Analisa Perbandingan Performa Openstack dan Apache Cloudstack dalam Model Cloud Computing Berbasis Infrastructure As a Service
Hari Triyanto #1 , Arif Bijaksana Putra Negara #2 , Muhammad Azhar Irwansyah #3
# Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, 78115 hari.triyanto22@gmail.com arifbpn@gmail.com
irwansyah.azhar@gmail.com
Abstrak —    Efisiensi  pemanfaatan  sumber  daya  komputasi dapat di lakukan dengan melakukan virtualisasi pada mesin fisik  komputer.  Pada cloud  computing ,  sumber  daya  seperti CPU, memori, storage dan jaringan dapat dipandang sebagai suatu  layanan  dengan  virtualisasi  sebagai  jantungnya. Openstack dan Cloudstack merupakan salah satu opensource untuk  membangun cloud  computing dengan model IaaS. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan Openstack dan Cloudstack dalam perancangan private cloud computing dengan  aspek  pengujian web  server ,  komputasi, oltp database dan  jaringan.  Pengujian  menggunakan  metrik skalabilitas dengan metode pengujian overhead dan linearity . Implementasi dilakukan pada satu server dengan menggunakan  satu router dan  satu  laptop  sebagai client . Client bertugas untuk menjalankan pengujian menggunakan tools seperti  Httperf,  Sysbench  dan  Iperf.  Sejumlah  beban pengujian  diberikan  untuk  tiap  tiap instance berdasarkan skenario  pengujian  yang  telah  di  buat.  Hasil  pengujian menunjukan  bahwa  waktu  eksekusi  yang  diperlukan  untuk mengakses web  server dan  komputasi  pada instance Openstack  lebih  rendah  daripada instance Cloudstack. Sedangkan pada pengujian oltp database dan jaringan, hasil pengujian  menunjukan  bahwa instance pada  Cloudstack lebih unggul dengan waktu eksekusi oltp database yang lebih rendah, throughput yang  lebih  tinggi  serta jitter yang  lebih rendah.  Oleh  karena  itu,  Openstack  unggul  dalam penggunaan aplikasi berbasis web dan komputasi sedangkan Cloudstack unggul dalam aplikasi dengan transaksi database yang tinggi serta membutuhkan jaringan yang baik.
Kata kunci — IaaS, Openstack, Cloudstack, Cloud
Computing, Studi Komparati f

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  komputasi  telah  beralih  dari  komputasi tradisional  ke  arah  komputasi  awan.    Komputasi  awan ( cloud  computing )  adalah  sebuah  model  komputasi  baru yang membawa disiplin, teknologi dan model bisnis untuk menyajikan informasi teknologi sesuai permintaan. Cloud computing merupakan  perkembangan  dari  komputasi
tradisional.  Pada  komputasi  tradisional,  seluruh  sumber daya  seperti  CPU,  memori,  penyimpanan  dan  jaringan digabung  menjadi  satu  untuk  menghasilkan  daya komputasi  yang  besar.  Sedangkan  pada cloud computing , sumber  daya  yang  besar  tersebut  dipecah  menjadi beberapa mesin virtual agar penggunaannya lebih efisien.
Pada cloud  computing terdapat  model  pengembangan public cloud dan private cloud . Public cloud memberikan kemudahan pada pengguna, organisai ataupun perusahaan untuk  mengeluarkan  biaya  sesuai  dengan  sumber  daya yang  digunakan  serta  terbebas  dari  biaya  perancangan infrastruktur.  Pengguna  tersebut  dapat  mengatur  jumlah pembiayaan  yang  dikeluarkan  agar  proses  bisnis  tetap berjalan.  Akan  tetapi  semakin  berkembangnya  kebutuhan dari  pengguna  maka  diperlukan  sumber  daya  yang  lebih besar  pula.  Selain  itu,  permasalahan  seperti  keamanan data, kontrol dan perawatan menjadi salah satu poin yang diperhitungkan  dalam  menggunakan public  cloud . Penggunaan  p rivate  cloud merupakan  salah  satu  solusi dalam menjaga keamanan data vital pengguna. Selain itu, model private  cloud memungkinkan  pengguna  untuk melacak permasalahan dalam menjalankan sistem.
Dalam  perancangan private  cloud terdapat  beberapa perangkat  lunak opensource yang  dapat  digunakan  untuk perancangan private cloud seperti Eucalyptus , Opennebula , Openstack dan Cloudstack .  Perangkat  lunak tersebut  melakukan  manajemen  terhadap  pengelolaan CPU, memori, penyimpanan dan jaringan. Openstack dan Apache  Cloudstack  merupakan  perangkat  lunak  yang dapat  digunakan  untuk  membangun private  cloud computing berbasis  IaaS.  Openstack  dan  Apache Cloudstack  digunakan  oleh  organisasi,  perusahaan, pemerintah  dan  akademisi.  Openstack  dan  Apache Cloudstack  dapat  digunakan  pada  sistem  operasi  Ubuntu, Centos,  Redhat  serta  berbagai hypervisor seperti  KVM dan Xen sebagai jantung virtualisasinya. Ubuntu memiliki dukungan  komunitas  yang  besar  sehingga  memudahkan
pengguna dalam melakukan konfigurasi. Dalam virtualisasi  menggunakan hypervisor ,  Xen  dianggap sebagai hypervisor yang lebih stabil pada I/O dan jaringan sedangkan KVM unggul pada daya komputasinya.
Kemunculan opensource  cloud  computing yang berbeda  memerlukan  keputusan  untuk  memilih  perangkat lunak cloud  computing yang  paling  cocok  dengan kebutuhan pengguna. Perbedaan komponen dan arsiktektur perangkat lunak cloud computing mengakibatkan  perbedaan  performa  pada  CPU,  memori, R/W hard  disk dan  QoS  jaringan  yang  diberikan. Diperlukan  suatu  analisa  untuk  mengetahui  perbandingan performa  cloud  computing  yang  digunakan.  Analisa dilakukan  menggunakan  metrik  skalabilitas  dengan metode overhead dan linearity untuk  mengukur performa sesuai dengan aspek yang akan diuji.  Diharapkan dengan adanya  analisa  perbandingan  performa  tersebut  dapat membantu  pengguna  dalam  pemilihan  perangkat  lunak berbasis IaaS.

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Cloud Computing
Cloud  computing adalah  sebuah client-server dimana resource  seperti server,  storage,  network dan software dapat dipandang sebagai layanan yang dapat diakses oleh pengguna  secara remote dan  setiap  saat  [1].  Pengguna dapat  menikmati  berbagai  layanan  yang  disediakan  oleh provider  cloud  computing tanpa  perlu  terlalu  banyak meminta bantuan teknis atau support dari pihak provider Komputasi  awan  atau cloud  computing adalah teknologi yang cukup baru di dalam dunia IT ( Information Technology )  di  mana  komputasi  awan  ini  berfungsi sebagai  layanan  berupa  (jaringan,  server,  aplikasi, penyimpanan  dan  lain-lain)  yang  disediakan  kepada  para pengguna internet untuk kemudahan dalam beraktifitas [2]. Ada  tiga  jenis  bentuk  layanan  cloud  computing  yang diberikan  kepada  pengguna.  Layanan  tersebut  sebagai berikut:
1) Software as a Service : Software as a Service atau SaaS  merupakan  Layanan  yang  diberikan  dengan menyediakan software maupun  aplikasi  yang  dapat diakses pelanggan via internet [3]. Penyedia layanan cloud computing berinteraksi  dengan  pengguna  dan  pelanggan melalui  sebuah front-end  panel .  SaaS  menghapus kebutuhan  organisasi  untuk  melakukan  instalasi  dan menjalankan  aplikasi  pada  komputer  atau data  center mereka.  Pengguna  dapat  menggunakan  aplikasi  tanpa harus  mengerti  bagaimana  data  disimpan,  melakukan perawatan dan pengembangan aplikasi tersebut
2) Platform as a Service : Platform as a Service atau PaaS  merupakan  layanan  perangkat  lunak  perantara  pada lingkungan cloud untuk  memfasilitasi  berjalannya program  aplikasi  aplikasi  lainnya  [4].  PaaS  menjadi wadah  bagi  pengguna  untuk  menjalankan  aplikasinya. Pada  PaaS,  penyediaan platform bagi developer yang dikelola oleh pihak provider dan diakses melalui internet. PaaS  memungkinkan  kita  untuk  membangun  aplikasi,
upload aplikasi,  melakukan testing aplikasi,  ataupun mengatur  konfigurasi  yang  dibutuhkan  dalam  proses pengembangan aplikasi. Pengguna hanya perlu fokus pada pengembangan  aplikasi  karena  perawatan  sistem  dikelola oleh pihak provider .
3) Infrastructure  as  a  Service : Infrastructure  as  a Service atau IaaS adalah salah satu dari layanan dasar dari cloud  computing yang  menyediakan  layanan  berupa infrastruktur  IT  seperti  CPU, storage,  memory,  network , dan  sebagainya  yang  bersifat scalable dimana  sumber daya yang disewakan dapat diubah ubah sesuai kebutuhan pelanggan  dengan  mudah  [5].  IaaS  menyediakan  sumber daya  komputer  yang  tervirtualisasi  dan  dapat  diakses melalui  internet.  Sumber  daya  tersebut  dipesan  oleh pengguna  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  biaya  yang dimiliki  oleh  pengguna.  Pengguna  dapat  memilih  sistem dengan  berbagai  varian  cpu,  memori  dan  penyimpanan. Selain  itu  pengguna  juga  dapat  melakukan  konfigurasi jaringan  meskipun  bersifat  terbatas  pada  kebijakan provider .  IaaS  memungkinkan  pengguna  dalam  memilih dan  mengkonfigurasikan  sistem  operasi  yang  disediakan oleh provider .  Pengguna  dapat  mengakses terminal dan melakukan instalasi package untuk mendukung pengembangan aplikasi.

## B. Openstack
OpenStack  merupakan open  source  cloud computing software  untuk  membangun  i nfrastruktur  cloud yang dapat diandalkan [5].
1) Keystone : Keystone ( Identity Service ) menyediakan layanan identitas dan akses kebijakan untuk semua  komponen  dalam  keluarga  OpenStack  [6]. Keystone  menyediakan  otentikasi  dan  otorisasi  untuk semua komponen OpenStack. Otorisasi akan memverifikasi  apakah  pengguna  yang  terotentikasi memiliki akses ke layanannya yang dia minta atau tidak.
2) Glance :  Glance  ( Image  Service )  OpenStack Imaging Service adalah salah satu produk dari OpenStack yang digunakan untuk layanan virtual disk images [6].
3) Nova : Nova ( Compute Service ) bertindak sebagai platform  management yang  mengelola  sumber  daya komputasi,  jaringan,  otorisasi,  dan  kebutuhan  skalabilitas dari  OpenStack cloud [6].  Nova  menangani  seluruh kegiatan yang berkaitan dengan siklus hidup instance.
4) Neutron :  Neutron  ( Networking  Service )  adalah salah  satu  komponen  Openstack  yang  menyediakan layanan cloud  Network  as  a  Service dan  memungkinkan pengguna  untuk  melakukan  konfigurasi  jaringan  pada cloud [6] . Neutron  memungkinkan  pengguna  untuk menghubungkan  perangkat  antarmuka  yang  dikelola  oleh Openstack  ke  perangkat  lainnya.  Neutron  berinteraksi dengan Nova untuk menyediakan jaringan dan konektivitas dengan instance.
5) Horizon :  Horizon  ( User  Interface  Service ) merupakan suatu layanan user interface dalam infrastruktur Openstack yang memberikan akses visualisasi  bagi user dalam  menciptakan cloud [6]. Horizon menyediakan suatu layanan administrator dengan
sebuah  GUI  untuk  mengakses instance ,  melakukan provisioning dan otomatisasi sumber daya cloud .
6) Cinder :  Cinder  ( Block  Storage  Service )  adalah komponen  penyimpanan  blok  yang  lebih  analog  dengan gagasan  tradisional  komputer  yang  dapat  mengakses lokasi  tertentu  pada disk  drive serta  menyediakan perangkat penyimpanan untuk digunakan dengan instances pada OpenStack [6].

## C. Apache Cloudstack
Apache  Cloudstack  merupakan  suatu  perangkat  lunak opensource yang  digunakan  untuk  membangun private, public atau hybrid  cloud IaaS  dengan  mengelola  sumber daya  komputer  [7].  Cloudstack  dikembangkan  dan didukung  oleh  komunitas  dan  beberapa provider  cloud saat  ini.  Sebagai  salah  satu  perangkat  lunak  IAAS, Cloudstack didukung Apache Software Foundation (ASF) sebagai projek utamanya di tahun 2013.
1) Host : Host merupakan  suatu  komputer  yang menyediakan  daya  komputasi  untuk  menjalankan  virtual machine. Host pada  Cloudstack  menggunakan hypervisor seperti  Xen  Server  dan  KVM  untuk  mengelola virtual machine . Host merupakan zona terkecil dalam pengembangan cloud
computing
menggunakan Cloudstack.
2)
Cluster : Cluster merupakan  kumpulan  dari beberapa host . Satu cluster terdiri dari beberapa perangkat yang  identik  dan  menjalankan hypervisor yang  sama,  di satu subnet yang  sama  dan  saling  berbagi  media penyimpanan.  Setiap  VM  yang  berjalan  di  satu cluster dapat  bermigrasi  antar host tanpa  mengganggu  layanan pengguna.
3) Pods : Pods merupakan  satu  kumpulan cluster dalam  1  rak.  Tiap-tiap  host  di pod yang  sama menggunakan subnet jaringan yang sama.
4) Zone : Zone memiliki  kedudukan  terbesar  kedua dalam  perancangan cloud  computing menggunakan Cloudstack. Zone terdiri  dari  sebuah pod atau  lebih  dan dimungkinkan  untuk  memiliki  penyimpanan  redundan. Suatu zone dapat dianggap sebagai sebuah datacenter .

## D. Httperf
Httperf adalah program  untuk  mengukur  kinerja  atau performansi  dari web   server yang   dibuat  oleh  David Mosberger  dari  HP Labs [8]. Httperf  menyediakan  fitur yang  fleksibel  dalam  pembuatan  beban  kerja  sesuai dengan variable yang diberikan padanya

## E. Sysbench
Sysbench  adalah  aplikasi benchmark yang  ditujukan untuk  mengukur  performansi  dari  suatu database yang dijalankan  melalui command prompt atau terminal pada sistem  operasi  linux  [9].  Sysbench  dapat  melakukan  tes pada  CPU  dan database .  Pengujian  yang  dilakukan  pada tes  CPU  berupa  mencari  bilangan  prima  dalam  jumlah yang telah ditentukan. Sysbench akan menverifikasi suatu bilangan prima dengan membagi bilangan tersebut dengan rentang  angka  dua  hingga  akar  dari  bilangan  tersebut.
Pengujian  yang  dilakukan  pada  tes database dilakukan dengan  melakukan insert , read , update dan delete pada database .

## F. Iperf
Iperf  adalah  perintah  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja bandwidth TCP  dan  UDP  untuk  menampilkan throughput , delay jitter ,  dan packet  loss [10].  Iperf  dapat digunakan  untuk  mengukur  performa  jaringan  atau koneksi  baik  antar instance maupun instance ke  luar melalui terminal.

## G. Metodologi Penelitian
Diagram  alir  ( flowchart )  penelitian  yang  digunakan untuk  menjelaskan  langkah-langkah  perencanaan  dalam melakukan  penelitian.  Diagram  alir  ( flowchart )  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1 Diagram alir penelitian

## H. Rancang Arsitektur Jaringan
Arsitektur jaringan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar. 2 Arsitektur jaringan

## I. Rancang Pengujian Overhead
Overhead pada  virtualisasi server adalah  seberapa sering  dan  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  oleh hypervisor untuk  menyelesaikan  suatu  proses  dan menjalankan  kembali virtual  machine [11].  Pengujian
overhead dilakukan  dengan  cara  menambahkan instance dan  melakukan  pengujian  pada instance tersebut.  Setiap instance yang  di  tambahkan  akan  di  uji  secara  bertahap. Aspek  yang  diuji  pada instance tersebut  yaitu  kecepatan komputasi, web  server,  database dan  kualitas  jaringan. Pengujian  dijalankan  oleh client yang  terhubung  ke instance yang  di  uji.  Simulasi  pengujian overhead dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar. 3 Skenario pengujian overhead

## J. Rancang Pengujian Linearity
Linearitas pada virtualisasi server dapat diartikan sama dengan overhead ,  akan  tetapi  dalam  pengujian  linearitas, virtual machine yang ditambahkan diberikan aplikasi yang sama  [11].  Pengujian  linearitas  mengarah  pada  penilaian kuantitatif tetang waktu yang diperlukan oleh suatu sistem untuk memproses beban kerja sesuai dengan jumlah mesin virtual  yang  digunakan.  Pengujian  linearitas  dilakukan dengan  cara  memberikan  beban  kerja  untuk  setiap instance yang  ditambahkan.  Aspek  yang  diuji  pada linearitas  yaitu  waktu  eksekusi  perintah  pada web  server, komputasi ,  database dan  jaringan.  Setiap  pengujian dilakukan  bersamaan  untuk  setiap  mesin  virtual  yang dijalankan.
Gambar. 4 Skenario pengujian linearity III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil dan Analisa Webserver
Webserver adalah  sebuah  bentuk server yang  khusus digunakan  untuk  menyimpan  halaman website atau homepage [12].  Pengujian webserver menggunakan Httperf  untuk  mendapatkan  waktu  eksekusi  dengan jumlah koneksi sebanyak dua puluh ribu koneksi. Adapun pengujian  dilakukan  dengan  pada localhost  instance dengan web awal  pada  saat  pertama  kali  dilakukan
instalasi  Apache webserver .  Hasil  pengujian overhead webserver dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN O VERHEAD WEBSERVER Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) Host (detik) 1 8.136 8.4986 3.2256 2 8.4672 8.6648 3.2256 3 8.8068 8.7632 3.2256 4 8.8868 8.8048 3.2256 5 9.0304 8.9424 3.2256 6 9.3322 9.2532 3.2256 7 9.4234 9.5312 3.2256 8 9.4598 10.8376 3.2256 9 9.8056 9.767 3.2256 10 9.5902 10.7682 3.2256
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  1,  dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack  dan  Cloudstack  dalam  bentuk  visual  pada Gambar 5.
Gambar. 5 Grafik pengujian overhead webserver
Pada pengujian linearity, seluruh instance yang sedang aktif  menjalankan  httperf  secara  bersamaan.  Hasil  dari pengujian linearity web server dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
TABEL II H ASIL P ENGUJIAN L INEARITY WEBSERVER Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) 1 8.4528 8.4986 2 9.0643 8.611 3 7.3717 9.7761 4 8.9705 9.9766 5 9.2102 10.2115 6 8.3576 10.6006 7 7.6143 8.954 8 9.1757 9.5712 9 8.7316 12.5537 10 8.8121 13.2984
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  2,  dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack  dan  Cloudstack  dalam  bentuk  visual  pada Gambar 6.
Gambar. 6 Grafik pengujian linearity webserver
Pengujian  httperf  berfokus  pada  waktu  eksekusi  yang diperlukan  oleh instance untuk  melakukan connection, request dan reply .  Httperf  menggunakan  kemampuan CPU  untuk  membuat  permintaan  tersebut.  Tujuan  dari pengujian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  waktu  eksekusi yang  lebih  rendah  antara  instance  Openstack  dan Cloudstack  dengan host sebagai  media  pembandingnya. Dengan  waktu  eksekusi  yang  lebih  rendah  maka  lebih banyak  permintaan  http  yang  dapat  dibuat  per  detik  oleh web server tersebut. Berdasarkan  pengujian overhead  web  server yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  didapatkan hasil  bahwa  waktu  eksekusi  yang  diperlukan instance cenderung  naik  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah instance dijalankan.  Kenaikan  tersebut  dapaat  kita perhatikan  pada  Gambar  5.  Hasil  pengujian  menunjukan bahwa  waktu  eksekusi  antara  Cloudstack  dan  Openstack relatif  sama  pada instance pertama  hingga instance ketujuh.  Namun  pada instance delapan  hingga  sepuluh Openstack  memiliki  waktu  eksekusi  yang  lebih  rendah daripada  Cloudstack.  Jika  dibandingkan  dengan host, waktu eksekusi pada Openstack dan Cloudstack lebih dari dua  kali  lipat  untuk  pengujian  tiap  tiap instance .  Waktu eksekusi web server pada host memang lebih baik, namun jika  salah  satu web pada host tersebut  menggunakan seluruh  sumber  daya  maka  aka  berdampak  pada  kinerja web yang  lain.  Pada instance Openstack  dan  Cloudstack, seluruh  sumber  daya  tersebut  terpisah,  sehingga  apabila salah  satu instance mengalami  kegagalan,  maka instance lain masih dapat bekerja dnegan baik.
Berdasarkan  pengujian linearity web server yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  didapatkan hasil  bahwa instance pada  Cloudstack  mengalami penambahan  waktu  eksekusi  sebanding  dengan  jumlah instance  yang  digunakan  sedangkan instance pada Openstack  cenderung  relatif  sama  untuk  rata  rata  waktu eksekusinya.  Kenaikan  waktu  eksekusi  tersebut  dapat dilihat  pada  grafik  pada  Gambar  6.  Pada  pengujian linearity  web  server dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Openstack  lebih  unggul  dari  Cloudstack  karena  waktu eksekusi yang lebih relatif lebih rendah.
B. Hasil dan Analisa Komputasi
Pengujian  Komputasi  menggunakan  Sysbench  untuk menghitung  waktu  yang  diperlukan  oleh instance untuk menemukan  dua  puluh  ribu  bilangan  prima.  Hasil pengujian komputasi dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN O VERHEAD WEBSERVER Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) Host (detik) 1 29.81958 31.3641 27.58122 2 29.83824 32.02746 27.58122 3 30.47266 32.82794 27.58122 4 30.87008 32.92118 27.58122 5 31.19182 33.6778 27.58122 6 31.79386 34.05862 27.58122 7 32.22864 35.01746 27.58122 8 32.35438 35.17498 27.58122 9 32.93492 35.06258 27.58122 10 33.6388 35.71812 27.58122
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  III,  dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack dan Cloudstack pada Gambar 7.
Gambar. 7 Grafik pengujian overhead komputasi
Hasil  pengujian linearity komputasi  dapat  dilihat  pada Tabel  IV.  Pada  tabel  tersebut,  seluruh  instance menjalankan  Sysbench  secara  bersamaan  untuk  mencari dua puluh ribu bilangan prima.
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN L INEARITY WEBSERVER Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) 1 29.4861 31.3641 2 30.1301 31.9734 3 30.3317 31.8808 4 30.2267 31.4976 5 30.8826 32.1455 6 31.2808 32.6480 7 30.9684 32.6050 8 30.8422 32.5666 9 32.9786 34.6349 10 34.9860 36.1353
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  IV,  dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack dan Cloudstack pada Gambar 8.
Gambar 8 Grafik pengujian linearity komputasi
Pengujian  komputasi  bertujuan  untuk  mengetahui waktu  eksekusi  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan suatu  perhitungan  antara instance Openstack  dan Cloudstack.  Beberapa  aplikasi  berbasis  web  dan  dekstop memerlukan  CPU  untuk  menyelesaikan  algoritma pemrogramannya.  Selain  itu, service lain  yang  bertugas untuk  menjalankan  sistem  operasi  juga  bergantung  pada kinerja  CPU  tersebut.  Dengan  kinerja  CPU  yang  lebih baik  maka  pemrosesan  layanan  lain  seperti  ftp, web service dan perhitungan komplek menjadi lebih baik. Berdasarkan  hasil  pengujian overhead komputasi  yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  waktu eksekusi  mengalami  kenaikan  yang  stabil  sesuai  dengan penambahan  jumlah instance yang  dijalankan.  Pada pengujian  ini  terlihat  bahwa instance pada  Openstack relatif  lebih  baik  daripada instance pada  Cloudstack.  Hal ini  dikarenakan  waktu  eksekusi  Openstack  yang  lebih rendah dibandingkan dengan Cloudstack. Waktu eksekusi tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  yang  menunjukan grafik  pengujian.  Pada  pengujian  ini,  waktu  eksekusi antara instance Openstack  dan  Cloudstack  relatif mendekati  waktu  eksekusi host .  Hal  ini  dikarenakan pengujian  CPU  pada  Sysbench  hanya  menjalankan  satu thread pengujian sehingga CPU yang bekerja antara host , Openstack  dan  Cloudstack  sama  sama  berjumlah  1 core CPU.
Berdasarkan  pengujian linearity komputasi  yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  didapatkan hasil  bahwa instance pada  Cloudstack  mengalami penambahan  waktu  eksekusi  sebanding  dengan  jumlah instance yang  digunakan  sedangkan instance pada Openstack  cenderung  relatif  sama  untuk  rata  rata  waktu eksekusinya.  Kenaikan  waktu  eksekusi  tersebut  dapat dilihat  pada  grafik  pada  Gambar  8.  Pada  pengujian linearity komputasi  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Openstack  lebih  unggul  dari  Cloudstack  karena  waktu eksekusi yang lebih relatif lebih rendah.

## C. Hasil dan Analisa Database
Pengujian database menggunakan  Sysbench  untuk menghitung  waktu  yang  diperlukan  oleh instance untuk
melakukan  pengujian  OLTP  dengan  jumlah  data  dibaca sebanyak  dua  puluh  ribu  data.  OLTP  adalah  kelas  sistem informasi  yang  memfasilitasi  dan  mengelola  aplikasi berorientasi  transaksi,  biasanya  untuk  pemrosesan  data entry dan retrieval [13]. Hasil pengujian komputasi dapat dilihat pada Tabel V berikut.
TABEL V
H ASIL P ENGUJIAN O VERHEAD D ATABASE Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) Host (detik) 1 158.29834 129.28872 62.22126 2 161.04316 129.61084 62.22126 3 161.42964 129.69062 62.22126 4 164.13384 131.01852 62.22126 5 163.05474 130.70722 62.22126 6 164.30342 134.70512 62.22126 7 162.08348 134.29838 62.22126 8 160.37508 135.6868 62.22126 9 156.2803 138.5282 62.22126 10 156.88988 145.6028 62.22126
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  V,  dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack  dan  Cloudstack  dalam  bentuk  visual  pada Gambar 9.
Gambar. 9 Grafik pengujian overhead database
Pengujian linearity database menggunakan  Sysbench untuk  melakukan  pengujian  OLTP  oleh instance aktif secara  bersamaan.  Berikut  hasil  pengujian lienarity database dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL VI H ASIL P ENGUJIAN LINEARITY D ATABASE Instance ke Openstack (detik) Cloudstack (detik) 1 154.8445 129.2887 2 158.7755 129.0991 3 153.7133 138.0587 4 161.7316 139.3046 5 160.3493 140.8554 6 159.5351 148.5788 7 159.4898 136.8081 8 168.6968 154.6885 9 170.7129 176.5241 10 176.9130 175.0828
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  VI,  maka dibuatlah  grafik  untuk  menampilkan  hasil  visual  dari
pengujian  yang  telah  dilakukan.  Adapun  grafik  tersebut dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar. 10 Grafik pengujian linearity database
Pengujian database dilakukan  untuk  mendapatkan waktu  eksekusi  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan beberapa  tes  OLTP  pada database .  Beberapa  aplikasi seperti online  store ,  inventori  barang,  aplikasi  penjualan serta sistem informasi mengandalkan cache memori untuk menyelesaikan transaksi pada database . Dengan kecepatan  transaksi database yang  lebih  baik  maka diharapkan  dapat  menambahkan,  menghapus,  mengubah dan menampilkan data dengan lebih baik.
Berdasarkan  hasil  pengujian overhead  database yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  waktu eksekusi  sama  sama  mengalami  kenaikan  yang  stabil sesuai  dengan  penambahan  jumlah instance yang dijalankan.  Pada  pengujian  ini  terlihat  bahwa  waktu eksekusi  oltp database pada instance Cloudstack  lebih cepat  daripada instance Openstack.  Hal  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 9.
Berdasarkan  hasil  pengujian linearity  database yang dilakukan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  didapatkan hasil  bahwa  waktu  ekselusi  mengalami  kenaikan  sesuai dengan  penambahan  jumlah instance dan  pengujian  yang dijalankan. Pada pengujian ini, waktu eksekusi cenderung stabil  pada instance Openstack.  Sedangkan  pada  instance Cloudstack,  kenaikan  waktu  eksekusi  stabil  hingga instance kelima. Instance keenam  dan  selanjutnya mengalami  kenaikan  yang  cenderung  kurang  stabil.  Pada pengujian linearity database ini, instance pada Cloudstack lebih  unggul  daripada  instance  pada  Openstack  karena waktu eksekusi OLTP database yang lebih rendah. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 10.

## D. Hasil dan Analisa Jaringan
Pengujian jaringan menggunakan Iperf untuk menghitung throughput, jitter dan packet loss . Throughput merupakan salah satu parameter dalam Quality of Service dimana  fungsinya  untuk  melihat  perbandingan  jumlah data  yang  di  proses  kirim  dalam  waktu  pengamatan tertentu  [14]. Jitter adalah  perbedaan  selang  waktu kedatangan  antar  paket  di  terminal  tujuan. Jitter dapat disebabkan  oleh  terjadinya  kongesti,  kurangnya  kapasitas
jaringan, variasi ukuran paket, serta ketidakakuratan paket [15]. Pengujian jaringan menggunakan Iperf sebagai salah satu  alat  pengujian. Instance Openstack  dan  Cloudstack menjalankan  Iperf server sedangkan client menggunakan PC/Laptop  (lihat  Gambar  2).  Hasil  pengujian throughput dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
TABEL VII H ASIL P ENGUJIAN O VERHEAD T HROUGHPUT Insance ke Openstck (Mbps) Cloudsack (Mbps) Host (Mbps) 1 748 723.6 764.6 2 750.2 732 764.6 3 728 735 764.6 4 710.4 762.2 764.6 5 744.6 769.4 764.6 6 750.8 741.8 764.6 7 731.8 762.4 764.6 8 771.2 783.2 764.6 9 777.8 781.2 764.6 10 785.4 782.8 764.6
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada Tabel  VII, dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack dan Cloudstack pada Gambar 11.
Gambar. 11 Grafik pengujian overhead throughput jaringan
Hasil Pengujian jitter dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.
TABEL VIII H ASIL P ENGUJIAN O VERHEAD JITTER Instance ke Openstack (ms) Cloudstack (ms) Host (ms) 1 0.0608 0.0542 0.0322 2 0.087 0.0414 0.0322 3 0.0808 0.0505 0.0322 4 0.0666 0.056 0.0322 5 0.076 0.0532 0.0322 6 0.0638 0.0558 0.0322 7 0.058 0.0566 0.0322 8 0.0638 0.0766 0.0322 9 0.0622 0.0542 0.0322 10 0.06175 0.0666 0.0322
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel VIII, dibuatlah grafik  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  performa Openstack  dan  Cloudstack  dalam  bentuk  visual  pada Gambar 12 berikut.
Gambar. 12 Grafik pengujian overhead jitter jaringan
Pada  pengujian linearity  throughput jaringan,  seluruh instance  aktif  bertugas  sebagai  Iperf server dan  PC menjadi Iperf client . Hasil pengujian linearity throughput dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
TABEL IX H ASIL P ENGUJIAN LINEARITY THROUGHPUT Instance ke Openstack (Mbps) Cloudstack (Mbps) 1 756.60 766.00 2 400.80 409.90 3 276.80 279.00 4 206.95 209.60 5 164.24 167.40 6 136.90 138.95 7 117.40 118.87 8 101.07 104.11 9 89.47 92.95 10 80.97 82.88
Berikut  grafik  untuk  menampilkan  hasil  visual  dari pengujian linearity throughput pada Gambar 13.
Gambar. 13 Grafik pengujian linearity throughput jaringan
Hasil pengujian dari linearity jitter dapat dilihat pada Tabel 10 berikut ini.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN LINEARITY THROUGHPUT Instance ke Openstack (ms) Cloudstack (ms)
1 756.60 766.00 2 400.80 409.90 3 276.80 279.00 4 206.95 209.60 5 164.24 167.40 6 136.90 138.95 7 117.40 118.87 8 101.07 104.11 9 89.47 92.95 10 80.97 82.88
Tampilan  visual  dari  hasil  pengujian linearity  jitter dapat dilihat pada Gambar 14 berikut ini.
Gambar. 14 Grafik pengujian linearity throughput jaringan
Pengujian  pada  jaringan private bertujuan  untuk mendapatkan  kecepatan throughput ,  variasi delay atau jitter dan  persentase packet  loss dalam  suatu  lingkungan internal  kerja  yang  berada  dalam  satu  gedung  atau  satu ruangan . Beberapa  layanan  seperti  ftp  dan  rdp memerlukan throughput yang tinggi serta jitter dan packet loss yang  rendah. Throughput merupakan  kecepatan aktual dari pengiriman data, jitter bertanggung jawab pada kondisi  kestabilan  jaringan  sedangkan packet  loss mengarah pada data yang  gagal sampai ke tempat tujuan. Iperf  menggunakan  protokol  TCP  untuk  menghitung throughput serta  protokol  UDP  untuk  menghitung jitter dan packet loss . Berdasarkan  hasil  pengujian overhead throughput jaringan  pada  Openstack  dan  Cloudstack,  kenaikan  dan penurunan  kecepatan  cenderung  tidak  stabil.  Pada pengujian  yang  telah  dilakukan,  tidak  diberikan  limitasi bandwidth . Hal ini dimaksudkan agar throughput jaringan melalui  protokol  TCP  dapat  mencapai  nilai  kecepatan maksimal  sesuai  dengan  batasan  kemampuan  mesin  yang digunakan.  Pada  Openstack  kecepatan  throughput instance berkisar  antara  710,4  Mbps  hingga  785,4  Mbps dengan  kecepatan  rata  rata  749.82  Mbps  .  Pada Cloudstack kecepatan throughput instance berkisar antara antara  723,6  Mbps  hingga  783,2  Mbps  dengan  kecepatan rata  rata  757.36  Mbps.  Berdasarkan  grafik  pada  Gambar 12,  hasil  pengujian jitter pada  Cloudstack  relatif  lebih rendah  dibandingkan  dengan  Openstack.  Pengujian overhead pada  Openstack  dan  Cloudstack  pada  jaringan private tidak  mengalami packet  loss untuk  tiap  tiap  hasil pengujian.
Berdasarkan  hasil  pengujian linearity throughput jaringan  yang dilakukan pada Openstack dan Cloudstack, didapatkan bawah kecepatan transfer mengalami
penurunan  sesuai  dengan  penambahan  jumlah  instance dan beban pengujian yang dijalankan. Pada pengujian ini, throughput  pada  Openstack  dan  Cloudstack  relatif  sama. Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  13.  Pada  Pengujian jaringan menggunakan protokol UDP pada Openstack dan Cloudstack,  didapatkan  hasil  bahwa  jitter  jaringan mengalami  kenaikan  dan  penurunan  yang  kurang  stabil. Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  14.  Sedangkan  untuk packet loss, persentasi paket yang hilang tetap sebesar 0%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa  terhadap performa  Openstack  dan  Cloudstack  dalam  aspek webserver , komputasi, database dan jaringan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. 1. Instance pada  Openstack  unggul  dalam  aspek pengujian  komputasi  dan weserver ,  sehinga  pada penggunaan  yang  berfokus  pada  pengembangan aplikasi  berbasis web ataupun  yang  memerlukan  daya komputasi  yang  lebih  tinggi  disarankan  untuk menggunakan Openstack.
2. Instance pada  Cloudstack  unggul  dalam  aspek pengujian database dan  jaringan.  Cloudstack  unggul pada throughput jaringan private dan  publik. Sedangkan untuk jitter dan packet loss , pengujian pada instance Cloudstack relatif lebih rendah dibandingkan Openstack.  Pada  pengujian database ,  waktu  eksekusi pada Cloudstack lebih baik daripada Openstack.

## R EFERENSI
[1]   I.  Sofana,  Teori  dan  Praktik  Cloud  Computing  (OpenNebula, VMWare  dan  Amazon  AWS),  Bandung:  Informatika  Bandung, 2012.
[2]   M.  Ibrahim  and  Kusnawi,  “Analisis  dan  Implementasi  Owncloud
Sebagai  Media  Penyimpanan  Pada  Yayasan  Salman  Salman  Al- Farisi Yogyakarta,” Jurnal Ilmiah DASI, vol. 14, no. 04 Desember 2013, pp. 32-37, 2013.
[3]   E.  Retnaningsih  and  B.  E.  Purnama,  “Pelacakan  Lokasi  Hosting Web  Perguruan  Tinggi  Studi  Kasus:  Perguruan  Tinggi  Kopertis  6 Jawa Tengah,” Seruni FTI UNSA , vol. I, pp. J1-J8, 2012.
[4]   Y.  Cancer  and  Z.  Alim,  “Platform  as  a  Service  (PaaS)  sebagai layanan  sistem  operasi  cloud  computing,” Jurnal  TIMES, vol.  V, no. 1, pp. 32-35, 2016.
[5]   T.  W.  Ananda,  Rusmani  and  A.  Mulyana,  “Desain  dan  realisasi sistem  grid  computing  pada  infrastructure  as  a  service menggunakan  cloud  platform  Openstack,” e-Proceeding  of Engineering, vol. 3, no. 1, pp. 743-748, 2016.
[6]   M.  Fauzan,  A.  Fiade  and  F.  E.  M.  A,  “Analisis  dan  perancangan infrastruktur private cloud dengan Openstack,” Jurnal Pseudocode, vol. IV, no. 2, pp. 180-189, 2017.
[7]   R. Kumar, K. Jain, H. Maharwal, N. Jain and A. Dadhich, “Apache CloudStack:  Open  Source  Infrastructure  as  a  Service  Cloud,” International  Journal  of  Advancement  in  Engineering  Technology, Management and Applied Science, vol. 1, no. 2, pp. 111-116, 2014.
[8]   D.  S.  Kristian,  A.  F. Rochim  and E. D.  Widianto,  “Pengembangan Sistem Replikasi dan Redundansi Untuk Meningkatkan Kehandalan Basisdata Mysql,” Jurnal  Teknologi dan  Sistem Komputer  , vol.  3, no. 4, pp. 523-529, 2015.
[9]   T.  A.  Gani,  A.  Arafat  and  Melinda,  “Analisis  Kinerja  MySQL Cluster  Menggunakan  Metode  Load  Balancing,” Jurnal  Rekayasa Elektrika, vol. 11, no. 4, pp. 129-134, 2015.
[10]  Wahyudi  and  Supini,  “Monitoring  dan  Analisa  Traffik  Jaringan
Dengan  Menggunakan  Mikrotik  RouterOS,” Jurnal  Teknologi Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 269-276, 2017.
[11]  A.  Arfriandi,  “Perancangan,  Implementasi,  dan  Analisis  Kinerja Virtualisasi  Server  Menggunakan  Proxmox,  Vmware  ESX,  dan Openstack,” Jurnal Teknologi, vol. 5, no. 2, pp. 182-191, 2012.
[12]  P.  A.  Nugraha,  M.  A.  Irwansyah  and  H.  Priyanto,  “Rancang Bangun  Web  Server  Berabsis  Linux  Dengan  Metode  Load Balancing  (Studi  kasus  :  Laboratorium  Teknik  Informatika),” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 1-5, 2016.
[13]  Y.  Firdaus,  S.  B.  Premapasha  and  S.  Yulias,  “Analisis  dan Perancangan  Sistem  Online  Transaction  Processing  (OLTP) Menggunakan  SCRUM  (Studi  Kasus  Rumah  Sakit  Puti  Bungsu),” e-Proceeding of Engineering, vol. 4, no. 2, pp. 3130-3137, 2017.
[14]  B.  Arifwidodo,  “Analisis  Quality  of  Service  pemanfaatan  Ethernet Over  IP(EoIP)  Tunnel  di  MikrotikRouterOS  dengan  Routing Protocol  OSPF,” Journal  of  Informatics,  Information  System, Software  Engineering  and  Applications  , vol.  1,  no.  1,  pp.  1-8, 2018.
[15]  Fitri,  M.  Yamin  and  L.  B.  Aksara,  “Perbandingan  Metode Differentiated  Service  dengan  Metode  Integrated  Service  Untuk Analisa  Quality  of  Service  (QoS  Video  Streaming)  Pada  Jaringan Multi Protocol Label Switching (MPLS),” semanTIK, vol. 3, no. 1, pp. 135-142, 2017.