Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PRIVATE CLOUD HPC UNTUK GEOLOGI DAN APLIKASI EKSPLORASI GEOFISIKA (G&GE)

## THE PRIVATE CLOUD HPC ON GEOLOGY AND EXPLORATION OF GEOPHYSICS
APPLICATIONS (G&GE)
Irwan Eko Yudianto 1 , Benfano Soewito 2
1,2 Bina Nusantara University irwan.yudianto@binus.co.id

## ABSTRACT
Using High-Performance Computing (HPC) during the COVID-19 pandemic has encountered problems; many workers  complain  of  slow  application  performance  and  poor  graphics  processing.  This  study  describes  how researchers have conducted extensive experiments to propose an HPC Private Cloud design. This study analyzes several important aspects underlying design proposals based on the company's business needs. The method used in this study is agile requirements engineering which is useful for increasing complexity in system development. The results of this study are implementing the type and model of cloud computing, optimizing the use of available HPC computing resources, and setting the optimization of the remote display protocol. The performance of the G&GE application has increased rapidly by up to 12.79 times. To sum it up, the total computing processing time and graphics quality are relatively the same when the user works from the office (WFO) or home (WFH). Keywords:  High-Performance  Computing  (HPC),  Cloud  Computing,  Remote  Display  Protocol,  Agile Requirements, Teleworking.

## ABSTRAK
Penggunaan High-Performance Computing (HPC) selama pandemi COVID-19 menemui kendala; banyak pekerja mengeluhkan kinerja aplikasi yang lambat dan proses grafis yang buruk. Studi ini menjelaskan bagaimana para peneliti  telah  melakukan  eksperimen  ekstensif  untuk  mengusulkan  desain  HPC  Private  Cloud.  Studi  ini menganalisis beberapa aspek penting yang mendasari proposal desain berdasarkan kebutuhan bisnis perusahaan. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  agile  requirements  engineering  yang  berguna  untuk meningkatkan kompleksitas dalam pengembangan sistem. Hasil dari penelitian ini adalah implementasi jenis dan model  komputasi  awan,  optimalisasi  penggunaan  sumber  daya  komputasi  HPC  yang  tersedia,  dan  pengaturan optimalisasi  protokol  tampilan  jarak  jauh.  Performa  aplikasi  G&GE  meningkat  pesat  hingga  12,79  kali  lipat. Kesimpulannya, total  waktu  pemrosesan komputasi  dan kualitas grafis  relatif sama saat  pengguna bekerja dari kantor (WFO) atau rumah (WFH).
Kata Kunci :  Komputasi  Kinerja Tinggi (HPC), Komputasi  Awan, Protokol Tampilan Jarak Jauh, Persyaratan Agile, Teleworking

## PENDAHULUAN
High-Performance Computing (HPC) adalah  komputer  dengan  kinerja  lebih tinggi  dari  komputer  desktop.  HPC umumnya digunakan untuk menyelesaikan sains,  teknik  atau  bisnis  yang  kompleks (Sterling  et  al.,  2017;  Wu  et  al.,  2017). Misalnya,  dalam  industri  minyak  &  gas, HPC umumnya digunakan untuk mengoperasikan aplikasi Eksplorasi Geologi  dan  Geofisika  (G&GE).  Aplikasi ini  membutuhkan  sumber  daya  komputasi yang  tinggi  untuk  melakukan  perhitungan algoritma  intensif  dan  proses  simulasi grafik 2D dan 3D dalam hal ini visualisasi, pemetaan,  dan  pemodelan  reservoir  atau
sumur  (Hossain  &  Ahmed,  2018;  Zheng, 2019).
Makalah ini berfokus pada penelitian mendalam  untuk  memecahkan  masalah HPC di industri minyak dan gas. Meskipun HPC  memiliki  sumber  daya  komputasi yang  sangat  besar  untuk  performa  yang lebih  tinggi,  pengguna  masih  menghadapi beberapa masalah. Para pengguna (Geofisika,  Ahli  Geologi,  dan  Insinyur Reservoir)  memberikan  pernyataan  yang sama  mengenai  kinerja  HPC  yang  lambat dan  tidak  mendukung  kebutuhan  bisnis selama  pandemi  COVID-19,  di  mana peraturan  perusahaan  dan  pemerintah
daerah  mengharuskan  bekerja  dari  rumah (WFH).
Gambar  1  menunjukkan  tipikal desain  topologi  sistem  aplikasi  HPC  - G&GE.  Berdasarkan  pengumpulan  data awal, para penulis berhipotesis bahwa lima aspek  dapat  mempengaruhi  kinerja  sistem aplikasi G&GE: (1) Sumber daya komputasi HPC sebagai klien, diindikasikan  sebagai  WKS-B  &  WKS-C, (2)  G&GE  sistem  aplikasi,  seperti  Petrel, Geolog,  GeoSoftware,  EarthModel,  (3) Sistem komputer jaringan sebagai penghubung node, ditampilkan sebagai N1, N2,  N3,  N4,  N5,  N6,  dan  N7,  (4)  Sistem penyimpanan  sebagai  penyimpan  data, ditampilkan sebagai NAS (Network Attached  Storage),  dan  terakhir  (5)  Alur kerja proses aplikasi.

## Gambar 1. Desain Topologi Aplikasi G&GE Teks alternatif:
Pusat  data  kantor  utama  berisi perangkat  server  dan  jaringan  yang mendukung  sistem  aplikasi  G&GE  yang diakses  oleh  klien  HPC,  dengan  3 kombinasi  akses  berbeda  yang  diwakili oleh  WKS-A  yang  mengakses  dari  kantor utama, WKS-B dari kantor jarak jauh, dan WKS-C dari rumah.
Dalam  kondisi  saat  ini,  untuk menghindari proses yang lambat, pengguna yang  bekerja  dari  rumah  (WFH)  atau bekerja  dari  lokasi  kantor  jarak  jauh (WFRO) harus mengubah proses alur kerja aplikasi  G&GE.  Pertama,  pengguna  harus mengunduh  file  data  pekerjaan  yang disimpan  di  NAS  ke  penyimpanan  HPC lokal  untuk  diproses  lebih  lanjut  di  HPC
lokal. File yang telah diproses sepenuhnya kemudian diunggah ulang dari penyimpanan  HPC  lokal  ke  NAS  untuk digunakan  lebih  lanjut  dalam  proses berikut. Namun, langkah ini kurang efisien karena  membutuhkan  usaha  yang  tinggi untuk mentransfer file, sehingga membutuhkan  waktu  pemrosesan  total yang  sangat  lama.  Kondisi  ini  juga mengakibatkan  terjadinya  duplikasi  data yang  berpotensi  terjadinya  pelanggaran keamanan.  Para  peneliti  mensimulasikan proses  konversi  data  seismik  yang  paling banyak  dikeluhkan.  Tabel  1  menunjukkan perbandingan  rata-rata  total  waktu  proses aplikasi G&GE selama WFO, WFRO, dan WFH. Total waktu pengerjaan saat WFRO adalah 2 jam 36 menit, dan saat WFH lebih dari  30  jam.  Kondisi  ini  dinilai  sangat mengganggu operasional bisnis.
Tabel 1. Membandingkan Rata-Rata Waktu Proses Konversi Data Seismik
Berbagai literatur menjelaskan bahwa teknologi  cloud  computing  menawarkan banyak  keuntungan  termasuk  remote access.  Penelitian  ini  berfokus  pada teknologi  cloud  computing  yang  paling sesuai dengan kebutuhan bisnis. Hasil riset menunjukkan  bahwa  Private  Cloud  HPC merupakan  solusi  terbaik  bagi  organisasi yang  menerapkan  teleworking  di  masa Pandemi  COVID-19.  Penelitian  ini  telah berhasil  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi  sistem  aplikasi  G&GE  dalam  hal kinerja  aplikasi,  memberikan  akses  jarak jauh yang lebih cepat dan mudah bahkan di lingkungan dengan kualitas jaringan terbatas,  meningkatkan  keamanan  sistem informasi, dan menyediakan sistem infrastruktur  TI  yang  dapat  diskalakan melalui optimalisasi infrastruktur yang ada
Tinjauan Pustaka

## Tradisional HPC
Banyak peneliti menyebutkan bahwa kinerja tradisional HPC yang buruk terkait erat dengan pengelolaan kode pemrograman  perangkat  lunak  yang  tidak efisien,  alokasi  sumber  daya  komputasi HPC  yang  tidak  tepat,  dan  pengaturan driver kernel dan konfigurasi sistem operasi yang  tidak  optimal.  Kim  dkk  telah mengembangkan beberapa metodologi penting  untuk  mengoptimalkan  kinerja komputasi  HPC  pada  GPU  (Kim  et  al., 2021).  Xuan  dkk  telah  mengembangkan sistem  penyimpanan  dua  tingkat  baru sebagai  sistem  desain  topologi  yang mengintegrasikan sistem file dalam memori tingkat  atas  dengan  sistem  file  paralel tingkat rendah (Xuan et al., 2017). Räss dkk telah mengimplementasikan generator bidang acak untuk eksekusi pada algoritma numerik  yang  dipercepat  GPU  untuk penggunaan  memori  yang  lebih  rendah (Räss et al., 2019).
Para  penulis  menyadari  bahwa pengoptimalan  kode  pemrograman  pada kernel  atau  sistem  level  aplikasi  yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  proses komputasi adalah metode yang efektif dan efisien.  Namun,  memodifikasinya  tidak mudah dalam kasus ini, mengingat aplikasi G&GE dan sistem kernel umumnya adalah perangkat lunak berpemilik.

## HPC Cloud Computing
Banyak  peneliti  memperkenalkan HPC berbasis cloud atau HPC cloud. HPC Cloud memiliki banyak keunggulan dibandingkan  dengan  tradisional  HPC.  Ini memungkinkan pengguna untuk meningkatkan kinerja aplikasi dan mendapatkan  keuntungan  lain  seperti peningkatan efisiensi biaya dan fleksibilitas akses dari mana saja dan kapan saja dengan keamanan,  skalabilitas,  stabilitas,  dan keandalan yang tinggi. Hal ini menyebabkan munculnya penyedia layanan HPC  Cloud  berskala  besar  seperti  Azure, Rackspace,  Google  CLoud,  AWS,  dan Alibaba  Cloud  (Aljamal  et  al.,  2018; Fernandes  et  al.,  2016;  Netto  et  al.,  2019; Ren et al., 2017)
Beberapa peneliti mengatakan bahwa kinerja  komputasi  dalam  cloud  computing memburuk  seiring  dengan  meningkatnya jumlah  mesin  virtual.  Peningkatan  kinerja komunikasi dan proporsi jaringan memainkan  peran  penting  dalam  kinerja cloud computing. Oleh karena itu, penerapan interkoneksi jaringan fisik yang lebih  baik  seperti  Infiniband  dapat meningkatkan  proses  I/O  komunikasi  data antara klaster cloud dan penyimpanan cloud (Hassan  et  al.,  2016;  Netto  et  al.,  2019; Ponraj,  2019;  Ruhela  et  al.,  2019;  Vega- Rodríguez & Santander-Jiménez, 2019; Wu et al., 2017).
Cunha  dkk  menyatakan  bahwa peralihan  layanan  ke  cloud  memerlukan penyesuaian  alur  kerja  proses  aplikasi (Cunha et al., 2020). Penyesuaian diperlukan  karena  keterbatasan  platform penyedia  layanan  cloud  publik  yang  dapat menurunkan kinerja aplikasi. Pengembang mulai memanfaatkan teknologi kontainerisasi perangkat lunak dan protokol sederhana  untuk  memudahkan  integrasi berbagai  tahapan  alur  kerja  (Cunha  et  al., 2020; Wu et al., 2017).

## Model Penerapan Cloud Computing
Ada  tiga  penerapan;  cloud;  publik, pribadi, dan hybrid. Cloud publik memiliki keunggulan utama yaitu fleksibilitas dalam penggunaan resource dan mendukung pay- per-use  namun  tidak  memiliki  fleksibilitas untuk berubah dari standar yang ditawarkan.  Cloud  pribadi  lebih  cocok untuk  beberapa  kasus  bisnis  di  mana parameter  keamanan  dan  kebebasan  untuk mengelola  sistem  cloud  secara  mandiri sangat penting tetapi memiliki kekurangan dalam pengembangan awal, membutuhkan investasi  tinggi,  dan  penyebaran  yang kompleks.  Cloud  hybrid  cocok  dengan keunggulan  tinggi  tetapi  tetap  mematuhi peraturan  internal,  seperti  membatasi  data sensitif  yang  disimpan  di  cloud  publik. Pertimbangan  lain  adalah  efisiensi  biaya dan  kompleksitas  manajemen  perubahan yang dapat menghambat atau mengganggu operasi  mereka  (Bokhari  et  al.,  2018;
Chrobak, 2014; Cunha et al., 2020; Goyal, 2014; Helmi et al., 2018; Lian, 2017; Roh et al., 2017)

## METODE
Banyak  perusahaan  berniat  untuk mengimplementasikan sistem cloud computing. Namun, beberapa gagal menerapkannya karena beberapa pertimbangan,  seperti  biaya  implementasi yang tinggi dibandingkan metode konvensional, ketidaksesuaian dengan kebijakan  keamanan  sistem,  manajemen perubahan  yang  rumit,  dan  ketidaksiapan organisasi TI. Oleh karena itu, penelitian ini mengikuti  alur  berdasarkan  metode  Agile Requirements  Engineering,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Metode  ini sangat baik dalam menghadapi peningkatan kompleksitas dalam pengembangan sistem. Selanjutnya mengintegrasikan User-
Centered
Design (UCD) untuk
menghasilkan  produk  dan  layanan  yang kompetitif  berdasarkan  kebutuhan  user experience  (UX)  (Schön  et  al.,  2017). Penjelasan masing-masing tahapan disajikan pada sub-bab di bawah ini.
Gambar 2. Metode yang Digunakan

## Teks Alternatif:
Urutan proses penelitian terdiri dari 6 flowchart proses dan 1 flowchart keputusan.

## Pengumpulan Informasi
Pada  tahap  awal  para  peneliti melakukan  serangkaian  diskusi  panel dengan  para  pemangku  kepentingan  untuk mengumpulkan  identifikasi  masalah  dan kebutuhan  pengguna.  Para  peneliti  harus mengumpulkan  semua  yang  diangkat  dan
harapan  pengguna  untuk  mendukung kepentingan  bisnis  profesional  mereka. Selain itu, para peneliti juga meng-capture semua  infrastruktur  yang  mendukung aplikasi G&GE, termasuk perangkat keras, perangkat lunak, dan jaringan. Para peneliti juga  mengamati  bagaimana  pengguna bekerja  menggunakan  aplikasi  G&GE dalam operasi bisnis mereka, yang disebut proses  alur  kerja  aplikasi.  Dalam  hal  ini, para  peneliti  mengamati  bagaimana  aliran data dalam bentuk file kerja (data seismik, data proyek, data sumur, dan data analitik) berpindah  dari  satu  proses  ke  proses lainnya.

## Menentukan  Model  dan  Jenis  Layanan Cloud Computing
Pada  fase  berikutnya,  para  peneliti menentukan  jenis  cloud  computing  (IaaS, SaaS,  dan  PaaS)  dan  model  penerapan (Public,  Private,  Hybrid)  yang  paling sesuai.  Dalam  hal  ini,  penelitian  ini mengkaji  beberapa  parameter  penting seperti  (1)  Karakteristik  aplikasi  G&GE, (2)  Kualitas  throughput  jaringan,  (3) Keamanan  Sistem  Informasi,  dan  (4) Persyaratan  bisnis  mengacu  pada  hasil tahap awal.
Melakukan Riset Private CLoud Computing Hasil analisis pada proses sebelumnya  menyimpulkan  bahwa  private cloud  computing  merupakan  pilihan  yang paling tepat. Para peneliti menguji hipotesis di  laboratorium.  Ide  dasarnya  adalah  agar performa  aplikasi  G&GE  tetap  stabil meskipun  diakses  dari  jaringan  dengan kualitas  throughput  yang  berbeda,  dimana total  processing  time  dan  kualitas  grafis harus  memiliki  nilai  yang  relatif  sama dengan  tradisional  HPC.  Para  peneliti menganalisis  kebutuhan  sumber  data komputasi  untuk  menentukan  apakah pemanfaatan sumber daya komputasi yang ada dapat dioptimalkan untuk meningkatkan  efisiensi  penyebaran.  Para peneliti  juga  meninjau  hubungan  latensi jaringan  dengan  total  waktu  pemrosesan
aplikasi  G&GE  dalam  teknologi  protokol tampilan  jarak  jauh  untuk  hasil  tampilan grafik 3D yang dapat diterima.
Gambar  3  menunjukkan  desain eksperimental  makalah  ini.  Pertama,  para peneliti  menempatkan  tradisional  HPC sebagai  host  Hypervisor.  Selanjutnya, fungsionalitas HPC dari klien diubah di sisi pengguna menjadi server virtual yang lebih dekat  ke  NAS.  Para  peneliti  mengusulkan desain  ini  untuk  memastikan  bahwa kualitas  koneksi  jaringan  antara  host hypervisor  dan  NAS  memiliki  kualitas throughput  yang  optimal.  Spesifikasi  host hypervisor  sama  dengan  tradisional  HPC. Para  peneliti  memanfaatkan  perangkat keras  yang  ada  untuk  meminimalkan investasi  TI.  Spesifikasi  tradisional  HPC: Processor:  2x  Intel  Xeon®  E5-2687W v4.3GHz  (12  core),  RAM:  128GB  DDR4 2666  DIMM  ECC,  Penyimpanan:  2x1TB SSD,  Jaringan:  2x1G  Ethernet.  Hanya  ada 2 slot PCIe di tradisional HPC, para peneliti hanya  dapat  memasang  2  GPU  (NVIDIA Quadro P6000).
Tahap  selanjutnya  adalah  menguji metode  yang  umumnya  dikenal  sebagai pembongkaran  komputasi;  mentransfer tugas  komputasi  intensif  sumber  daya  ke prosesor  terpisah,  akselerator  perangkat keras,  atau  platform  eksternal,  seperti komputasi  cloud  (Akherfi  et  al.,  2018; Bhattacharya  &  De,  2017;  Debashis  De, 2016). Para peneliti menerapkan VM pada host  tersebut  untuk  menjalankan  aplikasi G&GE.  Pengguna  mengakses  aplikasi G&GE  menggunakan  Remote  Desktop Protocol (RDP) dari laptop dengan sumber daya  komputasi  yang  lebih  rendah,  yang bertujuan  untuk  memudahkan  pengujian kebutuhan sumber daya komputasi aplikasi G&GE  di  mana  CPU,  RAM,  dan  GPU adalah  variabel  yang  dikontrol  oleh  para peneliti. Hasil pengujian akan
menunjukkan  bagaimana  kami  dapat memaksimalkan
pemanfaatan HPC sekaligus  meningkatkan  kinerja  aplikasi G&GE. Strategi ini digunakan berdasarkan hipotesis  bahwa  kinerja  HPC  yang  lambat bukan karena kurangnya sumber daya CPU,
RAM, dan GPU, melainkan karena kondisi kualitas  throughput  jaringan.  Sebagai bagian  dari  aktivitas  penelitian  ini,  para peneliti  merumuskan  metode  pengujian. termasuk  memilih  proses  aplikasi  dan menggunakan alat untuk mengukur performa  aplikasi.  Fasi  ini  menganalisis setiap hasil pengujian dengan kondisi awal untuk dua parameter kritis: (1) total waktu pemrosesan  aplikasi  dan  (2)  pengalaman pengguna visual 3D.

## Gambar 3. Desain Eksperimen
Teks alternatif:
Diagram rancangan eksperimen terdiri  dari  tiga  bagian  yang  saling terhubung  melalui  LAN,  yaitu  sisi  klien dengan  kelompok  klien  WFO  dan  WFH, sisi  lab  berisi  virtualisasi  host  yang menjalankan  2  VM,  dan  sisi  server  berisi NAS.
Untuk  mengakses  aplikasi  G*GE, para  peneliti  memanfaatkan  teknologi Remote Desktop Protocol bawaan Windows  10  melalui  laptop  dengan spesifikasi  sebagai  berikut:  Processor:  1x Intel  Core™  i5-8265U  CPU  @1.60GHz, RAM: 8GB DDR4-2400 SDRAM, Storage : 500GB SATA, Jaringan: Ethernet / Wi-Fi N, Intel UHD Graphics 620.Laptop klien standar dengan sumber daya komputasi  yang  terbatas  dan  bobot  yang ringan  merupakan  faktor  penting  untuk mendukung  kebutuhan  mobilitas  yang sangat tinggi.

## Penyetelan Performa
Para  peneliti  melakukan  proses iteratif untuk mendapatkan pengaturan dan konfigurasi terbaik untuk semua parameter penelitian  di  fase  berikutnya.  Dengan demikian  masalah  dapat  terselesaikan dengan  mudah.  Target  dari  penelitian  ini
adalah
meningkatkan pengalaman pengguna  untuk  memproses  fungsi  visual 3D  di  aplikasi  G&GE  dengan  lebih  cepat dan lancar saat bekerja dari kantor (WFO) atau di rumah (WFH). Selanjutnya menjadi bagian dari metodologi Agile Requirements Engineering, dimana umpan balik pengguna menjadi dasar untuk menentukan keberhasilan  atau  kegagalan  sistem  yang diusulkan.

## Desain Komputasi Cloud HPC Pribadi
Berdasarkan  hasil  penelitian,  para peneliti mengusulkan  desain cloud pribadi HPC untuk menggantikan tradisional HPC . Proposal  meliputi  (1)  Desain  infrastruktur dan  topologi  dan  (2)  Alur  kerja  proses aplikasi,
Para peneliti
juga menginformasikan  keuntungan  dari  sistem yang  diusulkan  terkait  penyebaran  cepat, efisiensi biaya, dan peningkatan keamanan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  para  peneliti memaparkan  hasil  dari  setiap  proses penelitian. Bab ini membahas beberapa ide penting dan juga berisi rekomendasi.

## Mengumpulkan Informasi
Berdasarkan  hasil  diskusi  panel dengan  para  stakeholder,  solusi  yang diajukan harus dapat mendorong terciptanya  sistem  yang  memperhatikan hal-hal  kritis  sebagai  berikut:  ()  data kebijakan  perumahan,  (2)  penghematan anggaran, dimana usulan solusi harus dapat memaksimalkan pemanfaatan infrastruktur yang ada dan meminimalkan investasi, (3) metode  autentikasi  standar  menggunakan smart  card  mengacu  pada  standar  IT security  korporat,  (4)  koneksi  VPN  untuk semua  akses  eksternal.  Kebutuhan  ini menjadi  cukup  menantang  karena  lingkup yang terbatas dan kebutuhan yang mendesak.

## Model Penerapan Cloud Computing
Mengacu pada hasil proses pengumpulan  informasi,  para  peneliti menyimpulkan bahwa perusahaan
mengharapkan  kontrol  penuh  atas  sistem aplikasi G&GE. Tidak mudah meyakinkan para  stakeholder  bahwa  komputasi  cloud publik berbasis pelanggan dapat memberikan  manfaat  jangka  panjang.  Hal yang paling membatasi adalah persyaratan sistem  keamanan  informasi  untuk  data perumahan  harus  ada  di  tempat.  Jadi, memindahkan  sistem  aplikasi  ke  cloud publik  saat  data  berada  di  lokasi  akan membutuhkan  lalu lintas  data  yang  sangat besar dan mempengaruhi performa aplikasi.  Oleh  karena  itu,  para  peneliti memutuskan bahwa teknologi private cloud computing  akan  menjadi  solusi  yang  tepat dibandingkan  dengan  model  penerapan cloud computing lainnya.

## Jenis Layanan Cloud Computing
Karakteristik  aplikasi  G&GE  tidak mendukung  proses  multi  sesi.  Saat  sesi aplikasi  G&GE  aktif,  secara  eksklusif mengunci  sumber  daya  sistem  operasi, sehingga tidak memungkinkan sesi aplikasi G&GE  lainnya  untuk  beroperasi  secara bersamaan.  Para  penulis  telah  menguji platform  Saas  atau  Paas  menggunakan platform  CItrix,  ZenApps,  atau  VMWare Horizon  Virtual  Apps.  Para  penulis  harus membuat  satu  VM  secara  eksklusif  untuk mempublikasikan satu sesi Aplikasi G&GE.  Selain  itu,  berdasarkan  umpan balik  pengguna,  mereka  lebih  banyak berinteraksi dengan aplikasi lain dalam satu tampilan desktop. Kesimpulan yang diambil oleh para penulis bahwa mempublikasikan  VM  desktop  dalam format  Infrastructure  as  a  Service  (IaaS) adalah  metode  yang  paling  tepat  untuk memenuhi kebutuhan bisnis.

## Analisis Sumber Daya Cloud Computing Pribadi
Kinerja aplikasi G&GE berkaitan erat dengan  proses  komputasi  Input.Output (I/O),  baik  yang  terjadi  antara  CPU  & RAM, HDD, maupun GPU (Herrera, 2015; Lynn et al., 2017; Quang-Hung et al., 2014; Räss  et  al.,  2019;  Wilieyanto  &  Marcel, 2018).  Oleh  karena  itu,  para  peneliti  perlu
menguji  hubungan  resource  HPC  dengan performa  aplikasi  G&GE,  dimana  CPU, RAM, HDD, dan GPU adalah variabelnya. Pengujian  bertujuan  untuk  mengetahui variabel  mana  yang  secara  signifikan mempengaruhi  kinerja  aplikasi  G&GE. Dengan  demikian  pemanfaat  sumber  daya yang  tersedia  dapat  dimanfaatkan  secara maksimal  dengan  membaginya  dalam kerangka kerja virtualisasi.
Gambar  4  menunjukkan  bagaimana para  peneliti  memanfaatkan  tradisional HPC  sebagai  hypervisor  host.  Teknologi virtualisasi  memungkinkan  pengelolaan sumber  daya  HPC  sebagai  variabel  yang dikontrol  secara  fleksibel.  Namun,  karena GPU  yang  ada  (NVIDIA  P6000/P5000) tidak mendukung virtualisasi, para peneliti tidak  dapat  berbagi  sumber  daya  GPU. Selain  itu,  HPC  ini  memiliki  jumlah  slot PCIe  yang  terbatas,  akhirnya  VM  tamu yang  dapat  dibuat  hanya  berjumlah  dua, dengan  pengaturan  pass-through  GPU untuk  setiap  VM.  Karena  GPU  yang  ada tidak mendukung virtualisasi, para peneliti dapat  memaksimalkan  GPU  yang  ada dengan  menggunakan  pengaturan  pass- through (Kang & Yu, 2018; Kurkure et al., 2017).

## Gambar 4. Tradisional HPC sebagai Hypervisor Host

## Teks alternatif:
Tradisional  HPC  dalam  bentuk  fisik disandingkan  dengan  diagram  virtualisasi mesin  yang  terdiri  dari  4  lapisan,  yaitu lapisan HPC sebagai host VM dengan dua GPU  fisik  terpasang,  lapisan  VMWare sebagai Hypervisor, lapisan OS, dan lapisan Aplikasi.

## CPU sebagai Variabel Terkendali
Tabel 2 adalah perbandingan rata-rata waktu pemrosesan aplikasi G&GE, dimana
CPU sebagai variabel yang dikontrol. Para penulis menetapkan jumlah inti CPU yang berbeda  pada  setiap  pengujian  (uji-1:  8 vCPU,  uji-2:  16  vCPU,  uji-3:  44  vCPU) sambil  menjaga  GPU,  HDD,  dan  RAM konstan.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  waktu  pemrosesan  aplikasi  relatif sama. Dapat disimpulkan bahwa perbedaan jumlah  core  CPU  tidak  mempengaruhi kinerja  aplikasi  G&GE,  sehingga  para penulis mengusulkan untuk memaksimalkan  kapasitas  CPU  yang  ada dengan  membaginya  menjadi  CPU  virtual (vCPU).
Tabel 2. Waktu Proses Aplikasi (CPU Sebagai Variabel Yang Dikontrol) 8 vCPU 16 vCPU 44 vCPU 27 Menit 17.52 Detik 27 Menit 18.25 Detik 27 Menit 14.00 Detik

## Variabel: CPU Konstan:
●  RAM: 8 GB
●  GPU: VMware SVGA 3D
●  HDD:  Data  disimpan  di  penyimpanan virtual lokal (v-Storage).

## RAM sebagai Variabel Terkendali
Tabel 3 adalah perbandingan rata-rata waktu pemrosesan aplikasi G&GE, dimana memori merupakan variabel yang dikontrol. Para peneliti menetapkan nomor memori yang berbeda pada setiap pengujian (uji-1:  8  GB,  uji-2:  16  GB,  uji-3:  32  GB) sambil menjaga agar GPU, HDD, dan CPU tetap konstan. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  waktu  pemrosesan aplikasi relatif sama. Hasil ini menyimpulkan bahwa nomor memori yang berbeda  tidak  mempengaruhi  kinerja aplikasi  G&GE,  sehingga  para  peneliti mengusulkan untuk memaksimalkan kapasitas  memori  yang  ada  dengan membaginya menjadi virtual RAM (vRAM).
Tabel 3. Waktu proses aplikasi (Memori sebagai variabel yang dikendalikan)

## Variabel: Memori
Konstan: ●  CPU: 16 vCPU ●  GPU: VMware SVGA 3D
●  HDD:  Data    disimpan  di  penyimpanan virtual lokal (v-Storage).

## GPU sebagai Variabel Terkendali
Tabel 4 adalah perbandingan rata-rata waktu pemrosesan aplikasi G&GE, dimana GPU sebagai variabel yang dikontrol. Para peneliti  menetapkan  GPU  yang  berbeda pada  setiap  pengujian  (uji-1:  VMWare SVGA  3D,  uji-2:  NVIDIA  P6000  Pass- through) sambil menjaga agar CPU, HDD, dan  RAM  tetap  konstan.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  waktu  pemrosesan aplikasi  relatif  sama.  Dapat  disimpulkan bahwa  model  GPU  yang  berbeda  tidak mempengaruhi kinerja aplikasi G&GE.

## Tabel 4. Waktu Proses Aplikasi (GPU Sebagai Variabel Yang Dikontrol
VMware SVGA 3D NVIDIA P6000 ( Pass-through ) Rata- rata 27 Menit 0.16 Detik 27 Menit 50.94 Detik Variabel: GPU
Konstan: ●  CPU: 16 vCPU ●  RAM: 16 GB
●  HDD:  Data  disimpan  di  penyimpanan virtual lokal (v-Storage)
Analisis  Komunikasi  Data  I/O  Cloud

## Pribadi
Pengujian  berikutnya  adalah  untuk membuktikan hipotesis para penulis bahwa proses komunikasi data I/O antara klien dan NAS  secara  dramatis  mempengaruhi  total waktu  pemrosesan  aplikasi  G&GE.  Para penulis  menggunakan  I/O  penyimpanan sebagai variabel terkontrol sementara CPU, Memori, dan GPU sebagai konstanta. Para penulis  membandingkan  I/O  penyimpanan saat pemrosesan terjadi pada penyimpanan lokal  virtual  HPC  dan  NAS.  Tes  pertama
disebut  “Dari  Lokal  ke  Lokal,”  proses konversi  pada  Mesin  Virtual  dengan komunikasi  data  I/O  melalui  jaringan komputer.  IOPS  sangat  penting  untuk menilai  kecepatan  baca  dan  tulis  media penyimpanan. Semakin besar IOPS, semakin  cepat  proses  konversi  (Li  et  al.,
2017). Spesifikasi penyimpanan lokal virtual adalah  SCSI  VMWare  Paravirtualization (VMWare vStorage). Sebagai
perbandingan, NAS adalah Netapp FAS8200  dengan  antarmuka  jaringan 2x10Gbps.  Tabel  5  menunjukkan  hasil simulasi  waktu  pemrosesan  aplikasi, dimana penyimpanan sebagai variabel yang dikendalikan.  Waktu  konversi  yang  lebih cepat adalah 27 menit 12,9 detik terjadi saat para  peneliti  mensimulasikan  “Dari  Lokal ke  Lokal”.  Sebaiknya,  hasil  yang  lebih lambat adalah 4 jam, 21 menit, dan 56 detik terjadi saat kami melakukan simulasi “Dari NAS  ke  NAS”.  Hasil  ini  mengkonfirmasi hipotesis kami bahwa I/O Komunikasi Data antara tradisional HPC yang terletak di sisi pengguna,  dan  NAS  yang  terletak  di  sisi pusat  data  adalah  akar  penyebab  masalah kinerja aplikasi G&GE. Dalam konteks ini, dapat disimpulkan bahwa komunikasi data I/O  terkait  erat  dengan  kualitas  jaringan komputer yang menghubungkan tradisional HPC ke NAS.
Tabel 5. Waktu Proses Aplikasi (Penyimpanan Sebagai Variabel Terkontrol) Dari Lokal untuk Lokal Dari NAS untuk NAS Rata- rata 27 Menit 12.9 Detik 4 Jam 21 Menit 56 Detik
Variabel: Data disimpan di
penyimpanan  virtual  lokal  (v-Storage) vs. NAS
Konstan:
●  Memory: 58 GB
●  NVIDIA P6000 (Pass-through)
●  CPU: 32 vCPUs Untuk memperkuat hipotesis penelitian  ini  tentang  pengaruh  kualitas jaringan  terhadap  kinerja  aplikasi  G&GE, para  peneliti  melakukan  pengujian  di  lab menggunakan teknologi
VMWare
8 GB 16 GB 32 GB Rata- rata 27 Menit 4.99 Detik 27 Menit 0.16 Detik 27 Menit 57.95 Detik
Hypervisor yang sama di mana jaringan I/O adalah variabel yang dikontrol, seperti yang ditunjukkan  pada  gambar  5.  Dalam pengujian  ini  pemrosesan  aplikasi  tanpa terlebih  dahulu  menyalin  file  yang disimpan  di  NAS  ke  penyimpanan  lokal HPC  segera  dijalankan.  Lalu,  kualitas  I/O jaringan antara area masalah (kondisi yang ada)  dibandingkan  dengan  uji  lab  (desain eksperimental)  untuk  mengusulkan  desain yang tepat.

## Gambar 5. Network Topology During Testing
Teks alternatif: Diagram eksperimental dengan berbagai jenis jaringan yang menghubungkan  HPC  ke  NAS  dibagi menjadi  3  bagian,  yaitu  kondisi  yang  ada, desain  eksperimental,  dan  desain  yang diusulkan.

## Deskripsi Panjang:
Perbandingan diagram jaringan pada saat pengujian terdiri dari tiga bagian yaitu kondisi  saat  ini,  desain  percobaan,  dan proposal  desain.  Bagian  kanan  adalah kondisi  yang  ada  yang  terdiri  dari  tiga model  pengujian  yaitu  simulasi  saat pengguna bekerja dari kantor, bekerja dari rumah,  dan  bekerja  dari  kantor jarak  jauh. Bagian tengah adalah kondisi eksperimental.  Bagian  di  sebelah  kiri adalah  proposal  desain.  Setiap  pengujian memiliki karakteristik jaringan yang berbeda.  Bagian  kondisi  yang  ada  terdiri dari jaringan LAN 1G Cat6, internet 20M, jaringan backbone 2x10G FO, 1G Cat6, dan link  Radio  Wave  50  ~  70M.  Bagian Eksperimen  terdiri  dari  jaringan  Cat5 100M,  Cat6  1G,  dan  jaringan  backbone 2x10G FO. Bagian Desain yang diusulkan terdiri  dari  jaringan  1G  Cat6  dan  jaringan
backbone  2x10G  FO.  Jaringan  backbone utama  untuk  setiap  bagian  terhubung dengan switch Cisco Nx7000 dan Nx9000 ke NAS melalui jaringan backbone 2x10G.
Pengujian pada HPC lokal merupakan  kondisi  saat  ini  dimana  waktu proses rata-rata adalah 51 menit 39,1 detik dan  selanjutnya  menjadi  parameter  dasar untuk peningkatan kinerja. Pengujian pada Guest  VM  (Lab-1)  menunjukkan  rata-rata waktu  proses  konversi  adalah  4  jam  21 menit 56 detik, lima kali lebih lama. Pada titik  ini,  ide  para  peneliti  belum  dapat menyelesaikan  masalah.  Oleh  karena  itu, para peneliti menganalisis kualitas throughput  data  pada  kondisi  saat  ini dibandingkan  dengan  pengujian  Lab-1. Selain  itu,  para  peneliti  menggunakan  alat analisis  kinerja  JPerf  untuk  mengukur kinerja  Protokol  Kontrol  Transmisi  (TCP) jaringan (Alsahlany, 2014).
Gambar 6 menunjukkan hasil pengukuran  JPERF.  Throughput  data  di Lab-1  sebesar  63  Mbps,  4,5  kali  lebih rendah  dari  kondisi  saat  ini  sebesar  291 Mbps. Kondisi lingkungan Lab-1 diketahui masih  menggunakan  kabel  UTP  Cat-5 dimana  throughput  data  maksimal  hingga 100  Mbps.  Sedangkan  kondisi  saat  ini menggunakan  kabel  UTP  Cat-6  dengan kemampuan  throughput  data  hingga  1 Gbps.  Kesimpulan  penting  yang  dapat diambil adalah bahwa kualitas lapisan fisik secara dramatis mempengaruhi kualitas I/O jaringan.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting memperhatikan  desain  jaringan  disik, dimana  kualitas  jaringan  fisik  kabel  LAN yang  lebih  baik  akan  meningkatkan jaringan  I/O  sehingga  proses  aplikasi G&GE menjadi lebih cepat.
Setelah menyesuaikan kabel UTP ke Cat-6, para peneliti throughput data sebesar 869,3  Mbps.  Namun,  rata-rata  waktu respons  aplikasi  yang  diperoleh  adalah  1 jam 3 menit sebesar 59,7 detik, lebih lama 12  menit  dari  rata-rata  waktu  pemrosesan aplikasi pada kondisi saat ini. Pada titik ini, hasilnya  belum  menyesuaikan  masalah yang dihadapi. Throughput data yang lebih besar didukung oleh desain kabel UTP yang
baik  tidak  menjamin  kinerja  aplikasi G&GE dapat meningkat. Dalam hal ini, lab tempat  dilakukannya  penelitian  berada  di gedung perkantoran dengan lebih dari 500 perangkat komputasi yang beroperasi pada segmen  jaringan  yang  sama  dan  jaringan tulang punggung ke pusat data. Oleh karena itu, para peneliti harus mempertimbangkan konfigurasi  dan  pengaturan  parameter jaringan  penting  selama  merancang  HPC Cloud  Pribadi,  seperti  segmen  jaringan terpisah,  menerapkan  Kualitas  Layanan (QoS), pembentukan lalu lintas, penyeimbangan  beban,  dan  saluran  eter atau  tim  jaringan.  Literatur  yang  dirujuk merekomendasikan  penggunaan  jaringan infinity  band  untuk  meningkatkan  kualitas throughput.  Namun,  dalam  konteks  ini, mengoptimalkan  penggunaan  perangkat yang  ada  lebih  diutamakan  daripada melakukan investasi baru.
Tes selanjutnya adalah memindahkan lokasi lab untuk mendapatkan infrastruktur jaringan yang lebih baik di area pusat data. Para  peneliti  harus  memastikan  tidak  ada gangguan  lalu  lintas  data  pada  koneksi jaringan VM dan NAS. Selain itu, langkah yang  diambil  untuk  membuat  segmen jaringan  tertentu  dengan  struktur  sistem kabel  yang  lebih  baik.  Semua  parameter router  seperti  QoS,  traffic  shaping,  dan EtherChannel atau network teaming disesuaikan  untuk  meningkatkan  kualitas throughput  jaringan.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa rata-rata waktu proses konversi  secara  signifikan  lebih  cepat  dari kondisi saat ini yaitu 24 menit, 5,37 detik, atau  1,88  kali  lebih  cepat  dari  kondisi bermasalah.
Gambar 6. Hasil Pengukuran Jperf

## Teks Alternatif untuk Gambar Grafis:
Grafik  empat  garis  dengan  empat kombinasi  kualitas  throughput  jaringan yang berbeda, dengan sumbu c untuk satuan waktu  dalam  detik  dan  sumbu  y  untuk bandwidth dalam Mbps.
Tabel 6 berikut menunjukkan perbandingan  hasil  pengukuran  waktu pemrosesan aplikasi G&GE dimana network I/O sebagai variabel kontrol. Para peneliti mendapatkan runtime tercepat saat VM  tamu  para  peneliti  ditempatkan  di lokasi dengan kualitas throughput jaringan terbaik  dan  gangguan  jaringan  paling sedikit.
Tabel 6. Waktu Proses Aplikasi – Jaringan
I/O Sebagai Variabel Terkontrol
Para  peneliti  menguji  lima  aktivitas lain  yang  dianggap  paling  bermasalah. Hasil pengukuran ditunjukkan pada tabel 7, dimana seluruh hasil pengujian menunjukkan  peningkatan  waktu  proses aplikasi yang memuaskan pengguna secara signifikan.
Tabel 7. Hasil Pengujian 5 Aktivitas Penting Aplikasi G&GE
No. Petrel Test Waktu Habis (detik) Peningkatan (waktu) Sebelum Sesudah 1 Simpan sebagai proyek ke Penyimpanan 859 332 2.59 2 Impor Seismik (3D) 1,177 92 12.79 3 Seismik (3D) ke SGY 1,731 413 4.19 4 Ekspor Seismik (3D) ke SGY 3,231 637 5.07 5 Ekspor kumpulan prestack (dio ke sgy) 28,324 7,708 3.67
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  dapat disimpulkan  bahwa  masalah  performa aplikasi  G&GE  disebabkan  oleh  kualitas throughput  jaringan  yang menghubungkan tradisional  HPC  ke  NAS  yang  tidak memenuhi  persyaratan  minimum  agar aplikasi  dapat  beroperasi  dengan  lancar, bukan  karena  kurangnya  sumber  daya komputasi.  Kesimpulan  ini  memunculkan ide untuk memindahkan tradisional HPC ke lokasi  dengan  kualitas  jaringan  komputer yang terjamin tanpa harus mengembangkan
Pengujian pada HPC Lokal (Kondisi sekarang) Menguji pada VM Tamu. (Lab-1) Menguji pada VM Tamu. (Lab-2) Menguji pada VM Tamu. (Usul) Rata-rata 51 Menit 39.1 Detik 4 Jam 21 Menit 56 Detik 1 Jam 3 Menit 59.7 Detik 27 Menit 32.7
Detik
sistem  private  cloud  computing.  Namun, ide  tersebut  tidak  efektif  dan  efisien, mengingat  jumlah  tradisional  HPC  yang mencapai 78 unit, membutuhkan infrastruktur data center yang kompleks dan perangkat klien laptop untuk mengaksesnya. Hal ini tentu membutuhkan investasi  yang  besar.  Selain  itu,  penelitian ini  telah  membuktikan  bahwa  kelebihan kapasitas  sumber  daya  komputasi  HPC dapat dioptimalkan dengan berbagai sumber daya komputasi, di mana teknologi virtualisasi  adalah  solusinya.  Desain  yang para peneliti dapat menunjukkan peningkatan  efisiensi  yang  sangat  tinggi dalam penggunaan sumber daya HPC.
Analisis  Komunikasi  Data  I/O  Cloud Pribadi
Dalam penelitian (Gupta dan Milojicic,  2011)  mengungkapkan  bahwa performa  aplikasi  HPC  berbasis  cloud berkaitan  erat  dengan  latensi  jaringan, seperti  volume  dan  pola  komunikasi  serta sensitivitas terhadap noise dan skala sistem operasi.  Table  8  menunjukkan  hasil pengukuran  latensi  jaringan.  Nilai  latensi terlama  yaitu  13,9  ms  terjadi  pada  saat WFH  dimana  pengguna  menggunakan koneksi  VPN  melalui  jaringan  internet. Nilai  latensi  ini  berada  dalam  toleransi penggunaan VDI sesuai dengan kertas putih kinerja  desktop  virtual  dan  kualitas pengalam,  yang  menyatakan;  layanan desktop  virtual  menawarkan  pengalaman pengguna  yang  hampir  tidak  dapat dibedakan  dari  desktop  tradisional  untuk aplikasi  office  suite  ketika  bandwidth  6 Mbps  atau  latensi  adalah  kurang  dari  20 milidetik (Casas & Schatz, 2014).

## Tabel 8. Perbandingan Latency Saat WFO Vs WFRO Vs WFH
Latensi Jaringan (ms) WFO (WKS- A) LAN Ethernet WFRO (WKS-B) WAN - Lease Line WFH (WKS-C) VPN - Internet (20Mbps) Rata- rata < 1 10.8 13.9

## Analisis Akses Desktop Jarak Jauh
Meskipun  indeks  latensi  jaringan baik, pengalaman pengguna aplikasi
G&GE masih buruk dan kurang memuaskan  saat  mengakses  desktop  jarak jauh  melalui  web  browser  VMWare  atau VMWare  Player.  Hipotesis  yang  diajukan adalah bahwa versi browser web VMWare atau  VMWare  Player,  tidak  mendukung pemrosesan  grafik  3D  intensif.  VMWare menawarkan  protokol  VMWare  Blast Extreme  untuk  menghadirkan  tampilan beresolusi  tinggi  atau  pemrosesan  grafis 3D.  Blast  Extreme  adalah  protokol tampilan yang dibuat oleh VMWare untuk menghadirkan  pengalaman  mendalam  dan kaya  fitur  bagi  pengguna  akhir  di  seluruh perangkat,  lokasi,  media,  dan  koneksi jaringan. Blast Extreme disertakan dengan VMWare Horizon, generasi terbaru virtualisasi desktop VMWare dan perangkat  lunak  pengiriman  aplikasi  jarak jauh.  VMWare  Blast Extreme  mempunyai keuntungan tersendiri, tetapi penerapannya memerlukan upaya yang rumit dan panjang. Karena  itu,  para  penulis  memprioritaskan untuk  menguji  protokol  RDP  bawaan Windows 10.
Untuk  mengoptimalkan  RDP,  kita perlu mengkonfigurasi beberapa parameter untuk mendapatkan kualitas tampilan yang dapat  ditoleransi  oleh  pengguna.  Protokol ini  menggunakan  pemrosesan  GPU  untuk menghadirkan  kualitas  tampilan  terbaik sesuai  dengan  pengaturan  konfigurasi. Beberapa pengaturan parameter RDP perlu disesuaikan sebagai berikut (1) Mengaktifkan pengaturan RemoteFX untuk Windows Server agar memiliki pengalaman  yang  lebih  baik  saat  bekerja dengan  aplikasi  grafis  yang  menuntut tinggi, (2) Kami mengoptimalkan pengalaman  visual  saat  menggunakan RemoteFX  dengan  memilih  pengaturan yang  konservatif  konfigurasi  di  mana targetnya  adalah  pengalaman  pengguna yang  stabil  untuk  persyaratan  bandwidth jaringan terendah, (3) Kami mengoptimalkan  pengalaman  visual  saat menggunakan Layanan Desktop Jarak Jauh dengan  memilih  konfigurasi  multimedia kaya pengalaman visual untuk mendapatkan pengalaman pengguna grafis
yang  lebih  baik,  (4)  Kami  menetapkan penggunaan adapter grafis perangkat keras secara  default  untuk  semua  sesi  Layanan Desktop
Jarak Jauh,
dan (5) Mengoptimalkan konfigurasi sistem kompresi  untuk  grafis  adaptif  pada RemoteFX  dengan  memilih  optimalkan untuk  penggunaan  bandwidth  minimum. Semua parameter RDP kami setting melalui group  policy  editor,  kemudian  kami  uji dengan  pengguna  aplikasi  G&GE  dan memberikan hasil yang memuaskan. Proses grafis  termasuk  rendering,  picking,  view mapping,  dan  simulasi  berjalan  tanpa kendala,  gradasi  warna  yang  halus,  zoom- in/out,  dan  rotasi  gambar  berjalan  mulus dalam  batas  toleransi  pengguna  meski diakses saat WFH.

## Alur Proses Aplikasi
Pada  penjelasan  sebelumnya,  para penulis telah menjelaskan waktu pemrosesan  yang  sangat  lama  saat pengguna  bekerja  dari  rumah.  Proses penyalinan data dari NAS ke penyimpanan lokal  HPC  dan  mengunggahnya  kembali dari  penyimpanan  lokal  HPC  ke  NAS merupakan upaya untuk memitigasi masalah  tersebut  (Table  1).  Kondisi  ini tidak efisien. Hal tersebut juga menimbulkan  permasalahan  terkait  sistem keamanan informasi berupa duplikasi data.
Para penulis memeriksa ulang proposal  desain  cloud  pribadi.  Hasilnya sangat  memuaskan.  Tabel  9  menunjukkan peningkatan  yang  sangat  signifikan  dalam total  waktu  pemrosesan  aplikasi,  dimana waktu untuk mengunduh dan mengunggah untuk  memproses  file  data  proyek  tidak diperlukan  lagi.  Metode  yang  diusulkan menyederhanakan  alur  kerja  aplikasi G&GE,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8. Selain itu, dengan tidak adanya lalu lintas komunikasi data yang signifikan antara NAS dan klien, keamanan informasi menjadi  lebih  baik  karena  tidak  ada  file proyek  yang  harus  disimpan  di  klien  PC lokal, meminimalkan duplikasi data. Semua pertukaran data proyek terjadi secara lokal disisi  pusat  data.  Tidak  ada  upaya
mengunduh  dan  mengunggah  ulang  data dari  NAS  ke  penyimpanan  lokal  dan sebaliknya. Bahkan jika ada lalu lintas data dari klien ke HPC VM, itu hanya mengubah data  tampilan  piksel,  penekanan  tombol keyboard,  dan  kursor  mouse  yang  sangat kecil dan tidak berarti
Tabel 9. Perbandingan Rata-Rata Waktu Proses Konversi Data Seismik
Keuntungan lain dari metode komputasi  offloading  adalah  kebutuhan sumber daya komputasi klien yang minimal karena  proses  komputasi  terjadi  di  cloud. Perangkat  klien  tidak  perlu  menggunakan workstation  dengan  laptop  dengan  sumber daya komputasi yang terbatas. Laptop juga mendukung kebutuhan mobilitas pengguna yang  tinggi.  Para  peneliti  menggunakan ulang  mesin  HPC  untuk  host  VM  dengan membagi  sumber  daya  komputasi  menjadi dua  VM.  Dengan  demikian,  1  HPC  yang awalnya  digunakan  oleh  satu  pengguna, kemudian  dapat  menyediakan  dua  VM untuk  dua  pengguna.  Dengan  demikian, target efisiensi biaya dengan meminimalkan investasi dapat tercapai.
Gambar 7. Hasil Pengukuran Jperf
Teks alternatif untuk ilustrasi:
Mengamankan alur data HPC Private Cloud antara sisi klien dengan empat profil pengguna  dan  sisi  server  yang  terdiri  dari server VDI dan sistem penyimpanan

## SIMPULAN
Private  Cloud  HPC  adalah  metode yang efektif untuk menyelesaikan masalah
pada aplikasi G&GE yang ditemukan oleh para  peneliti  selama  pandemi  COVID-19. Para  peneliti  telah  melihat  peningkatan yang  signifikan  dalam  kinerja  aplikasi G&GE.  Para  pengguna  menyatakan  saat mengakses aplikasi G&GE melalui internet menggunakan VPN saat bekerja dari rumah (WFH)  memiliki  pengalaman  yang  sama. Total waktu pemrosesan dan kualitas grafis terasa  relatif  sama  meski  menggunakan laptop  dan  jaringan  komputer  dengan sumber daya terbatas dibandingkan dengan konsep  tradisional  HPC.  Pengguna  juga mengakui  kinerja  aplikasi  G&GE  yang lebih  baik  setelah  meningkatkan  kualitas throughput jaringan antara NAS dan HPC. Metode yang diusulkan juga terbukti efisien dalam  memberikan  fleksibilitas  dalam mengalokasikan  sumber  daya  komputasi yang  tidak  dimiliki  oleh  sistem  tradisional HPC.  Dapat  memaksimalkan  pemanfaatan sumber daya mesin, mengoptimalkan biaya investasi dan waktu deployment yang lebih cepat  karena  tidak  memerlukan  banyak perubahan  pada  infrastruktur  dan  proses alur  kerja.  Selain  itu,  metode  ini memungkinkan  semua  proses  komputasi berlangsung di pusat data. Lalu lintas data antara  cloud  HPC  dari  klien  terbatas  pada piksel  tampilan  dan  perubahan  kursor. Tidak  ada  data  yang  melewati  jaringan komputer, sehingga membantu meningkatkan sistem keamanan informasi. Dalam desain HPC Cloud, kualitas jaringan komputer secara signifikan mempengaruhi performa  grafis.  Pemrosesan  grafik  yang kompleks  akan  meningkatkan  lalu  lintas data karena perubahan piksel tampilan yang signifikan.  Oleh  karena  itu,  mendapatkan latensi  jaringan  yang  baik  dan  mengatur protokol  RDP  sesuai  dengan  kualitas jaringan  akan  memberikan  pengalaman pengguna yang baik pada batas yang dapat ditoleransi.
Para
penulis merekomendasikan  metode  baru  terkait HPC CLoud sebagai solusi alternatif untuk layanan HPC. Khusus untuk industri migas yang mengoperasikan aplikasi G&GE.
Model  komputasi  cloud  publik menawarkan banyak keuntungan, terutama
ketika organisasi berniat untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan operasi  pusat  data.  Namun,  beberapa wacana  migrasi  gagal  karena  biaya investasi  awal  yang  signifikan  dan kompleksitas  manajemen  perubahan.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  menentukan waktu  yang  tepat  untuk  perwujudan  kasus bisnis  yang  baik  yang  menggambarkan kebutuhan teknis dan non-teknis perusahaan.
Para penulis merekomendasikan pendekatan metodologi rekayasa persyaratan tangkas selama proses penilaian.
Sistem  yang  diajukan  oleh  para penulis untuk kasus bisnis saat ini mungkin tidak  ideal  untuk  kasus  bisnis  di  masa mendatang.  Namun,  teknologi  cloud  HPC memberikan  banyak  manfaat  besar  bagi perusahaan  yang  membutuhkan  sumber daya  komputasi  yang  sangat  besar. Penelitian  lebih  lanjut  tentang  cloud  HPC akan  menarik,  terutama  mengenai  strategi migrasi yang paling efisien, dari segi biaya, manajemen  perubahan,  keamanan,  proses alur  kerja,  proses  pemeliharaan,  dan  pusat data operasional lainnya.
Para penulis merekomendasikan perusahaan  untuk  mulai  menerapkan teknologi  cloud  computing  untuk  sistem aplikasi  G&GE  di  masa  mendatang  dan memanfaatkannya. Selanjutnya, perubahan kebijakan  TI  terkait  manajemen  cloud computing  perlu  segera  diwujudkan, terutama dalam hal strategi investasi awal, layanan  pemeliharaan,  dan  manajemen keamanan  sistem  informasi.  Semoga makalah ini dapat memberikan nilai tambah bagi  ilmu  pengetahuan,  khususnya  Ilmu Geosains Komputer.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljamal,  R.,  El-Mousa,  A.,  &  Jubair,  F. (2018).  A  comparative  review  of high-performance  computing  major cloud  service  providers. 2018  9th International
Conference on Information  and  Communication Systems (ICICS) , 181–186.
https://doi.org/10.1109/IACS.2018.8 355463
Alsahlany,  A.  M.  (2014).  Performance
Analysis  of  VOIP  Traffic  Over Integrating Wireless LAN and WAN Using Different Codecs. International  Journal  of  Wireless  & Mobile  Networks , 6 (3), 79–89.
https://doi.org/10.5121/ijwmn.2014.
6306
Bokhari, M. U., Makki, Q., & Tamandani,
Y.  K.  (2018). A  Survey  on  Cloud Computing (pp. 149–164). https://doi.org/10.1007/978-981-10- 6620-7_16 Casas, P., & Schatz, R. (2014). Quality of Experience in Cloud services: Survey and measurements. Computer
Networks , 68 , 149–165. https://doi.org/10.1016/j.comnet.201
4.01.008
Chrobak,  P.  (2014). Implementation  of Virtual  Desktop  Infrastructure  in academic  laboratories .  1139–1146. https://doi.org/10.15439/2014F213
Cunha,  J.,  Pereira,  T.  E.,  Pereira,  E., Rufino, I., Galvão, C., Valente, F., & Brasileiro,  F.  (2020).  A  high- throughput shared service to estimate evapotranspiration  using  Landsat imagery. Computers & Geosciences , 134 ,
104341. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2019.
104341
Fernandes, F., Beserra, D., Moreno, E. D.,
Schulze, B., & Pinto, R. C. G. (2016). A virtual machine scheduler based on CPU  and  I/O-bound  features  for energy-aware  in  high  performance computing  clouds. Computers  & Electrical Engineering , 56 , 854–870. https://doi.org/10.1016/j.compelecen g.2016.09.003
Goyal,  S.  (2014).  Public  vs  Private  vs Hybrid  vs  Community  -  Cloud Computing:  A  Critical  Review. International  Journal  of  Computer Network  and  Information  Security ,
6 (3), 20–29. https://doi.org/10.5815/ijcnis.2014.0
3.03
Gupta,  A.,  &  Milojicic,  D.  (2011).
Evaluation  of  HPC  Applications  on Cloud. 2011  Sixth  Open  Cirrus
Summit , 22–26. https://doi.org/10.1109/OCS.2011.10
Hassan,  H.  A.,  Mohamed,  S.  A.,  &  Sheta, W.  M.  (2016).  Scalability  and communication performance of HPC on Azure Cloud. Egyptian
Informatics Journal , 17 (2), 175–182. https://doi.org/10.1016/j.eij.2015.11. 001
Helmi, A. M., Farhan, M. S., & Nasr, M. M.
(2018).  A  framework  for  integrating geospatial  information  systems  and hybrid  cloud  computing. Computers
&  Electrical  Engineering , 67 ,  145– 158.
https://doi.org/10.1016/j.compelecen g.2018.03.027
Herrera, A. (2015). NVIDIA GRID vGPU:
Delivering  Scalable  Graphics-Rich Virtual  Desktops. Retrieved  Aug , 10 (June), 2015.
Hossain,  M.  S.,  &  Ahmed,  N.  (2018).
Application  of  Petrel  Software  in Reserve Estimation of Titas Gas Field (  B  &  C  Sand  ). International Conference on Energy and
Environment , September , 3–7. Kang,  J.,  &  Yu,  H.  (2018).  Mitigation technique for performance
degradation of virtual machine owing to GPU pass-through in fog computing.
Journal of Communications and Networks , 20 (3),
257–265. https://doi.org/10.1109/JCN.2018.00 0038
Kim, J. Y., Kang, J.-S., & Joh, M. (2021).
GPU acceleration of MPAS microphysics
WSM6 using OpenACC  directives:  Performance and verification. Computers  &
Geosciences ,
146 , 104627. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020. 104627
Kurkure,  U.,  Sivaraman,  H.,  &  Vu,  L.
(2017). Machine  Learning  Using
Virtualized GPUs in Cloud Environments (pp. 591–604). https://doi.org/10.1007/978-3-319-
67630-2_41
Li, J.-Y., Kuo, C.-F., Wang, Y.-T., Lee, C.- F., Chen, T.-Y., Yang, C.-T., Lai, C.-
L.,  &  Kuo,  C.-C.  (2017).  The Implementation of a GPU- Accelerated Virtual Desktop Infrastructure Platform. 2017 International  Conference  on  Green Informatics (ICGI) , 85–92. https://doi.org/10.1109/ICGI.2017.4 2
Lian,  J.-W.  (2017).  Establishing  a  Cloud
Computing Success Model for
Hospitals  in Taiwan. INQUIRY:  The
Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing , 54 , 004695801668583.
https://doi.org/10.1177/00469580166 85836
Lynn, R., Contis, D., Hossain, M., Huang,
N., Tucker, T., & Kurfess, T. (2017). Voxel  model  surface  offsetting  for computer-aided  manufacturing  using virtualized high-performance computing. Journal of Manufacturing  Systems , 43 ,  296– 304.
https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2016.1
2.005
Netto,  M.  A.  S.,  Calheiros,  R.  N., Rodrigues, E. R., Cunha, R. L. F., & Buyya,  R.  (2019).  HPC  Cloud  for Scientific and Business Applications. ACM  Computing  Surveys , 51 (1),  1– 29. https://doi.org/10.1145/3150224 Ponraj,  A.  (2019).  Optimistic  virtual machine  placement  in  cloud  data centers  using  queuing  approach. Future Generation Computer Systems , 93 , 338–344. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.
10.022
Quang-Hung,  N.,  Thoai,  N., &  Son,  N. T.
(2014). EPOBF:  Energy  Efficient Allocation  of  Virtual  Machines  in High Performance Computing Cloud (pp. 71–86).
https://doi.org/10.1007/978-3-662- 45947-8_6
Räss,  L.,  Kolyukhin,  D.,  &  Minakov,  A.
(2019).  Efficient  parallel  random field generator for large 3-D
geophysical  problems. Computers  & Geosciences , 131 , 158–169.
https://doi.org/10.1016/j.cageo.2019. 06.007 Ren, J., Qi, Y., Dai, Y., Xuan, Y., & Shi, Y. (2017).  Nosv:  A  lightweight  nested- virtualization VMM for hosting high performance  computing  on  cloud.
Journal  of  Systems  and  Software ,
124 , 137–152. https://doi.org/10.1016/j.jss.2016.11. 001
Roh, H., Jung, C., Kim, K., Pack, S., & Lee, W.  (2017).  Joint  flow  and  virtual machine  placement  in  hybrid  cloud data centers. Journal of Network and Computer  Applications , 85 ,  4–13. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2016.1 2.006
Ruhela,  A.,  Subramoni,  H.,  Chakraborty, S.,  Bayatpour,  M.,  Kousha,  P.,  & (DK)  Panda,  D.  K.  (2019).  Efficient design for MPI asynchronous progress without dedicated resources. Parallel  Computing , 85 ,  13–26. https://doi.org/10.1016/j.parco.2019.
03.003
Schön,  E.-M.,  Thomaschewski,  J.,  &
Escalona,  M.  J.  (2017).  Agile Requirements Engineering: A
systematic literature review. Computer  Standards  &  Interfaces , 49 ,
79–91. https://doi.org/10.1016/j.csi.2016.08.
011
Sterling,  T.,  Brodowicz,  M.,  &  Anderson, M. (2017). High Performance Computing:  Modern  Systems  and Practices . Katey Birtcher.
Vega-Rodríguez,  M.  A.,  &  Santander- Jiménez, S. (2019). Parallel computing in  bioinformatics:  a  view from
high-performance,
heterogeneous, and cloud computing. The  Journal  of  Supercomputing ,
75 (7), 3369–3373.
https://doi.org/10.1007/s11227-019- 02934-2
Wilieyanto, E., & Marcel. (2018). Performance  analysis  of  vdesktop using  PCoIP  accelerator  vs  vSGA- based on VMware environment — A case  study  at  UKRIDA  University. 2018  International  Conference  on Information  and  Communications Technology  (ICOIACT) ,  705–708. https://doi.org/10.1109/ICOIACT.20 18.8350798 Wu, D., Liu, X., Hebert, S., Gentzsch, W.,
& Terpenny, J. (2017). Democratizing  digital  design  and manufacturing using high performance cloud computing: Performance evaluation and benchmarking. Journal of Manufacturing  Systems , 43 ,  316– 326. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2016.0 9.005 Xuan, P., Ligon, W. B., Srimani, P. K., Ge, R.,  &  Luo,  F.  (2017).  Accelerating big  data  analytics  on  HPC  clusters using  two-level  storage. Parallel
Computing , 61 , 18–34.
https://doi.org/10.1016/j.parco.2016. 08.001 Zheng, K. (2019). 3D Reservoir Modeling
Based  on  Mobile  Platform  and
OpenGL  ES. Journal  of  Physics:
Conference Series , 1237 (5).
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1237/5/052016