Abstrak —Pada cluster Hadoop perpindahan  data  akan  sering terjadi,  karena  data  yang  disimpan  akan  tersebar  ke  dalam Datanode terutama pada saat melakukan proses penyimpanan ke dalam HDFS. Lalu lintas jaringan data mempengaruhi performa kinerja cluster Hadoop secara  keseluruhan.  Permasalahan ketersediaan bandwidth dan juga congestion yang disebabkan lalu lintas data lain dapat mempengaruhi proses penyimpanan data ke dalam HDFS. SDN memiiliki fungsi untuk melakukan pengaturan manajemen transter  rate sehingga  dapat  mengkategorikan  lalu lintas  data  dan  juga  menyediakan  nilai transfer  rate dengan menggunkan  mekanisme queue .  Memanfaatkan  arsitektur jaringan  SDN,  pada cluster Hadoop dilakukan  manajemen transfer  rate untuk  dapat  mengoptimalkan  proses  perpindahan data pada saat penyimpanan ke HDFS. Manajemen transfer rate dilakukan  dengan  cara  memanfaatkan  fitur queue pada switch Openflow .  Tiap queue digunakan  untuk  mengkategorikan  lalu lintas data pada jaringan cluster Hadoop . Nilai transfer rate untuk lalu lintas data HDFS dipisahkan dan diberikan nilai transfer rate yang lebih tinggi. Berdasarkan hasil uji coba dengan melakukan manajemen transfer  rate waktu  proses  penyimpanan  data  ke HDFS tidak terpengaruh walaupun pada saat proses penyimpanan  data  terdapat  lalu  lintas  data  lain  yang mengakibatkan congestion.
Kata  Kunci — Hadoop ,  HDFS, Openflow , Software  Defined Networking, QoS .

## I. PENDAHULUAN
AAT berkembang arsitektur baru dalam mengelola jaringan yang  dikenal  sebagai Software  Defined  Networking [1] . Dimana  kontrol  jaringan  yang  sebelumnya  berada  pada  tiap perangkat, dipindahkan menjadi terpusat. Ide Software Defined Networking muncul dari prinsip jaringan yang dapat diprogram ( programmable  network )  sehingga  konfigurasi  perangkat jaringan menjadi lebih fleksibel, dinamis dan dapat diprogram. Hal  tersebut  dilakukan  dengan  cara  mengambil  alih  proses penanganan  paket  ( packet  handling )  dari  yang  sebelumnya dilakukan  ditiap  perangkat  menjadi  terpusat.  Aristektur Software  Defined  Networking dibagi  menjadi  tiga  komponen, yaitu  infrastruktur,  kontrol  dan  juga  aplikasi.  Konsep  pada Software  Defined  Networking dapat  mempermudah  dan mempercepat inovasi pada jaringan.
Pada switch atau router saat ini data  path dan  juga control path berada  pada  perangkat  yang  sama. Switch Openflow memisahkan dua fungsi tersebut. Data path masih tetap berada pada switch sedangkan keputusan pemilihan rute dipindahkan
ke controller terpisah. Ketika switch Openflow menerima paket yang  baru  diterima  yang  tidak  berada  pada  alur  masuk  ( flow entry ),  paket  akan  dikirimkan  ke controller . Controller akan mengambil  keputusan  bagaimana  menangani  paket  tersebut. Paket dapat  di- drop atau dapat juga dimasukan ke dalam  alur masuk switch ,  sehingga switch dapat  mengetahui  bagaimana jika  mendapatkan  paket  yang  serupa.  Fitur  lain  yang  dimiliki oleh Openflow adalah  pengaturan transfer  rate . Switch Openflow dapat  melakukan  pengaturan transfer  rate dengan cara pembuatan queue . Hadoop merupakan platform pengolahan big  data . Hadoop menyediakan  mekanisme  penyimpanan  data  dan  juga pengolahan data. Data-data pada cluster Hadoop disimpan pada sistem file yang  dikenal  dengan  sebutan  HDFS  ( Hadoop Distributed  File  System ).  Sedangkan  pengolah  data  pada Hadoop menggunakan model pemograman MapReduce . Pada cluster Hadoop perpindahan  data  akan  sering  terjadi, karena  data  yang  disimpan  akan  tersebar  ke  dalam Datanode terutama  pada  saat  melakukan  proses  penyimpanan  ke  dalam HDFS.  Lalu  lintas  jaringan  data  mempengaruhi  performa kinerja cluster Hadoop secara  keseluruhan.  Permasalahan ketersediaan bandwidth dan  juga congestion yang disebabkan lalu  lintas data lain dapat mempengaruhi proses penyimpanan data ke dalam HDFS.
Pada  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  arsitektur jaringan  SDN,  pada cluster Hadoop dilakukan  manajemen transfer rate untuk dapat mengoptimalkan proses perpindahan data  pada  saat  penyimpanan  ke  HDFS.  Manajemen transfer rate dilakukan  dengan  melakukan  pengkategorian  lalu  lintas jaringan  dan  juga  memanfaatkan  fitur queue pada switch Openflow . Tiap queue yang dibuat dapat diatur nilai maksimum dan juga nilai minimum transfer rate . Dengan menetapkan nilai transfer rate pada cluster Hadoop maka lalu lintas untuk proses penyimpanan  data  ke  HDFS  terbebas  dari congestion yang disebabkan  dari  lalu  lintas  data  lain  dan  juga  ketersedaian bandwidth.

## II. DASAR TEORI
A. Hadoop Distributed File System
HDFS (Hadoop  Distributed  File  System )  [2]  adalah file sistem  distribusi  untuk  menyimpan  dan  juga  mengolah  data pada  satu cluster Hadoop .  Dalam  mekanisme  penyimpanan HDFS terdapat satu node pusat  yang disebut Namenode yang

## Implementasi Manajemen Transfer rate pada Proses HDFS Berbasis SDN
Narendra Hanif Wicaksana, F.X Arunanto, dan Hudan Studiawan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : anto@if.its.ac.id
S
menyimpan  metadata  dari  sistem file dan  juga  node  yang lainnya  yang  disebut  sebagai Datanode . File dalam  HDFS dipecah  menjadi  blok-blok  data  yang  lebih  kecil,  biasanya bernilai 64 MB tiap  blok dan dapat  juga diatur sesuai dengan keinginan. Tiap blok data akan disimpan secara terpisah pada Datanode dan akan direplikasi sesuai dengan pengaturan. Klien HDFS menghubungi Namenode untuk mendapatkan informasi lokasi tiap blok data.
B. SDN dan Openflow
Software  Defined  Networking (SDN)  muncul  dari  prinsip jaringan  yang  dapat  diprogram  ( programmable  network )  [3]. Ide  SDN  muncul  untuk  mencoba  memenuhi  kebutuhan konfigurasi perangkat jaringan sehingga menjadi lebih fleksibel dan  juga  dinamis.  Hal  tersebut  dilakukan  dengan  cara mengambil alih proses penanganan paket (packet handling ) dari yang sebelumnya dilakukan di tiap perangkat  menjadi terpusat.
Terdapat tiga komponen dasar dalam SDN, dimana diantara tiap komponen terdapat antarmuka. Komponen pertama adalah aplikasi ( application layer/ application plane ). Aplikasi berada pada  lapisan  paling  atas,  aplikasi-aplikasi  SDN  berada  pada bagian  aplikasi,  beberapa  aplikasi  dapat  saling  berjalan  dan berkolaborasi satu sama lain. Aplikasi-aplikasi ini berkomunikasi  dengan controller menggunakan  API,  API  ini sering  disebut  sebagai Northbound  Interface atau  juga  sering disebut dengan NBI . Komponen kedua adalah controller ( control layer/ controller plane ). Controller SDN  akan  menerjemahkan  kebutuhan aplikasi  dengan  infrastruktur  dengan  memberikan  instruksi yang sesuai untuk SDN datapath serta memberikan  informasi yang relevan dan dibutuhkan oleh lapisan aplikasi.
Komponen  ketiga  adalah  infrastruktur  ( infastructure  layer/ data  plane ).  Terdiri  dari  elemen-elemen  jaringan  yang  dapat mengatur SDN datapath sesuai dengan instruksi yang diberikan oleh controller . Control  plane mengirim  intruksi  ke infrastructure  layer melalui  antarmuka  yang  disebut  dengan Soutbound interface.
Dalam arsitektur SDN  protokol Openflow merupakan salah satu elemen terpenting. Protokol Openflow [4] digunakan untuk berkomunikasi antara controller dengan switch Openflow atau yang  disebut  dengan  atau  yang  disebut southbound  interface . Protokol ini dapat mengubah flow table dari switch Openflow . Ketika switch Openflow menerima paket, switch akan mencoba mencocokan nilai header dari paket  dengan aturan  yang telah ada pada flow table . Apabila paket tidak ditemukan pada flow table maka switch Openflow , akan mengirimkan ke controller . Controller akan  mengambil  keputusan  bagaimana  menangani paket tersebut. Paket dapat di- drop atau dapat juga dimasukan kedalam flow  table switch ,  sehingga  berikutnya switch dapat mengetahui bagaimana jika mendapatkan paket yang serupa.
Selain  fitur  tersebut switch Openflow memiliki  fitur pengaturan  QoS.  Pengaturan  QoS  pada switch Openflow dilakukan  dengan  mekanisme queuing. Tiap queue dapat digunakan  untuk  mengkategorikan  jaringan  sesuai  dengan karakteristik  jaringan  yang  dibutuhkan.  Selain  itu  juga  tiap queue yang dibuat dapat diatur nilai maksimum dan juga nilai minimum transfer rate .

## III. PERANCANGAN

## A. Arsitektur Jaringan SDN
Arsitektur  jaringan  SDN  memiliki  tiga  komponen  utama yaitu  infrastruktur, controller ,  dan  juga  aplikasi.  Ketiga komponen  harus  diimplementasikan  untuk  membagun arsitektur  jaringan  SDN.  Salah  satu  permasalahan  dalam pengimplementasian arsitektur jaringan SDN adalah dibutuhkan switch yang dapat mendukung protokol Openflow . Untuk  menyiasati  hal  tersebut  dibangun switch Openflow menggunakan low cost embedded Linux machine Raspberry Pi dan  juga Open v Switch yang  pernah  juga  dilakukan  pada penelitian sebelumnya [5].
Pada bagian infrastruktur digunakan Raspberry Pi yang telah diinstal dengan Open v Switch sehingga dapat dijadikan sebagai switch Openflow . Untuk menambah jumlah antarmuka Ethernet pada Raspberry Pi digunakan adaptor USB to Ethernet . Bagian Controller yang merupakan otak dari jaringan SDN digunakan Ryu [6]. Dengan menggunakan Ryu , controller dan juga switch dapat  berinteraksi  dengan  menggunakan  protokol Openflow dan juga OVSDB.
Pada  bagian  aplikasi,  untuk  mendukung  platform  SDN yang  dibangun,  digunakan  aplikasi  untuk  menghubungkan antar host , switch  hub , router dan  juga  aplikasi  pengaturan transfer rate .
B. Cluster Hadoop
Cluster Hadoop dibangun terdiri dari dua node ,yang terdiri dari satu Namenode dan satu Datanode . Node yang digunakan pada cluster yang  dibangun  menggunakan  perangkat  keras Raspberry Pi dan menggunakan Hadoop versi 1.2.

## C. Topologi Hadoop dan SDN
Cluster Hadoop memiliki  arsitektur master - slave dan  SDN memiliki tiga komponen dalam arsitekturnya. Switch Openflow akan menjadi switch penghubung antara master dan juga slave pada cluster Hadoop seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1. Datanode dan  juga Namenode akan  terhubung  dengan port Openflow sedangkan switch Openflow akan terhubung dengan controller SDN melalui bukan port Openflow .
Gambar 1.Topologi Hadoop dan SDN
D. Manajemen Transfer rate
Pada  kaster Hadoop yang  dibangun  akan  dilakukan manajemen transfer  rate sehingga  proses  HDFS Hadoop
dapat  dioptimalkan.  Manajemen transfer  rate dilakukan dengan  cara  memanfaatkan  fitur  yang  dimiliki switch Openflow . Switch Openflow memiliki  fitur  pengaturan transfer  rate dengan  menggunakan  mekanisme queue . Dilakukan  pengkategorian  lalu  lintas  data  dengan menggunakan queue. Queue untuk proses penyimpanan data ke HDFS dipisahkan dengan lalu lintas data yang lain pada jaringan  yang  dibangun  dan  juga  diberikan  nilai transfer rate yang  lebih  besar dibandingkan dengan  lalu  lintas data yang lain. Sehingga ketika terjadi congestion pada jaringan proses  perpindahan  data  HDFS  tidak  terganggu  dan bandwidth tersedia.  Pengaturan transfer  rate pada  klster Hadoop juga  pernah  dilakukan  pada  [7]  untuk  proses MapReduce .

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Pada pengujian dilakukan penyimpanan data ke HDFS. Uji coba dilakukan pada cluster Hadoop yang yang terdiri dari satu Namenode dan  satu Datanode yang  saling  terhubung  dengan switch Openflow seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Untuk dapat  melihat pengaruh  manajemen transfer rate , pada cluster Hadoop diberikan traffic tambahan  untuk  bertujuan membuat congestion sehingga proses perpindahan data menjadi terganggu. Traffic tambahan  dilakukan  dengan  menjalankan program Iperf . Datanode dijadikan  sebagai Iperf server yang akan menerima kiriman paket data dari klien Iperf seperti yang dapat pada Gambar 2. Pada pengujian dilakukan tiga skenario uji coba untuk melihat pengaruh dari manajemen transfer rate apabila  terdapat traffic data  lain  yang  mengakibatkan congestion pada cluster Hadoop .  Tiap  skenario  dibandingkan waktu proses penyimpanan ke HDFS. Dataset yang digunakan terdapat tiga ukuran yaitu 1 MB, 10 MB dan 20 MB.

## A. Skenario Uji Coba 1
Pada skenario uji coba 1 proses penyimpanan data ke HDFS dilakukan tanpa diberikan traffic tambahan. Semua data masuk kedalam  q 0 .  Tujuan  dari  skenario  uji  coba  1  untuk  mendapat nilai  tolak  ukur  proses  penyimpanan  data  ke  HDFS.  Data dimasukan  dari Namenode kemudian  data  dikirimkan  ke Datanode .
Hasil dari skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 1. Berdasarkan
hasil  uji  coba  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memasukan data sebesar 1MB kedalam HDFS 32 detik. Untuk data sebesar 10 MB dan juga 20 MB dibutuhkan waktu 5 menit 23 detik dan 11 menit 5 detik.
Tabel 1. Hasil uji coba uji coba skenario 1 Ukuran Waktu (Menit:Detik) 1 MB 00:34 00:33 00:33 00:30 00:30 10 MB 05:43 05:22 05:23 05:09 05:21 20 MB 10:55 11:29 11:00 11:02 11:03

## B. Skenario Uji Coba 2
Skenario kedua pada saat menjalankan proses HDFS Hadoop diberikan lalu lintas tambahan yang berjalan pada queue yang sama. Pemberian  lalu  lintas tambahan dengan cara klien Iperf mengirimkan data berupa TCP ke Datanode sehingga lalu lintas data  masuk  ke Datanode terdapat congestion .  Tujuan  dari skenario  ini  untuk  mendapatkan  waktu  apabila  pada  proses HDFS  terdapat  lalu  lintas  tambahan  yang  mengakibatkan congestion apabila  lalu  lintas  data  digabung  tidak  dilakukan manajemen transfer rate .
Hasil dari skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan hasil  uji  coba  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memasukan data sebesar 1MB kedalam HDFS 53 detik. Untuk data sebesar 10 MB dan juga 20 MB dibutuhkan waktu 7 menit 18 detik dan 13 menit 21 detik.
Tabel 2 Hasil uji coba skenario 2 Ukuran Waktu (Menit:Detik) 1 MB 00:52 00:55 00:51 00:52 00:55 10 MB 07:04 07:26 07:17 07:17 07:25 20 MB 13:11 13:30 13:25 13:27 13:12

## C. Skenario Uji Coba 3
Skenario uji coba 3 sama seperti skenario uji coba 2 dimana pada saat  melakukan proses penyimpanan data ke HDFS  dari Namenode menuju Datanode diberikan  lalu  lintas  data tambahan  yang  dilakukan  dengan  menjalankan  program Iperf server pada Datanode Iperf klien akan mengirimkan data juga menju Datanode sehingga  lalu  lintas  data  menuju Datanode terdapat congestion. Namun  pada  uji  coba  3  dilakukan manajemen transfer  rate .  Lalu  lintas  data  program Iperf dipisahkan dengan lalu lintas penyimpanan data ke HDFS. Lalu lintas program Iperf dimasukan ke dalam q 1 dan lalu lintas data HDFS  dimasukan  ke q 0 . Q 0 diberikan  nilai transfer  rate yang lebih  besar dari nilai transfer rate  q 1 . Pengaturan queue dapat dilihat pda Tabel 3. Q 0 diberikan nilai  minimum transfer rate sebesar 800 Kbps dan nilai maksimum sebesar 1 Mbps, dengan mengimplementasikan  aplikasi  manajemen transfer  rate pada arsitektur  yang  dibangun  dipastikan  nilai  transfer  data  untuk proses  HDFS  sesuai  dengan  nilai  maksimum  dan  juga  nilai minimum yang ditentukan.
Tabel 3 Pengaturan queue Queue Nilai maksimum Nilai minimum q 0 1 Mbps 800 Kbps q 1 300 Kbps -
Gambar 2 Topologi uji coba
Hasil dari skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 4. Berdasarkan hasil  uji  coba  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memasukan data sebesar 1MB kedalam HDFS 35 detik. Untuk data sebesar 10 MB dan juga 20 MB dibutuhkan waktu 5 menit 31 detik dan 11 menit 25 detik.
Tabel 4 Hasil uji coba skenario 3 Ukuran Waktu (Menit:Detik) 1 MB 00:35 00:35 00:35 00:36 00:34 10 MB 05:44 05:30 05:25 05:25 05:33 20 MB 11:23 11:23 11:52 10:54 11:34

## D. Evaluasi Uji Coba
Berdasarkan hasil uji coba ketiga skenario yang dapat dilihat pada  Gambar  3,  skenario  uji  coba  2  membutuhkan  waktu terbanyak  untuk  proses  penyimpanan  data  HDFS.  Sedangkan skenario  uji  coba  1  dan  skenario  uji  coba  3  memiliki  waktu proses  yang  hamper  sama.  Proses  HDFS  mengalami peningkatan waktu apabila terdapat  lalu  lintas tambahan pada cluster Hadoop ,  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  perbandingan skenario satu dan dua dengan munculnya lalu lintas tambahan maka  terjadi congestion yang  dapat  mempengaruhi  waktu proses penyimpanan ke dalam HDFS. Melakukan manajemen transfer  rate pada cluster Hadoop dapat  menurukan  waktu proses  HDFS  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  perbandingan skenario dua dan tiga. Dengan melakukan manajemen transfer rate waktu proses HDFS Hadoop menjadi tidak terlalu banyak peningkatan  walaupun  dalam cluster Hadoop terdapat  lalu lintas tambahan yang dapat mengakibatkan congestion .

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil uji coba dan analisis, terdapat kesimpulan dan saran.

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  selama  proses  perancangan,  implementasi,  serta pengujian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Melakukan manajemen transfer rate dapat mengoptimalkan proses HDFS Hadoop pada cluster Hadoop . 2. Dengan menetapkan nilai transfer rate pada cluster Hadoop maka lalu lintas untuk proses penyimpanan data ke HDFS
terbebas  dari congestion yang  disebabkan  dari  lalu  lintas data lain.
3. Manajemen transfer  rate dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan fitur queue yang dimiliki switch Openflow .
4. Arsitektur  SDN  dapat  dibangun  dengan  memanfaatkan Raspberry Pi sebagai switch Openflow untuk keperluan uji coba.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  dalam  pengujian  sistem  ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  pengaturan transfer  rate dapat  dilakukan secara dinamis.
2. Mekanisme konfigurasi perangkat memakan waktu yang lama dan berulang dapat dilakukan dengan menggunakan script .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Open  networking  foundation,  “Software-Defined  Networking:  The New Norm for Networks,” 2014.
[2] T. White, Hadoop The Definitive Guide, California: O'REILLY, 2009.
[3] Open networking foundation, “SDN Architecture,” 2014.
[4] McKeown, Nick; Anderson, Tom; Balakrishnan, Hari; Parulkar, Guru; Peterson,  Larry;  Rexford,  Jennifer;  Shenker,  Scott;  Turner,  Jonathan, “ Openflow ;  Enabling  Innovation  in  Campus  Networks,”  14  March 2008.
[5] H.  Kim,  J.  Kim  and  Y.-B.  Ko,  “Developing  Cost-effective Openflow Test Bed for Small Scale Software Defined networking,” 2014.
[6] “Ryu,”  [Online].  Available:  http://github.com/osrg/ryu.  [Accessed  10 Juni 2016].
[7] S.  Narayan,  S.  Bailey  and  A.  Daga,  “ Hadoop Acceleration  in  an Openflow based cluster,” November 2012.
Gambar 3 Grafik perbandingan waktu HDFS 0,55 5,22 11 0,88 7,16 13,5 0,58 5,24 11,5 0 5 10 15 1 MB 10 MB 20 MB M en it Perbandingan Waktu Proses HDFS Skenario 1 Skenario 2
Skenario 3