Database dengan Cloud Computing



Kali ini kita akan membahas mengenai Database Cloud Computing. Untuk itu, pertama kali kita harus memahami apa itu database. Database adalah atau sering pula disebut basisdata, adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Sementara pengertian Cloud Computing adalah sebuah arsitektur IT di mana sumber daya komputasi tersedia sebagai layanan yang dapat diakses melalui internet. Sumber daya komputasi ini bisa berupa hardware (prosesor, memori, storage) maupun juga software/aplikasi. Kata “Cloud” sendiri merupakan metafora dari kata “internet”, karena biasanya di diagram-diagram IT, internet sering disimbolkan dengan gambar Cloud.
Karena layanan-layanan komputasi ini tersedia untuk diakses dari internet, maka lokasi fisik dari server-server sumber daya komputasi ini bisa di mana saja, tidak harus on-premise atau di data center kita sendiri. Saat ini ada beberapa vendor yang memberikan berbagai jenis layanan cloud computing, dan secara fisik sumber daya komputasi berada di data center mereka. Kita sebagai customer cukup mengkonsumsi sumber daya komputasi tersebut melalui internet tanpa tahu secara detail lokasi maupun server sumber daya komputasi yang kita pergunakan.
karakteristik cloud computing  
karakteristik cloud computing terbagi menjadi 5 bagian antara lain:
1. On-Demand Self-Services
adalah sebuah layanan yang di manfaatkan oleh pengguna melalui mekanisme swalayan dan selalu tersedia pada saat di butuhkan.
2. Broad Network Access
adalah dapat diakses dari mana saja, kapan saja, dengan alat apa pun, asalkan kita terhubung ke jaringan layanan.
3. Resource Pooling
adalah  harus tersedia secara terpusat dan dapat membagi sumber daya secara efisien.
4. Rapid Elasticity
adalah harus dapat menaikkan (atau menurunkan) kapasitas sesuai kebutuhan.
5. Measured Service
adalah harus disediakan secara terukur, karena nantinya akan digunakan dalam proses pembayaran.
Konsep yang terdapat dalam cloud computing : 
• Infrastructure as a Service (IaaS) : penggunaan /
penyewaan jaringan untuk akses Internet, layanan
Disaster Recovery Center, dsb.
• Platform as a Service (PaaS) : penggunaan /
penyewaan operating system dan infrastruktur
pendukungnya. Seperti : Force.Com , Layanan vendor
server, dll.
• Software as a Service (SaaS) : berada satu tingkat
diatas PaaS dan IaaS, yang ditawarkan adalah software
atau suatu aplikasi bisnis tertentu. Contoh : SalesForce.
Com, Service-Now.Com, Google Apps, dsb.
Kelebihan pada Cloud Computing
  1. Menghemat biaya investasi awal untuk pembelian sumber daya.
  2. Bisa menghemat waktu sehingga perusahaan bisa langsung fokus ke profit dan berkembang dengan cepat.
  3. Membuat operasional dan manajemen lebih mudah karena sistem pribadi/perusahaan yang tersambung dalam satu cloud dapat dimonitor dan diatur dengan mudah.
  4. Menjadikan kolaborasi yang terpercaya dan lebih ramping.
  5. Mengehemat biaya operasional pada saat realibilitas ingin ditingkatkan dan kritikal sistem informasi yang dibangun
Kekurangan pada Cloud Computing
Komputer akan menjadi lambat atau tidak bisa dipakai sama sekali jika internet bermasalah atau kelebihan beban. Dan juga perusahaan yang menyewa layanan dari cloud computing tidak punya akses langsung ke sumber daya. Jadi, semua tergantung dari kondisi vendor/penyedia layanan cloud computing. Jika server vendor rusak atau punya layanan backup yang buruk, maka perusahaan akan mengalami kerugian besar.
Database Cloud merupakan sebuah database yang dapat di akses oleh client dari cloud service yang didistribusikan ke user melalui internet oleh cloud provider. Di bawah ini contoh dari database cloud computing :
1. Xeround
Merupakan layanan database cloud dengan basis MYsql.Xeround saat ini telah tersedia di Amazon Web Services yang data centernya terletak di Amerika utara dan Eropa. Perangkat lunak ini menggunakan partisi virtual dimana data partisi yang dipisahkan – atau diabstraksikan – dari sumber daya fisik. Ini partisi virtual memegang salinan baik data dan indeks, untuk memastikan ketersediaan tinggi dan kinerja.
2. Microsoft Sql Azure Database
Microsoft ® SQL Azure ™ Database adalah database layanan awan relasional (RDBMS) yang dibangun pada SQL Server ® teknologi. Ini adalah, sangat tersedia scalable, multi-penyewalayanan database yang diselenggarakan oleh Microsoft di awan. Database SQL Azuremembantu untuk meringankan penyediaan dan penyebaran database multipel. Pengembang tidak perlu menginstal, setup, patch atau mengelola perangkat lunak apapun, karena semua itudiurus oleh Microsoft dengan platform ini sebagai layanan (PAAS). Ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan adalah built-in dan tidak ada administrasi fisik yang diperlukan.Pelanggan dapat menggunakan pengetahuan yang ada di T-SQL pengembangan dan modelrelasional data untuk simetri akrab dengan yang ada pada database lokal. Selain itu, pelanggan bisa mendapatkan produktif pada SQL Azure cepat dengan menggunakan perkembangan yang sama dan alat-alat manajemen yang mereka gunakan untuk lokal layanan database.
3. SimpleDb
Ini merupakan salah satu Database NoSql yang berjalan di atas cloud.SimpleDb ini adalah salah satu Database Cloud miliki Amazon Web Services.  Berikut beberapa fitur dari simple db:
  • Conditional Put and Delete : operasi baru, yang ditambahkan pada Februari 2010. Mereka mengatasi masalah yang timbul ketika mengaksesSimpleDB bersamaan. Pertimbangkan sebuah program sederhana yang menggunakan SimpleDB untuk menyimpan counter, yaitu sejumlah yang dapatbertambah. Program harus dapat melakukan tiga hal:
  1. Mengambil nilai saat ini dari counter dari SimpleDB.
  2. Tambahkan satu untuk menilai.
  3. Menyimpan nilai baru di tempat yang sama dengan nilai lama di SimpleDB.
  •  Consistent Read : fitur baru yang dirilis pada saat yang sama sebagai putbersyarat dan hapus bersyarat. Seperti namanya, read konsisten menangani masalah-masalah yang timbul karena model konsistensi akhirnya SimpleDB ini.
4. CouchOne.
CouchOne adalah Database cloud dari CouchDb yang berjalan di atas cloud.Namun saat ini masih dalam versi beta.
Sumber :

| 0 Comments


Normalisasi Data

Pengertian Normalisasi Basis data

Definisi/Pengertian Normalisasi

Istilah Normalisasi berasal dari E. F.Codd, salah seorang perintis teknologi basis data. selain dipakai sebagai metodologi tersendiri untuk menciptakan struktur tabel 9relasi) dalam basis data (dengan tujuan utnuk mengurangi kemubaziran data)  , normalisasi terkadang hanya diipakai sebagai perangkat verifikasi terhadap tabel-tabel yang dihasilkan oleh metodologi lain ( misalnya E-R). Normalisasi memberikan panduan yang sangat membantu bagi pengembang untuk mencegah penciptaan struktur tabel yang kurang fleksibel atau mengurangi keflekxibelan.
Kroenke mendefinisikan normalisasi sbagai proses untuk mengubah suatu relasi yang memiliki masalah tertentu ke dalam dua buah relasi atau lebih yang tida memiliki masalah tersebut. Masalah yang dimaksud olej kroenke ini sering disebut dengan istilah anomali.
( Pada beberapa literatur, istilah relasi yang digunakan pada bab ini terkadang digantikan dengan tabel. Istilah relasi digunakan pada bab ini dikarenakan definisi tentang normalisasi memang menggunakan istilah relasi).

Tujuan normalisasi

  • Untuk menghilangkan kerangkapan data
  • Untuk mengurangi kompleksitas
  • Untuk mempermudah pemodifikasian data

Anomali

Anomali adalah proses pada basis data yang memberikan efek samping yang tidak diharapkan ( misalnya menyebabkan ketidakonsistenan data atau membuat suatu data menjadi hilang ketika data dihapus)
Macam Anomali terdiri dari
  • Anomali peremajaan,
  • Anomali Penghapusan, dan
  • Anomali penyisipan

Anomali peremajaan

Anomali ini terjadi bila ada perubahan pada sejumlah data yang mubazir, tetapi tidak seluruhnya diubah. Contoh : Tabel Pesanan
PemasokKotaBarangJumlah
KartikaJakartaMouse5
CitraBandungMonitor2
YudiMedanCPU2
CitraBandungPrinter1
Seandainya Citra dengan kota Bandung pindah ke Bogor maka pengubahan data hanya dilakukan pada data pertama menjadi : Tabel Pesanan
PemasokKotaBarangJumlah
KartikaJakartaMouse5
CitraBogorMonitor2
YudiMedanCPU2
CitraBandungPrinter1
Di sini terlihat bahwa data tentang pemasok Citra tidak sama yang menyebabkan ketidakkonsistenan data.

Anomali Penyisipan

Anomali ini terjadi pada saat penambahan data ternyata ada elemen yang kosong dan elemen tsb justru menjadi key. Contoh : Tabel Kursus
NoSiswaKursusBiaya
10Bhs.Inggris60000
10Bhs.Perancis80000
10Bhs.Jepang70000
15Bhs.Inggris60000
20Bhs.Jepang70000
Misalnya akan dibuka kursus baru yaitu Bhs.Jerman dengan biaya 75000 akan tetapi belum ada seorangpun yang ikut kursus ini, shg data menjadi : Tabel Kursus
NoSiswaKursusBiaya
10Bhs.Inggris60000
10Bhs.Perancis80000
10Bhs.Jepang70000
15Bhs.Inggris60000
20Bhs.Jepang70000

Bhs.Jerman75000

Anomali penghapusan

Anomali ini terjadi apabila dalam satu baris/ tuple ada data yang akan dihapus sehingga akibatnya terdapat data lain yang hilang. Contoh pada table kursus data NoSiswa 20 akan dihapus karena sudah tidak ikut kursus lagi sehingga akibatnya data kursus bhs jepang dan biaya 70000 akan ikut terhapus.

sumber : http://tricklik.blogspot.com/2013/04/pengertian-normalisasi-basis-data.html

| 0 Comments


Data Maining

Penggalian data / data mining 
adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh darisistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, dan data bioinformatika), tapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.

 sumber : http://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data

| 0 Comments


Gudang data / data  warehouse
adalah suatu sistem komputer untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan kueri kompleks dan analisis (contohnya penambangan data,data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional.
  
sumber : http://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse

| 0 Comments


Basis Data

Database atau basis data adalah kumpulan data yang disimpan secara sistematis di dalam komputer dan dapat diolah atau dimanipulasi menggunakan perangkat lunak (program aplikasi) untuk menghasilkan informasi. Pendefinisian basis data meliputi spesifikasi berupa tipe data, struktur, dan juga batasan-batasan data yang akan disimpan. Basis data merupakan aspek yang sangat penting dalam sistem informasi dimana basis data merupakan gudang penyimpanan data yang akan diolah lebih lanjut. Basis data menjadi penting karena dapat menghidari duplikasi data, hubungan antar data yang tidak jelas, organisasi data, dan juga update yang rumit.

Proses memasukkan dan mengambil data ke dan dari media penyimpanan data memerlukan perangkat lunak yang disebut dengan sistem manajemen basis data (database management system | DBMS). DBMS merupakan sistem perangkat lunak yang memungkinkan user untuk memelihara, mengontrol, dan mengakses data secara praktis dan efisien. Dengan kata lain semua akses ke basis data akan ditangani oleh DBMS. Ada beberapa fungsi yang harus ditangani DBMS yaitu mengolah pendefinisian data, dapat menangani permintaan pemakai untuk mengakses data, memeriksa sekuriti dan integriti data yang didefinisikan oleh DBA (Database Administrator), menangani kegagalan dalam pengaksesan data yang disebabkan oleh kerusakan sistem maupun disk, dan menangani unjuk kerja semua fungsi secara efisien.Tujuan utama dari DBMS adalah untuk memberikan tinjauan abstrak data kepada user (pengguna). Jadi sistem menyembunyikan informasi tentang bagaimana data disimpan, dipelihara, dan tetap dapat diambil (akses) secara efisien. Pertimbangan efisien di sini adalah bagaimana merancang struktur data yang kompleks tetapi masih tetap bisa digunakan oleh pengguna awam tanpa mengetahui kompleksitas strukturnya.

Dilihat dari jenisnya, basis data dibagi menjadi dua yaitu:

Basis data flat-file. Basis data flat-file ideal untuk data berukuran kecil dan dapat dirubah dengan mudah. Pada dasarnya, mereka tersusun dari sekumpulan string dalam satu atau lebih file yang dapat diurai untuk mendapatkan informasi yang disimpan. Basis data flat-file baik digunakan untuk menyimpan daftar atau data yang sederhana dan dalam jumlah kecil. Basis data flat-file akan menjadi sangat rumit apabila digunakan untuk menyimpan data dengan struktur kompleks walaupun dimungkinkan pula untuk menyimpan data semacam itu. Salah satu masalah menggunakan basis data jenis ini adalah rentan pada korupsi data karena tidak adanya penguncian yang melekat ketika data digunakan atau dimodifikasi.

Basis data relasional. Basis data ini mempunyai struktur yang lebih logis terkait cara penyimpanan. Kata "relasional" berasal dari kenyataan bahwa tabel-tabel yang berada di basis data dapat dihubungkan satu dengan lainnya. Basis data relasional menggunakan sekumpulan tabel dua dimensi yang masing-masing tabel tersusun atas baris (tupel) dan kolom (atribut). Untuk membuat hubungan antara dua atau lebih tabel, digunakan key (atribut kunci) yaitu primary key di salah satu tabel dan foreign key di tabel yang lain. Saat ini, basis data relasional menjadi pilihan karena keunggulannya. Beberapa kelemahan yang mungkin dirasakan untuk basis data jenis ini adalah implementasi yang lebih sulit untuk  data dalam jumlah besar dengan tingkat kompleksitasnya yang tinggi dan proses pencarian informasi yang lebih lambat karena perlu menghubungkan tabel-tabel terlebih dahulu apabila datanya tersebar di beberapa tabel.

Ada beberapa bagian bagian dari database yaitu:

A).Komponen Database    Komponen yang terdapat pada suatu database antara lain :1).Tabel Sebuah komponen yang digunakan untuk menyimpan suatu data yang telah di akses dan dimasukkan kedalamnya.2).RecordIsi atau data dari table tersebut yang telah dikelola. Record dapat mempunyai beberapa macam data. Dan data berfariasi tersebut di simpan kedalam table dan itulah yang disebutrecord.3).FieldPemberian identitas suatu data dimana data tersebut akan di letakkan. Sesuai dengan pengelompokan datanya.

B).Strukture DatabaseStrukture database adalah suatu pengaturan field-field pada suatu table pada database. Beberapa struktur database sbb:1).Nama FieldDigunakan sebagai suatu pemberian identitas atau member keterangan pada field.2). Type DataPemberian suatu tipe pada field sesuai dengan identitas yang telah diberikan.3).Ukuran DataPemberian suatu panjang atau banyak data yang telah di inputkan 4).KeteranganMemberikan suatu keterangan atau deskripsi pada sebuah field.Jika anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang Database silahkan belajar yang rajin & tekun agar anda mudah menguasai database. Sampai bertemu di artikel selanjutnya

Contoh Basis DataBasisdata warisan (legacy database) adalah basis data yang sedang digunakan oleh sebuah perusahaan. Istilah warisan menyatakan bahwa basisdata telah dipakai selama beberapa tahun dan basisdata yang ada tidak sesuai dengan teknologi masa kini. Ketika sebuah perusahaan telah menentukan untuk merancang sebuah basisdata, basisdata yang ada dianggap sebagai basisdata warisan.Contoh basisdata yang telah kita kenal adalah :

  1. Buku alamat
  2. Buku telepon
  3. Katalog perpustakaan
  4. Toko buku online
  5. Peta jalan
Beberapa basisdata diatas merupakan basisdata statis, sedangkan yang lainnya dinamis. Sebagai contoh, peta jalan adalah basisdata statis yang mengandung informasi seperti kota, arah, jarak, dan sebagainya. Dengan melihat sebuah peta, Anda cepat menemukan tujuan relative terhadap posisi anda sekarang. Informasi pada peta tidak berubah dalam waktu lama. Buku telepon pun merupakan basisdata statis karena informasi didalamnya hanya dicetak setiap tahun. Buku alamat adalah contoh basisdata dinamis yang banyak digunakan sehari-hari. Buku alamat merupakan basisdata dinamis karena isinya dapat diubah dengan cepat. Alamat teman baru dapat ditambahkan dan alamat teman lama dapat dihapus dengan mudah.Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa basis data adalah kumpulan informasi yang disusun berdasarkan cara tertentu dan merupakan suatu kesatuan yang utuh. Dengan sistem tersebut data yang terhimpun dalam suatu database dapat menghasilkan informasi yang berguna.

Dari definisi ini, terdapat tiga hal yang berhubungan dengan basis data, yaitu sebagai berikut :
  1. Data itu sendiri yang diorganisasikan dalam bentuk dalam bntuk basis data (database).
  2. Simpanan permanen (storage) untuk menyimpan basis data tersebut. Simpanan ini merupakan bagian dari teknologi perangkat keras yang digunkan di sistem informasi. Simpanan yang permanen umumnya digunakan berupa hard disk.
  3. Perangakat lunak untuk memanipulasi basis datanya. Perangkat lunak ini dapat dibuat sendiri dengan menggunakan bahasa pemrograman komputer atau dibeli dalam bentuk suatu paket. Banyak paket perangkat lunak yang disediakan untuk memanipulasi basis data. Perangkat lunak ini disebut dengan DBMS (Data Base Management System). Contoh DBMS yang terkenal misalnya dBASE, Fox, Base, Microsoft Access, Oracle dan lain-lain. DBMS yang popular untuk mengolah basis data sekarang ini adalah RDBMS (Relational Data Base Management System). RDBMS menggambarkan field dari data dan bagian baris menunjukkan record dari data.

| 0 Comments


TEST

BISMILLAH :D

| 0 Comments

Diberdayakan oleh Blogger.

Followers

Sample Widget