasiyang terpisah , dan jaringan komunikasi yanglambat, sedangkan node pada paralel DBMSadalah hubungan dengan komputer yang samaatau site yang sama.


Sekumpulan data yang secara logis adalah milik satusistem yang sama, tetapi secara fisik tersebar padabeberapa tempat di jaringan.

Basis Data disimpan di beberapa komputer.

Komputer pada sistem terdistribusi berkomunikasidengan satu sama lain.

Tidak saling berbagi memori atau disk.

Komputer pada sistem terdistribusi disebut sebagaisite atau node.

Sekumpulan data yang secara logis adalah milik satusistem yang sama, tetapi secara fisik tersebar padabeberapa tempat di jaringan.

Basis Data disimpan di beberapa komputer.

Komputer pada sistem terdistribusi berkomunikasidengan satu sama lain.

Tidak saling berbagi memori atau disk.

Komputer pada sistem terdistribusi disebut sebagaisite atau node.


Sistem Basis Data terdistribusi berisisekumpulan site dimana di tiap – tiap sitedapat berpartisipasi dalam pengeksekusiantransaksi yang mengakses data pada satuatau beberapa site.

Sistem Basis Data terdistribusi seringterpisah secara geografis.

Sistem Basis Data terdistribusi berisisekumpulan site dimana di tiap – tiap sitedapat berpartisipasi dalam pengeksekusiantransaksi yang mengakses data pada satuatau beberapa site.

Sistem Basis Data terdistribusi seringterpisah secara geografis.


Jenis transaksi dalam sistem terdistribusi :

Transaksi LokalTransaksi yang hanya mengakses data hanyadari site dimana transaksi dilakukan

Transaksi GlobalTransi yang mengakses data pada beberapasite yang berbeda

Jenis transaksi dalam sistem terdistribusi :

Transaksi LokalTransaksi yang hanya mengakses data hanyadari site dimana transaksi dilakukan

Transaksi GlobalTransi yang mengakses data pada beberapasite yang berbeda


Alasan membuat sistem terdistribusi :

Data BersamaPengguna pada satu site bisa menggunakan datayang ada pada site lain. Misalnya pada sistemperbankan, dimana masing – masing cabangmenyimpan data yang berhubungan dengan cabangtersebut.

KetersediaanJika satu site gagal pada sistem terdistribusi, makasite lainnya dapat melanjutkan operasi sampai selesai.

Alasan membuat sistem terdistribusi :

Data BersamaPengguna pada satu site bisa menggunakan datayang ada pada site lain. Misalnya pada sistemperbankan, dimana masing – masing cabangmenyimpan data yang berhubungan dengan cabangtersebut.

KetersediaanJika satu site gagal pada sistem terdistribusi, makasite lainnya dapat melanjutkan operasi sampai selesai.


Otonomi Masing – masing site bisa mengontrol data yang

disimpan secara lokal. Administrator global bertanggung jawab

terhadap keseluruhan sistem, sedangkanadministrator lokal bertanggung jawab hanyapada site masing – masing yang dikelolanya.

Masing – masing administrator lokal bisa memilikiotonomi lokal yang berbeda tergantung padarancangan sistem basis data terdistribusi yangdigunakan.

Otonomi Masing – masing site bisa mengontrol data yang

disimpan secara lokal. Administrator global bertanggung jawab

terhadap keseluruhan sistem, sedangkanadministrator lokal bertanggung jawab hanyapada site masing – masing yang dikelolanya.

Masing – masing administrator lokal bisa memilikiotonomi lokal yang berbeda tergantung padarancangan sistem basis data terdistribusi yangdigunakan.


Tipe Sistem Terdistribusi :

Homogen

Semua site pada satu sistem terdistribusi memilikiDBMS dan software komunikasi yang sama.

Heterogen

Site pada satu sistem terdistribusi memiliki DBMS dansoftware komunikasi yang berbeda satu sama lain

Tipe Sistem Terdistribusi :

Homogen

Semua site pada satu sistem terdistribusi memilikiDBMS dan software komunikasi yang sama.

Heterogen

Site pada satu sistem terdistribusi memiliki DBMS dansoftware komunikasi yang berbeda satu sama lain


Metode Sistem Terdistribusi :

Replikasi

Data/tabel disalin pada sejumlah server yangberbeda .

Fragmentasi

Data/tabel dipilah kemudian disebar ke sejumlahfragmen.

Metode Sistem Terdistribusi :

Replikasi

Data/tabel disalin pada sejumlah server yangberbeda .

Fragmentasi

Data/tabel dipilah kemudian disebar ke sejumlahfragmen.


Keuntungan Sistem Terdistribusi :

Pengawasan distribusi dan pengambilan dataSeorang pemakai bisa mengakses data yang tersedia padasite lain.

Reliabilitas dan KetersediaanDapat terus menerus berfungsi dalam menghadapikegagalan site individu. Saat satu site gagal, site lain dapatmelanjutkan operasi jika data telah direplikasi padabebarapa site.

Otonomi LokalMengizinkan sekelompok individu untuk mengelola datamereka sendiri, mengurangi ketergantungan pada pusat.


Pengawasan distribusi dan pengambilan dataSeorang pemakai bisa mengakses data yang tersedia padasite lain.

Reliabilitas dan KetersediaanDapat terus menerus berfungsi dalam menghadapikegagalan site individu. Saat satu site gagal, site lain dapatmelanjutkan operasi jika data telah direplikasi padabebarapa site.

Otonomi LokalMengizinkan sekelompok individu untuk mengelola datamereka sendiri, mengurangi ketergantungan pada pusat.



Kecepatan Pemrosesan QueryJika sebuah query melibatkan data pada beberapasite, maka site dapat membagi query ke dalam sub-query yang dapat dieksekusi dalam bentuk paralel.

Efisien dan FleksibelData dalam sistem terdistribusi dapat disimpan dekatdengan titik dimana data dipergunakan. Data dapatsecara dinamis bergerak, disalin atau dapat dihapussalinannya.


Kecepatan Pemrosesan QueryJika sebuah query melibatkan data pada beberapasite, maka site dapat membagi query ke dalam sub-query yang dapat dieksekusi dalam bentuk paralel.

Efisien dan FleksibelData dalam sistem terdistribusi dapat disimpan dekatdengan titik dimana data dipergunakan. Data dapatsecara dinamis bergerak, disalin atau dapat dihapussalinannya.


Kerugian Sistem Terdistribusi :

Implementasi Sistem lebih mahal

Kemungkinan Kesalahan Lebih BesarSite dalam sistem terdistribusi beroperasi secara paralelsehingga lebih sulit menjamin kebenaran algoritmanya.

Biaya Pemrosesan TinggiPenambahan perhitungan dibutuhkan untuk mencapaikoordinasi antar site. Dalam memilih sebuah rancangansistem basis data, harus mengimbangi keuntungan dankerugian basis data terdistribusi

Kerugian Sistem Terdistribusi :

Implementasi Sistem lebih mahal

Kemungkinan Kesalahan Lebih BesarSite dalam sistem terdistribusi beroperasi secara paralelsehingga lebih sulit menjamin kebenaran algoritmanya.

Biaya Pemrosesan TinggiPenambahan perhitungan dibutuhkan untuk mencapaikoordinasi antar site. Dalam memilih sebuah rancangansistem basis data, harus mengimbangi keuntungan dankerugian basis data terdistribusi


Sistem Basis Data - Repository UNIKOM

Documents

Transcript of Sistem Basis Data - Repository UNIKOM