PENGELOLAAN DATA PADA CLOUD COMPUTING

PENGELOLAAN DATA PADA CLOUD COMPUTING

A.      REVIEW DATASE STORAGE

                Apa sih yang di maksud Cloud Storage itu?? Cloud Storage Merupakan Media Penyimpanan yang dalam pengaksesannya memerlukan Jaringan Internet. Namun Tentu saja filenya berada di komputer dimana kita harus membuat akun cloud storage terlbih dahulu. Contoh kecilnya jika kita seorang web designer maka kita memerlukan file-file yang berupa gambar, font, flash, file tutorial dll.. nah untuk memudahkan dalam pengerjaannya maka sebaiknya kita menggunakan media penyimpanan cloud storage. Karena cloud storage ini dapat mengefesiensikan waktu dan tempat di bandingkan menggunakan media penyimpanan seperti flashdisk maupun CD.

                saat data  di simpan secara “cloud”, maka kita dapat mengaksesnya kapanpun dan dimanapun asal kita bisa terhubung denganinternet. sehingga kita tidak perlu khawatir flsahdisk yang lupa di bawa atau rusak.Para penyedia layanan ini menggunakan ratusan server untuk menyimpan file-file. Karena tentu saja mereka harus mengadakan maintenance secara berkala. Ruang yang terbatas? Sepertinya ruang yang disediakan sudah lebih dari cukup. Kalau penuh tinggal bikin akun baru lagi, atau bisa juga mengambil layanan premium dengan membayar sejumlah tarif untuk mendapatkan tempat penyimpanan yang lebih besar.

                , kekurangannya adalah  pada hal keamanan. Setiap akun dilindungi oleh password yang bisa saja diketahui orang lain jika kita tidak berhati-hati. Walaupun kita sudah begitu berhati-hati tetap tak menutup kemungkinan akun kita dibuka orang lain. Kekurangan lain adalah gangguan pada saat mengakses data, entah itu disebabkan karena koneksi yang bermasalah atau server yang sedang ‘down’.Beberapa sistem cloud storage bahkan menyediakan fitur agar orang lain dapat mengakses data milik kita. Hal ini tentunya akan sangat memudahkan kita dalam pengerjaan sebuah proyek kolaboratif daripada bertukar salinan data baik secara online maupun offline. Sehingga kita harus di tuntut menggunakan media ini secara bijak.

B.      DATA AS A SERVICE

Oracle Data as a Service: Lebih banyak Data, Lebih banyak Wawasan Didapat

• Produk Oracle DaaS menyediakan layanan data untuk konsumsi, ekstraksi nilai, pengelolaan hak akses, dan layanan aktivasi data untuk memberikan wawasan yang disempurnakan bagi pemasaran, penjualan, dan tim-tim pelayanan.
• Sebagai tambahannya, berbagai penawaran Oracle DaaS ini memberikan fleksibilitas yang disempurnakan untuk berbagai jenis perusahaan, dengan kemampuan untuk dikoneksikan ke dalam aplikasi serta platform-platform Oracle Cloud lainnya.
• Oracle DaaS for Marketing membantu perusahaan menyempurnakan pengalaman pelanggan lintas-kanal mereka melalui kegiatan pemasaran tepat sasaran yang menyatukan kecerdasan pelanggan dan audiens di seluruh perusahaan.
• Dengan akses pada lebih dari 1 milyar profil secara global, Oracle DaaS for Marketing merupakan data marketplace terbesar dunia. Hal ini memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk mencari prospek secara lebih luas dan menampilkan iklan serta konten yang relevan di seluruh kanal akses baik itu online, mobile, search, sosial media, maupun video.
• Sebagai tambahan, Oracle DaaS for Marketing memberikan akses ekosistem industri terbesar bagi perusahaan, yang mencakup lebih dari 300 data dan kemitraan aktivasi untuk tindakan online, mobile, search, dan pemasaran sosial.
• Oracle DaaS for Social membantu perusahaan mendapatkan keuntungan dari “kolam” data yang sangat luas yang dihasilkan dari seluruh platform-platform sosial media dan memperkaya data sosial dan perusahaan yang tidak terstruktur. Insights dari Oracle DaaS for Social disediakan dengan menerapkan pemrosesan teks-nya yang canggih yang bersumber dari teks mentah publik dan privat yang juga dapat dikombinasikan dengan data terstruktur lainnya untuk menawarkan kecerdasan bisnis yang kuat.
• Oracle DaaS for Social memperoleh insights dari 700 juta lebih pesan-pesan sosial setiap hari, bersumber dari 40 juta lebih sosial media dan situs-situs data berita.
• Oracle DaaS for Social menerapkan analisis teks yang sangat kuat untuk mengekstrak definisi dan konteks dari konten, membuat perusahaan mampu mengambil tindakan yang diperlukan berdasarkan insights dari sejumlah data tidak terstruktur yang masif.

Kutipan Pendukung

• “Data yang dikumpulkan dari aplikasi-aplikasi SaaS telah menyempurnakan kemampuan bisnis untuk mengaktifkanwawasan-wawasan yang diperoleh dari sumber-sumber data eksternal, yang membuat pengalaman pelanggan lebih personal dan menarik,” ujar Omar Tawakol, general manager and group vice president, Oracle Data Cloud. “Oracle Data Cloud merupakan platform data terbaik di kelasnya dengan data marketplace terbesar dunia bekerja bersama-sama untuk mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas bagi pemasaran dan sosial media, dan pada akhirnya hal ini juga akan mencakup fungsi-fungsi perusahaan lainnya, seprti penjualan dan pelayanan.”
• “IDC melihat data-as-a-service sebagai sebuah kategori berkembang yang mampu memenuhi kebutuhan bisnis secara real-time,masuk ke dalam sumber-sumber data eksternal yang beragam dan mengoptimalkan hasil analisanya untuk menciptakan berbagai wawasan unik dan tindakan yang tepat,” ujar Robert Mahowald, vice president, SaaS & Cloud Software, IDC. “Oracle Data as a Service memenuhi kebutuhan ini dengan memberi seperangkat solusi-solusi data yang berfokus pada skala, portabilitas data, dan keamanan yang membantu para pelanggan memperoleh keunggulan kompetitif melalui pemanfaatan data.”

• “Dengan pengolahan data, ektraksi nilai, pengelolaan hak akses, dan aktivasi data yang memiliki kerangka khusus dan terlengkap dari Oracle, Oracle Data Cloud dapat membantu perusahaan-perusahaan diberbagai industri dan kanal supaya mampu menghasilkan keunggulan kompetitif melalui pemanfaatan data,” ujar Tom Pringle, practice leader for Information Management, Ovum.
• “Dengan perkembangan perangkat dan teknologi-teknologi baru, bisnis-bisnis sangat bergantung pada data yang jumlahnya tak terhingga. Di Datalogix, kami memahami kekuatan yang dimiliki informasi ini dalam memberikan hasil-hasil yang berarti bagi para pelaku pasar dan bagaimana memanfaatkan kekuatan audiens berbasis pembelian untuk mendorong penjualan online dan offline yang terukur,” ujar Eric Roza, chief executive officer, Datalogix. “Bersama dengan Oracle Data Cloud, kami memberi wawasan tepat sasaran dan akuntabilitas ke dalam dunia digital.”
• “Data akan tetap menjadi “mata uangnya” internet, dan kami hanya baru menjangkau permukaan apa yang mungkin dari pemasaran berbasis data. Kami berharap pada kelanjutan hubungan dengan Oracle dan berbagai layanan data mereka bagi pemasaran untuk membantu para klien kami menargetkan apapun, mengukur apapun – dan yang paling penting, menjadi mesin pendorong internet demi hasil yang lebih baik,” ujar Jeff Green, CEO, The Trade Desk.
• “Klien-klien kami dihadapkan pada jumlah data yang sangat besar pada CRM tradisional, digital serta kanal-kanal sosial dan hal ini merupakan misi kami untuk mengarahkan mereka untuk menemukan wawasan unik diseluruh lautan data baik terstruktur dan tidak tersturktur,” ujar Jason Kodish, senior vice president of Strategy and Analysis at DigitasLBi. “Oracle Data as a Service memungkinkan pengelolaan adopsi data yang kompleks dan menyediakan solusi-solusi kunci untuk membuatbisnis-bisnis saat ini melek informasi.

C.      PENYIMPANAN DATA DI COUD

Penyimpanan data cloud adalah sebuah teknologi penyimpanan data digital yang memanfaatkan adanya server virtual sebagai media penyimpanan. Pada penyimpan yang umum kita gunakan seperti Flashdisk, harddisk portable dan sebagainya kita akan kerepotan bila tertinggal atau hilang (apalagi disaat penting seperti meeting atau persentasi). 

dengan adanya penyimpanan data virtual/cloud kita tidak perlu repot-repot membawa perangkat penyimpanan tersebut kita cukup menggunakan gadget (saya menggunakan android) lalu login ke website/aplikasi cloud tersebut dan kita bisa mengambil data yang diperlukan (tentu kita harus sudah upload sebelumnya). 

Tidak perlu panjang lebar untuk sejarah dan pembahasan tentang penyimpanan data virtual/cloud karena banyak yang telah menulis tentang artikel tersebut. Berikut saya bagikan beberapa aplikasi yang sering saya gunakan :

Dropbox
 Dropbox adalah layanan gratis yang memungkinkan Anda membawa foto, dokumen, dan video ke mana saja dan membaginya dengan mudah. Dropbox didirikan pada tahun 2007 oleh Drew Houston dan Arash Ferdowsi, dua mahasiswa MIT yang bosan bolak-balik mengirim email untuk dikerjakan di lebih dari satu komputer.

Sekarang, lebih dari 200 juta orang dari berbagai benua menggunakan Dropbox untuk memudahkan akses ke file-file mereka, berbagi dengan teman dan keluarga, dan mengerjakan proyek-proyek tim. 

Dengan kapasitas penyimpanan 2Gb gratis saya rasa dropbox cukup untuk digunakan untuk keperluan standar. 

Untuk cara penggunaanya bisa langsung buka ke web resmi Dropbox. 

Awal januari 2014 skydive berganti nama menjadi OneDrive. Sama halnya dengan dropbox, OneDrive juga merupakan penyimpanan cloud yang banyak digunakan untuk penyimpanan foto,dokumen dan menshare nya melalui link tertentu.

Dengan kapasitas yang lebih besar (7Gb) dari dropbox wajar bila OneDrive memiliki pengguna yang cukup banyak. Terlebih lagi OneDrive merupakan salah satu produk milik Microsoft. 

Untuk cara penggunaanya bisa langsung buka ke web resmi OneDrive. 

OneDrive via web

Google Drive

Pilihan utama jatuh kepada Google drive. Dengan banyak alasan yang panjang bila saya jelaskan satu persatu. Namun intinya karena google drive adalah penyimpanan data cloud dengan kapasitas terbesar yang saya miliki (15Gb). Untuk pendaftar baru biasanya akan di berikan 5Gb gratis (uppsss udah 15Gb. hehehee).

Untuk cara penggunaanya bisa langsung buka ke web resmi Google Drive. 

Google Drive via web

Google Drive via aplikasi windows

Ketiga aplikasi diatas dapat kita gunakan baik melalui web, aplikasi PC/Laptop dan perangkat mobile (Saya Android). Sebenarnya masih ada tempat penyimpanan data cloud lainnya seperti CX, Box, iCloud dan lain sebagainya.

D.     BACKUP DAN DISASTER RECOVERY

                Komputasi awan, berdasarkan virtualisasi, mengambil pendekatan yang sangat berbeda untuk pemulihan bencana. Dengan virtualisasi, seluruh server, termasuk sistem operasi, aplikasi, patch dan data dienkapsulasi menjadi bundel software tunggal atau server virtual. server virtual seluruh ini dapat disalin atau mundur ke pusat data offsite dan berputar di atas virtual host dalam hitungan menit.

Karena server virtual adalah perangkat keras independen, sistem operasi, aplikasi, patch dan data dapat dengan aman dan akurat ditransfer dari satu pusat data ke pusat data kedua tanpa beban reload setiap komponen server. Hal ini dapat secara dramatis mengurangi waktu pemulihan dibandingkan dengan konvensional (non-virtual) pemulihan bencana pendekatan di mana server harus dimuat dengan OS dan aplikasi perangkat lunak dan ditambal dengan konfigurasi terakhir digunakan dalam produksi sebelum data dapat dipulihkan.

                Awan menggeser pemulihan bencana kurva tradeoff ke kiri, seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Dengan cloud computing (yang diwakili oleh panah merah), pemulihan bencana menjadi jauh lebih hemat biaya dengan waktu pemulihan secara signifikan lebih cepat.

 

Ketika diperkenalkan dengan efektivitas biaya backup online antara pusat data, tape backup tidak lagi masuk akal di awan. Efektivitas biaya dan mempercepat pemulihan dari online, backup offsite membuat sulit untuk membenarkan tape backup.
awan membuat situs dingin pemulihan bencana kuno. Dengan komputasi awan, hangat pemulihan lokasi bencana menjadi biaya-efektif pilihan yang sangat di mana backup server kritis dapat berputar di menit pada platform host awan bersama atau pribadi.
Dengan SAN-ke-SAN replikasi antara situs, situs panas DR dengan waktu pemulihan yang sangat singkat juga menjadi jauh lebih menarik, hemat biaya pilihan. Ini adalah kemampuan yang jarang disampaikan dengan sistem DR konvensional karena biaya dan pengujian tantangan. Salah satu kemampuan yang paling menarik dari pemulihan bencana di awan adalah kemampuan untuk memberikan ketersediaan multi-situs. SAN replikasi tidak hanya menyediakan failover cepat ke situs pemulihan bencana, tetapi juga kemampuan untuk kembali ke tempat produksi saat tes DR atau peristiwa bencana lebih.
Salah satu manfaat tambahan dari pemulihan bencana dengan komputasi awan adalah kemampuan untuk menyetel halus biaya dan kinerja untuk platform DR. Aplikasi dan server yang dianggap kurang penting dalam bencana dapat disetel turun dengan lebih sedikit sumber daya, sementara memastikan bahwa aplikasi yang paling penting mendapatkan sumber daya yang mereka butuhkan untuk menjaga bisnis berjalan melalui bencana.
Critical Path di Disaster Recovery - Jaringan
Dengan perubahan laut di IT pemulihan bencana disampaikan oleh komputasi awan, replikasi jaringan menjadi jalur kritis. Dengan pemulihan Server cepat pada pusat data offsite, jalur kritis untuk operasi pemulihan bencana mereplikasi jaringan produksi di lokasi DR termasuk pemetaan alamat IP, aturan firewall & konfigurasi VLAN.
Cerdas operator data center yang menyediakan layanan penuh pemulihan bencana yang tidak hanya meniru server antara pusat data, tetapi juga meniru seluruh konfigurasi jaringan dengan cara yang pulih jaringan secepat server awan didukung.

E.      BASIS DATA RELATIONAL DAN NON RELATIONAL

                untuk meredakan website Anda dengan teks Anda harus memiliki berbagai memusingkan teks, video, audio, gambar dan media sosial untuk mendapatkan perhatian seseorang. Tapi sulit untuk menambahkan konten baru ke database relasional. Atau fitur baru. Atau atribut baru. Bukan tanpa mengganggu kinerja atau mengambil database offline Anda.

                Dengan database non-relasional Anda dapat menyimpan semua jenis konten. Menggabungkan setiap jenis data dalam database tunggal. Membangun fitur apapun. Lebih cepat. Dengan sedikit uang.

untuk meredakan website Anda dengan teks

Relasional (SQL)	Non-Relational (NoSQL)
Terjebak. Data sekarang termasuk jenis yang kaya data - tweets, video, podcast, gifs animasi - yang sulit, jika bukan tidak mungkin, untuk menyimpan dalam database relasional. Pembangunan melambat dan merangkak, dan ops yang tertangkap bermain mendera-a-mol.	Melakukan Mustahil. NoSQL dapat menggabungkan harfiah jenis data, sambil memberikan semua fitur yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi yang kaya konten.
Tidak bisa Scale. audiens Anda global, di banyak negara, berbicara banyak bahasa, mengakses konten pada banyak perangkat. Scaling database relasional tidak sepele. Dan itu tidak murah.	Skala besar. Scaling dibangun ke dalam database. Hal ini otomatis dan transparan. Anda dapat skala sebagai audiens Anda tumbuh, baik di dalam sebuah pusat data dan seluruh daerah.
$$$$. tim besar diikat untuk jangka waktu yang lama membuat aplikasi ini mahal untuk membangun dan memelihara. software proprietary dan perangkat keras, ditambah database yang terpisah dan sistem file yang dibutuhkan untuk mengelola konten Anda, menambah biaya.	$. tim yang lebih produktif, ditambah hardware komoditas, membuat proyek Anda biaya 10% apa yang mereka akan dengan database relasional.

Alasan penggunaan model basis data NOSQL didasari oleh berbagai kebutuhan akan beberapa hal yaitu :

1. Data Store (Penyimpanan Data) : Dimana data disimpan dalam ukuran dalam ukuran Exabyte. Sebuah Exabyte sama dengan satu milyar Gigabytes (GB) data. Menurut internet.com , jumlah tambahan data yang disimpan pada tahun 2010 adalah 1.000 exabyte hanya 4 tahun kemudian pada tahun 2014, jumlah data yang disimpan hampir mencapai 50.000 exabyte ,itu artinya terjadi peningkatan yang sangat luar biasa. Dengan kata lain, ada banyak data yang disimpan di dunian dan akan terus tumbuh.
2. Interconnected Data (Data yang saling berhungan) : sehingga data diseluruh dunia menjadi terhubung. Pembuatan web didukung dengan adanya hyperlink, blog memiliki pingbacks dan setian system jaringan utama social memiliki tag yang mengaitkan sesuatu dengan yang lainya. System utama yang dibangun untuk saling berhubungan.
3. Complex Data structure (struktur data yang rumit) : dalam hal ini berarti NoSQL dapat dengan mudah menangani struktur hierarkis data bersarang . sedangkan SQL pada RDBMS, hal ini rumit dan sulit dilakukan, karena butuh beberapa table relasional dengan berbagai macam kunci. Selain itu, ada hubungan antara kinerja dengan kompleksitas data.

Basis data NoSQL dapat dibagi menjadi 4 kategori dasar yaitu :

1). Key Values stores : adalah suatu hash table yang memiliki key unik dan pointer ke item tertentu data. Pemetaan ini biasanya diikuti oleh mekanisme cache untuk memaksimalkan kinerja. Contohnya pada Tokyo Cabinet, Redis, Voldemort, Oracle BDB. Jenis aplikasi yang dapat menggunakannya adalah Aplikasi Content Caching, sedangkan contoh penerapanya apikasinya adalah pada pembuatan forum software, dimana terdapat sebuah home profile page yang memiliki statistic apa yang telah dilakukan oleh user / penggunanya.

2). Column Family stores : adalah tempat yang digunakan untuk menyimpan dan memproses jumlah data yang sangat besar, yang tersebar di berbagai lokasi. Disini masih terdapat beberapa key, tapi untuk mengacu ke multiple column. Dalam hal ini BigTable (model dari Column Family NoSQL milik Google), baris diidentifikasikan oleh suatu baris key dengan data yang terurut dan disimpan oleh key tersebut.

3). Document Databases : diinpirasikan oleh Lotus Notes dan mirip dengan Key-Values Stores, model ini pada dasarnya merupakan dokumen yang menyimpan kumpulan Key-Values Collections. Dokumen yang semi terstruktur disimpan dalam format seperti JSON, contohnya adalah CouchDB dan MongoDB. Jenis aplikasi yang menggunakanya adalah Aplikasi Web.

4). Graph Databases : adalah suatu baris data yang dibangun oleh kumpulan node , relasi antara notes dan karakteristik node. Pada basis data ini tidak digunakan table yang terdiri dari baris dan kolom serta SQL yang kaku, tetapi memakai model graf yang dapat diterapkan di berbagai mesin. Contoh dari basis data graf (Graph Databases) adalah Neo4J, InfoGrid dan InfiniteGraph. Aplikasi yang menggunakannya biasanya aplikasi yang bersifat Social Networking seperti facebook dan twitter (Tim Perdue, 2013).

Gambar berikut adalah perbedaan cara kerja NoSQL dengan RDBMS dalam hal pendistribusian data :

Pada gambar diatas terlihat bahwa dengan menggunakan NoSQL , data dapat didistribusikan dan secara otomatis melalui database nodes , sekaligus juga dapat mencatat data tersebut. Jika kita ingin mencatat dan menyimpan data ke 20 entitas pada suatu database cluster dengan 3 nodes maka mungkin saja data tersebut dicatat di semua nodes. Database tidak perlu melakukan singkronisasi antar node terlebih dahulu, juga tidak memerlukan 2 fase commit, dan client 1 dapat melihat perubahan pada node 1 sebelum client 2 selesai menulis ke 20 entias. Sedangkan pada RDBMS hal tersebut tidak dapat dilakukan.

Selain kemudahan dalam proses pendistribusian data , pada basis data NoSQL juga terdapat beberapa kelemahan – kelemahan , diantaranya :

1. Pada basis data NoSQL sering terjadi data yang tidak konsisten , karena pada mayoritas basis data No SQL digunakan pada aplikasi yang harus menyimpan dan memproses banyak data dengan cepat seperti website jejaring social, mesin pencari dan lain sebagainya. Sebagai konsekuensi dari pilihan tersebut, NoSQL mengorbankan kemudahan untuk konsistensi data. Ketidakkonsistenan sebuah basis data dapat menyebabkan kesalahan yang sangat fatal dalam beberapa kasus. Sebagai contoh dalam sebuah aplikasi penjualan online seperti Amazon saat ada dua atau lebih pembeli yang melakukan transaksi pembelian pada barang yang sama, pada system basis data yang tidak konsisten akan mengijinkan kedua transaksi tersebut. Akibatnya, apabila stok barang yang bersangkutan hanya satu, maka salah satu pembeli akan dirugikan karena validasi transaksi dan pembayaran tetap berhasil, namun barang tidak tersedia. Meskipun aplikasi yang menggunakan basis data NoSQL dapat merekayasa konsistensi data melalui pemrograman, dengan cara membuat middleware layer ( solusi xiang [25] ) yang menggunakan algoritma hash untuk mempartisi dan mereplikasi data. Algoritma yang digunakan dapat memastikan konsistensi pada basis data NoSQL yang terpartisi pada beberapa node, bahkan mampu mengidentifikasi jika ada salah satu node server yang hilag (rusak atau tidak terhubung). Sayangnya solusi semacam ini juga mengakibatkan menurunnya performa server dan meningkatnya waktu pemrosesan query.
2. NoSQL merupakan sebuah implementasi sub-optimal , karena menggunakan paradikma brute force untuk pemrosesan data, bukan menggunakan indexing yang lebih baik.
3. Tidak menyediakan fitur yang sudah banyak digunakan oleh pengembang yang menggunakan basis data relasional.
4. Tidak kompatibel dengan perangkat – perangkat yang sudah biasa digunakan oleh pengguna.
5. Masih sedikitnya tenaga professional yang benar – benar memahami konsep basis data NoSQL (non relasional) , karena konsep basis data ini relative masih baru jika dibandingkan dengan basis data relasional yang sudah berjalan berpuluh – puluh tahun.

Konsep utama dari penerapan NoSQL adalah bagaimana mengatasi jumlah data yang sangat besar dan ledakan data dalam aplikasi web sebagai paradikma baru dalam penerapan basis data. Permasalahan dalam RDBMS mengenai skalabilitas dan partisi data , dapat diatasi menggunakan NoSQL , NoSQL memiliki beberapa keunggulan seperti basis data non-relasional (meliputi hierarki, graph dan basis data object oriented) , mapreduce yang diambil dari fungsi pemrograman diterapkan untuk menghasilkan data set yang besar, schema free yang memungkinkan dimana tidak terdapat table, kolom, kunci primer dan sekunder, join dan relasi. Horizontal scalling yang memungkinkan basis data untuk dijalankan di beberapa server untuk meningkatkan penyimpanan dan peningkatan waktu akses untuk mengatasi permasalahan banyaknya data.

NoSQL merupakan alternatif dari RDBMS dalam hal pendistribusian data , bukan penanganan masalah secara keseluruhan terutama transaksi yang tinggi dan bersifat sensitif, NoSQL tidak menerapkan konsistensi dan integritas data , hal ini membuat programmer harus bekerja ekstra untuk mengatasinya dari sisi pemrograman

F.       ADOPSI MODEL DATA DALAM KONTEKS BISNIS

G.      BASE

Sebuah database awan adalah database yang biasanya berjalan pada cloud computing platform yang, seperti Amazon EC2 , GoGrid dan Rackspace . Ada dua model penyebaran yang sama: pengguna dapat menjalankan database di atas awan independen, dengan menggunakan mesin virtual gambar, atau mereka dapat membeli akses ke layanan database, dikelola oleh penyedia basis data cloud. Dari database yang tersedia di atas awan itu, beberapa SQL -based dan beberapa menggunakan NoSQL model data.

untuk membedakan antara database awan yang relasional sebagai lawan non-relasional atau NoSQL:

• Database SQL, seperti NuoDB , Oracle Database , Microsoft SQL Server , dan MySQL , adalah salah satu jenis database yang dapat dijalankan di atas awan (baik sebagai Virtual Machine Image atau sebagai layanan, tergantung vendor). Database SQL sulit untuk skala, yang berarti mereka tidak native cocok untuk lingkungan awan, meskipun layanan database awan berdasarkan SQL sedang berusaha untuk mengatasi tantangan ini. ^[5]
• Database NoSQL, seperti Apache Cassandra , CouchDB dan MongoDB , yang lain adalah database yang dapat berjalan di awan. Database NoSQL dibangun untuk melayani berat membaca / menulis beban dan skala dapat naik dan turun dengan mudah, ^[6] dan karena itu mereka lebih cocok untuk native berjalan pada awan. Namun, aplikasi yang paling kontemporer yang dibangun di sekitar model data SQL, sehingga bekerja dengan database NoSQL sering membutuhkan penulisan ulang lengkap dari kode aplikasi. ^[

H.     NOSQL

Kebutuhan untuk NoSQL

Database relasional tidak pernah dirancang untuk mengatasi dengan skala dan kelincahan tantangan yang dihadapi aplikasi modern dan tidak dibangun untuk mengambil keuntungan dari penyimpanan murah dan daya proses yang tersedia saat ini melalui awan . Vendor database relasional telah mengembangkan dua pendekatan teknis utama untuk mengatasi kekurangan ini :

Manual sharding

Tabel dipecah menjadi tabel fisik lebih kecil dan tersebar di beberapa server . Karena database tidak menyediakan kemampuan ini native , tim pengembangan mengambil pekerjaan penggelaran database relasional beberapa di sejumlah mesin . Data disimpan di setiap database contoh mandiri . Kode aplikasi dikembangkan untuk mendistribusikan data , mendistribusikan query , dan agregat hasil data di semua contoh database . Kode tambahan harus dikembangkan untuk menangani kegagalan sumber daya , untuk melakukan bergabung di database yang berbeda , untuk data rebalancing , replikasi , dan persyaratan lainnya . Selain itu, banyak manfaat dari database relasional , seperti integritas transaksional , terganggu atau dihilangkan ketika mempekerjakan sharding manual.

Mendistribusikan Cache

Sejumlah produk memberikan tingkat caching untuk sistem database . Sistem ini dapat meningkatkan performa membaca secara substansial , tetapi mereka tidak meningkatkan kinerja penulisan, dan mereka menambah kompleksitas penyebaran sistem . Jika aplikasi Anda didominasi oleh membaca maka cache didistribusikan mungkin harus dipertimbangkan , tetapi jika aplikasi Anda didominasi oleh menulis atau jika Anda memiliki relatif bahkan campuran dari membaca dan menulis , maka cache didistribusikan tidak dapat meningkatkan keseluruhan pengalaman akhir Anda pengguna .

Database NoSQL telah muncul sebagai tanggapan terhadap tantangan ini dan dalam menanggapi peluang baru yang disediakan oleh perangkat keras berbiaya rendah komoditas dan penyebaran lingkungan berbasis cloud – dan native mendukung aplikasi penyebaran lingkungan modern, mengurangi kebutuhan bagi pengembang untuk mempertahankan lapisan caching yang terpisah atau menulis dan memelihara kode sharding .

Fitur Database NoSQL

NoSQL mencakup berbagai teknologi database yang berbeda tetapi umumnya semua database NoSQL memiliki beberapa fitur yang sama .

SKEMA DINAMIS

Database relasional mengharuskan skema didefinisikan sebelum Anda dapat menambahkan data . Sebagai contoh, Anda mungkin ingin menyimpan data tentang pelanggan Anda seperti nomor telepon , pertama dan terakhir nama, alamat , kota dan negara database SQL perlu mengetahui hal ini sebelumnya .

Hal ini sesuai dengan pendekatan buruk pengembangan tangkas , karena setiap kali Anda menyelesaikan fitur baru , skema database Anda sering perlu mengubah . Jadi jika Anda memutuskan , beberapa iterasi dalam pembangunan , bahwa Anda ingin menyimpan item favorit pelanggan di samping alamat dan nomor telepon, Anda harus menambahkan kolom tersebut ke database , dan kemudian bermigrasi seluruh database untuk skema baru.

Jika database besar , ini adalah proses yang sangat lambat yang melibatkan downtime yang signifikan . Jika Anda sering mengubah data toko aplikasi Anda karena Anda iterasi cepat downtime ini mungkin juga sering . Ada juga ada cara , menggunakan database relasional , untuk secara efektif menangani data yang benar-benar terstruktur atau tidak dikenal di muka.

Database NoSQL dibangun untuk memungkinkan penyisipan data tanpa skema yang telah ditetapkan . Yang membuatnya mudah untuk membuat perubahan signifikan dalam aplikasi real-time , tanpa khawatir tentang gangguan layanan yang berarti pengembangan lebih cepat , integrasi kode adalah lebih dapat diandalkan , dan kurang waktu administrator database yang dibutuhkan .

AUTO – Sharding , REPLIKASI DAN CACHING yang TERINTEGRASI

Karena cara mereka terstruktur , database relasional biasanya skala vertikal server tunggal telah menjadi tuan rumah seluruh database untuk memastikan keandalan dan ketersediaan data terus menerus . Hal ini mendapat mahal cepat , tempat batas skala , dan menciptakan sejumlah kecil titik-titik kegagalan untuk infrastruktur basis data .

Solusinya adalah untuk skala horizontal , dengan menambahkan server daripada berkonsentrasi kapasitas yang lebih dalam satu server . Cloud computing membuat ini lebih mudah , dengan penyedia seperti Amazon Web Services menyediakan kapasitas hampir tak terbatas sesuai permintaan , dan mengurus semua tugas administrasi database yang diperlukan . Pengembang tidak perlu lagi untuk membangun kompleks , platform mahal untuk mendukung aplikasi mereka , dan dapat berkonsentrasi pada penulisan kode aplikasi . Selain itu, sekelompok server komoditas dapat memberikan pengolahan yang sama dan kemampuan penyimpanan sebagai server tunggal high-end untuk sebagian kecil dari harga.

” Sharding ” database di server contoh banyak dapat dicapai dengan database SQL , tetapi biasanya dilakukan melalui SAN dan pengaturan kompleks lainnya untuk membuat tindakan keras sebagai server tunggal . Database NoSQL , di sisi lain , biasanya mendukung auto – sharding , yang berarti bahwa mereka native dan secara otomatis menyebarkan data di jumlah sewenang-wenang server , tanpa memerlukan aplikasi bahkan menyadari komposisi kolam server . Data dan beban permintaan secara otomatis seimbang di seluruh server , dan ketika server turun , bisa dengan cepat dan transparan diganti tanpa gangguan aplikasi.

Kebanyakan database NoSQL juga mendukung replikasi otomatis , yang berarti bahwa Anda mendapatkan ketersediaan tinggi dan pemulihan bencana tanpa melibatkan aplikasi terpisah untuk mengelola tugas-tugas . Lingkungan penyimpanan pada dasarnya virtualisasi dari perspektif pengembang .

Terakhir, banyak teknologi database yang NoSQL memiliki baik kemampuan caching terpadu , menjaga data yang sering digunakan dalam sistem memori sebanyak mungkin . Hal ini menghilangkan kebutuhan untuk lapisan caching terpisah yang harus dipertahankan .

Jenis NoSQL database

Sejak ” NoSQL ” hanya berarti non – relasional dan bukan SQL , ada banyak cara yang berbeda untuk menerapkan teknologi NoSQL . Umumnya , database NoSQL meliputi desain berikut:

• Database Dokumen memasangkan setiap tombol dengan struktur data yang kompleks yang dikenal sebagai dokumen . Dokumen dapat berisi banyak pasangan kunci-nilai yang berbeda , atau pasangan kunci -array , atau dokumen bahkan bersarang .

• Graph stores yang digunakan untuk menyimpan informasi tentang jaringan , seperti koneksi sosial. Graphs store termasuk Neo4J dan HyperGraphDB .
•  Key – values adalah database NoSQL sederhana . Setiap item tunggal dalam database disimpan sebagai nama atribut , atau kunci, bersama dengan nilainya . Contoh toko kunci-nilai adalah Riak dan Voldemort . Beberapa toko kunci – nilai, seperti Redis , memungkinkan setiap nilai memiliki tipe , seperti ” integer” , yang menambahkan fungsionalitas .
•  Wide – column stores seperti Cassandra dan HBase dioptimalkan untuk query melalui dataset besar , dan kolom menyimpan data bersama-sama , bukan baris .

Mengapa menggunakan NoSQL?

Tiga tren mengganggu status quo Database

Aplikasi interaktif telah berubah secara dramatis selama 15 tahun terakhir, sehingga manajemen data membutuhkan aplikasi itu. Hari ini, hubungan antara tiga Megatrends – Big Data, big user, dan Cloud Computing – yang mendorong adopsi teknologi NoSQL. Dan NoSQL semakin dianggap sebagai alternatif untuk database relasional, terutama karena banyak organisasi mengakui operasi yang pada skala yang lebih baik dicapai pada kelompok standar, server komoditas, dan model data skema-kurang sering lebih baik untuk berbagai dan jenis data yang diambil dan diproses hari ini.

Bottom of Form