## Komputasi Grid Berbasiskan Grid Resources for Industrial Application untuk Pertukaran Data
Brave A. Sugiarso ST., MT.
Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi, Manado, Sulawesi Utara, Indonesia
e-mail : bravesugiarso@yahoo.com
Abstrak — Komputasi  Grid  adalah  suatu  model komputasi  yang  mendistribusikan  proses  melewati  batas infrastruktur  yang  terpisah  secara  administratif  dan  geografis. Komputasi gris menghubungkan banyak sumber daya komputasi yang  heterogen,  sehingga  membentuk  sebuah  arsitektur komputer  virtual  yang  memanfaatkan  sumber  daya-sumber daya  yang  idle  atau  tidak  sedang  digunakan.  GRIA  (Grid Resources  for  Industrial  Applications)  dibuat  untuk  menjadikan komputasi  grid  dapat  digunakan  baik  dalam  dunia  industri maupun  bisnis.  Middleware  GRIA  ini  dibuat  berdasarkan layanan  web  (web  services),  dan  dirancang  khusus  memenuhi kebutuhan  kegiatan  perindustrian  dalam  hal  keamanan  serta operasi  dan  pengadaan  layanan  business-to-business  (B2B). Penelitian ini  mengungkap  kinerja GRIA dengan  melakukan uji coba  terhadap  layanan  data  dan  layanan  job.  Dari  uji  coba diperoleh  nilai  rata-rata  dari  waktu  ,  ukuran  berkas  dan bandwidth .
Kata kunci : komputasi grid, GRIA, layanan data, layanan job

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Komputasi  grid  dapat  dilihat  sebagai  model  komputasi terdistribusi  yang  mendukung  konsep  organisasi  dinamis virtual  dengan  memberikan  akses  yang  aman,  terkoordinasi dan  berbagi  sumber  daya  yang  heterogen  dan  tersebar  secara geografis.  Sumber  daya  tersebut  berupa  aplikasi,  data,  daya prosesor,  bandwidth  jaringan,  kapasitas  penyimpanan  dan lain-lain.  Komputasi  grid  dapat  dilakukan  melalui  jaringan dan  melintasi  batas-batas  organisasi.  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  suatu  pengaturan  standar  dan  protokol terbuka.  Para pengguna  grid  melihat  sumber  daya  ini  sebagai komputer  virtual  yang  besar.  Istilah  grid,  diciptakan  di pertengahan  tahun  90-an  dalam  dunia  akademik.  Pada awalnya, komputasi grid diajukan untuk menunjukkan sebuah sistem  komputasi  terdistribusi  yang  menyediakan  layanan komputasi  on  demand  seperti  yang  dilakukan  dalam  grid listrik  konvensional  dan  air.  Dalam  bidang  akademik,  grid telah  membentuk  kelompok  masyarakat  menjadi  bagian  dari organisasi  virtual  (misalnya  Alice,  Atlas,  CMS,  LHCb)  yang memfasilitasi  pembagian  sumber  daya  antar  anggota- anggotanya.  Salah  satu  kegiatan  yang  cukup  menonjol  dalam
bidang akademik adalah proyek EGEE II (Enabling Grids for E-scincE)  [1].  Proyek  EGEE  II  telah  menyatukan  peneliti lebih  dari  27  negara.  Secara  umum,  proyek  EGEE  II  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  infrastruktur  layanan  grid yang cocok bagi setiap penelitian ilmiah. Layanan grid  sangat dibutuhkan  terutama  jika  berkenaan  dengan  masalah  waktu dan sumber daya yang diperlukan dalam menjalankan aplikasi yang  dianggap  tidak  praktis  bila  menggunakan  infrastruktur teknologi informasi (IT) tradisional (misalnya prakiraan cuaca, protein lipat, dan lain-lain).  Dimana   sistem IT tradisional ini dibangun  berdasarkan  pada  pusat  data  milik  sendiri  yaitu dirumah  atau  dikantor  sehingga  membutuhkan  spesifikasi perangkat yang besar serta mahal.
Selama beberapa tahun terakhir ini, sebagai teknologi yang sedang  dikembangkan,  konsep  grid  mulai  dieksplorasi  untuk kepentingan  komersial.  Sedikit  perubahan  tetapi  telah mempengaruhi    arti  yang  sangat  besar  terhadap  definisi awalnya.  Saat  ini,  grid  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem dengan ciri-ciri sebagai berikut [2-3] :
1. Mengkoordinasi  beberapa  sumber  daya  yang  pusat kendalinya tidak terletak pada satu subyek.
2. Menggunakan  antarmuka  dan  protokol  standar,  terbuka dan dapat digunakan secara umum (general-purpose).
3. Untuk  memberikan  kualitas  non-trivial  dari  layanan. Sebuah  Grid  memungkinkan  penggunaan  sumber  daya yang  dapat  memberikan  quality  of  service  yang  berbeda contohnya dalam hal waktu respon, throughput, ketersediaan sumber daya, keamanan, dan/atau penggunaan  beberapa  jenis  sumber  daya  yang  sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Sebuah  komputasi  grid  adalah  infrastruktur  perangkat keras  dan  perangkat  lunak  yang  dapat  diandalkan,  konsisten, menyeluruh,  dan  akses  yang  murah  untuk  kemampuan komputasi  high-end.  Sebagai  teknologi  yang  belum  matang, khususnya dalam implementasi grid di dunia nyata, maka jenis grid dapat digambarkan sebagai berikut [4-5]:
1. Grid Komputasi (computational grid)
Sebuah  komputasi  grid  merupakan  grid  yang  memiliki kekuatan  pemrosesan  sebagai  sumber  komputasi  utama yang  di-share  antar  node-nodenya.  Ini  adalah  jenis  grid yang paling umum dan telah digunakan untuk melakukan komputasi  berkinerja  tinggi  untuk  menangani  pekerjaan processing-demanding.
2. Grid Data (data grid)
Grid  data  memiliki  kapasitas  penyimpanan  data  sebagai sumber  utama  yang  di-share.  Sebagai  sebuah  grid  yang dapat dianggap sebagai sebuah sistem penyimpanan data yang besar yang dibangun dari sejumlah besar perangkat penyimpanan.
3. Grid Jaringan (network grid)
Grid  jaringan  juga  dikenal  dengan  nama  (delivery  grid) grid  pengiriman.  Sebagaimana  grid    yang  memiliki tujuan  utama  yaitu  untuk  memberikan  layanan  fault- tolerant  dan  layanan  komunikasi  berkinerja  tinggi, sehingga  setiap  node  grid  bekerja  sebagai  router  data antara dua titik komunikasi. Router data ini menyediakan data-caching  dan  fasilitas  lainnya  yang  mempercepat komunikasi antara titik-titik tersebut.

## B. Tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi performa  kecepatan  unggah  dan  unduh  suatu  berkas berdasarkan  kemampuan  bandwidth  yang  ada.  Dengan diketahuinya nilai-nilai ini, maka GRIA dapat dipertimbangkan  untuk  digunakan  pada  kebutuhan  komputasi grid disamping Globus yang telah terlebih dahulu digunakan.

## C. Batasan Masalah
Komputasi grid dilakukan dengan menggunakan middleware GRIA (Grid Resources for Industrial Application) yang  terdiri  dari  beberapa  paket.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  berkas  (file)  teks,  gambar  maupun audiovideo. Berkas-berkas tersebut digunakan dalam pengujian  terhadap  Layanan  Data  dan  Layanan  Job. Komputasi  grid  berbasis  GRIA  ini  dilakukan  dengan menggunakan  sebuah  atau  beberapa  unit  komputer  yang terhubung  ke  penyedia  layanan  melalui  sambungan  internet. Komputer  yang  digunakan  adalah  laptop  atau  personal computer dengan sistem operasi windows7.

## D. GRIA (Grid Resources for Industrial Application)
Grid Resources for Industrial Applications (GRIA) adalah infrastruktur  yang  berorientasi  layanan  (service-oriented)  dan dirancang  untuk  mendukung  kolaborasi  B2B  (Business-to- Business) melalui penyediaan layanan dengan cara yang aman, interoperabilitas dan  fleksibel. GRIA pada awalnya diusulkan untuk  menggabungkan  model  bisnis  dan  model  proses kedalam  platform  Globus  Toolkit2  (GT2)  [6-7].  Pada  waktu itu,  Globus    merupakan  middleware  grid  paling  sukses  yang tersedia,  walaupun  masih  berorientasi  pada  komunitas  High Performance Computing.  Kenyataannya, penggunaan Globus terdapat  banyak  kesulitan  yang  dihadapi  oleh  para pengadopsinya.  Kesulitan  tersebut  terdapat  pada  perangkat lunaknya  yang  terlalu  sulit  dalam  penerapan,  pemeliharaan dan  penggunaannya  [8].  Gambar  1  menunjukkan  keterkaitan hubungan  antar  bagian  kelompok  kerja  dalam  GRIA  [9].
Dalam  sistem  GRIA  terdapat  dua  sisi  utama  yang  tersedia yaitu  sisi  Penyedia  Layanan  (Service  Provider)  dan  sisi Organisasi  klien  (Client  Organisation).  Penyedia  Layanan terdiri  dari  Manajemen  Penyedia  Layanan  (Service  Provider Management) dan Layanan Aplikasi Dasar (Basic Application Services).  Organisasi  Klien  terdiri  dari  Manajemen  Klien  dan Klien .
Paket Layanan Aplikasi Dasar (Basic Application Services) menyediakan  fungsi  inti  manajemen  data  dan  job.  Paket Layanan Aplikasi Dasar terdiri dari :
1. Layanan  data  (Data  service)  ;  memungkinkan  pengguna yang jaraknya berjauhan dengan penyedia layanan dapat melakukan  unduhan    maupun  unggahan  berkas-berkas data.  Pengguna  juga  dapat  melalukan  pertukaran  data dengan  Layanan  Data  yang  disediakan  oleh  penyedia layanan  yang  lainnya,  sehingga  tidak  hanya  mengacu pada  satu  penyedia  layanan  saja.  Layanan  data  juga mendukung  pengaturan  hak  akses  (apakah  hanya  baca atau  hak  baca-tulis)  yang  diberikan  pada  pengguna  atau penyedia  layanan.  Layanan  ini  mendukung  operasi- operasi  dasar  untuk  penyimpanan  dan  pertukaran  data menggunakan  SOAP,  FTP  dan  HTTP.  Layanan  ini  juga menyediakan  mapping  logis  dari  EPR-EPR  sehingga memiliki nama fisik.
2. Layanan  job  (Job  service);  memungkinkan  pengguna yang jaraknya berjauhan dengan penyedia layanan dapat memulai, memantau atau mematikan pekerjaan job yang dijalankan  oleh  penyedia  layanan.  Layanan  Job  akan mengambil  masukan  dari  dan  menulis  keluaran  ke Layanan Data lokal.

## II. METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah  30 data  uji  yang  terdiri  dari  3  kelompok  jenis  berkas  yang mewakili berkas teks, gambar dan audiovideo. Tiga kelompok ini  masing-masing  terdiri  dari  10  berkas  teks  berekstensi  pdf, 10  berkas  gambar  berekstensi  jpg  dan  10  berkas  audiovideo berekstensi  flv.  Gambar  2  menunjukkan  diagram  alir  dari pengujian  terhadap  layanan  data.  Data  masukan  yang digunakan adalah ke-30 data uji yang diunggah (upload)  oleh klien ke tempat penyimpanan data grid atau provider. Data uji
Gambar 1. Kelompok kerja yang terhubung dalam satu sistem GRIA
ini  bervariasi  dari  segi  kapasitas  maupun  jenis  ekstensinya. Dari  segi  jenis  ekstensi,  data  masukannya  berupa  berkas dengan  ekstensi  jpg  (kompresi  gambar),  flv  (video)  dan  pdf (teks).    Ragam  jenis  berkas  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini adalah jenis berkas yang  paling sering digunakan. Data uji ini diunggah  dan  disimpan  di  service  provider  yang  terletak  di Southtampton University Inggris. Selama melakukan unggahan,  dilakukan  pengamatan  terhadap  lamanya  waktu unggah dan besar rata-rata bandwidth yang tersedia pada saat unggahan.  Pengamatan  waktu  dan  bandwidth  berlaku  untuk setiap data uji yaitu 30 berkas data uji. Pengamatan seperti ini juga  berlaku  pada  saat  data  uji  tersebut  diunduh.  Data  uji digunakan untuk menghitung keandalan GRIA dari segi waktu pada  bandwidth  yang  tersedia.  Semua  hasil  pengamatan dibuatkan kedalam sebuah tabel. Dari tabel ini diperoleh nilai rata-rata waktu dan bandwidth dari semua data uji. Nilai-nilai inilah  yang  digunakan  sebagai  indikasi  keandalan  komputasi grid yang berbasiskan GRIA.

## III. PENGUJIAN DAN HASIL

## A. Konfigurasi Sistem
Perangkat  komputasi  yaitu  spesifikasi  sistem  perangkat keras  dan  perangkat  lunak  yang  dibutuhkan  untuk menjalankan  sistem.  Spesifikasi  sistem  perangkat  keras  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  notebok  Hewlett- Packard Compaq Presario CQ41 yang memiliki prosesor intel corei3 2,13GHz FSB 1.06 GHz, RAM 2GB DDR3. Perangkat keras  lainnya  adalah  modem  wireless  .  Selain  menggunakan modem,  alternatif  lainnya  adalah  menggunakan  WiFi  tanpa proxy  yang  dijalankan  dari  warnet.  Sistem  perangkat  lunak yang digunakan adalah sistem operasi windows 7 ultimate 32 bit  dan    beberapa  paket  GRIA  yang  diperlukan.  Pada  klien GRIA digunakan perangkat lunak Java versi 5.0 (1.5.0), serta paket  aplikasi  GRIA  client  .  Untuk  kebutuhan  Layanan Aplikasi  Dasar  (Basic  application  Service)  digunakan perangkat  lunak  ActiveState  Python  versi  2.4    dan ImageMagick versi 6.6.8-5 .
Dengan adanya sambungan internet, klien dapat memanfaatkan layanan data dan layanan job  yang disediakan oleh service provider yang terletak di Southtampton University Inggris.  Konfigurasi  sistem  yang  dibangun  dapat  dilihat  pada gambar 3.

## B. Layanan Data
Data stager adalah sebuah wadah (container)  yang berisi hanya satu berkas (file) saja dengan berbagai ukuran kapasitas. Sekali  data  stager  ini  berisi  sebuah  berkas,  maka  data  stager akan  dianggap  penuh.  Data  stager  dapat  diisi  dengan  sebuah berkas  apapun  bentuknya  termasuk  berkas  yang  terkompresi (berkas  zip).  Dari  sisi  tampilan  layanan  (Service  View)  pada
Mulai Input data uji Unggah (upload) & simpan Selesai Pengamatan waktu dan bandwidth Tabel hasil pengamatan Unduh (download) & simpan Pengamatan waktu dan bandwidth
Gambar 2.  Flowchart pengujian
Gambar 3.. Konfigurasi sistem pengujian komputasi grid berbasiskan GRIA yang memanfaatkan layanan data dan layanan job.
Gambar 4 . Pengujian berkas pada layanan data
gambar  4  menunjukkan  penggunaan  layanan  data  yang dihubungkan pada URL https://griademo1.it-
innovation.soton.ac.uk/gria-basic-app- services/services/DataService?wsdl.
Tabel  1  menunjukkan  sebagian  hasil  pengujian  Layanan Data  yang dilakukan terhadap beberapa berkas   yaitu data  uji yang  digunakan  dengan  berbagai  karakteristik  dari  berkas tersebut.  Karakteristik  berkas  adalah  jenis  berkas  (teks, gambar,  audiovideo,  suara  atau  jenis  lainnya)  dan  besar kecilnya  ukuran  berkas.  Nama  berkas  adalah  berkas  data  uji yang  dimasukan  dalam  sistem  GRIA.  Nama  dari  data  stager merupakan  nama  berkas  (versi  GRIA)  yang  dapat  diganti dengan  sembarang  nama,  dalam  hal  ini  dinamai  berdasarkan nama penulis (brave) beserta jenis berkas (pdf, jpg, video) dan ukuran  berkas  dalam  satuan  Kilo  Byte  (0,314  KB,  1.25  KB, 2.748  KB,  dan  seterusnya).    Misalnya  bravePdf0.314  berarti berkas  brave  berjenis  teks  (*.pdf  )  dengan  ukuran  314  KB. Tujuan  dari  penamaan  data  stager  yang  demikian  ini  adalah supaya mudah untuk mengetahui jenis dan ukuran berkas yang dimasukan.

## C. Layanan Job
Layanan  Job  GRIA  digunakan  untuk  mengatur  job  suatu komputasi  grid.  Klien  (GRIA  Client)  dapat  menggunakan layanan  ini  untuk  membuat  job  yang  baru,  mengunggah (upload)  data  masukan,  memulai  job,  memantau  proses  yang

## TABEL 1. HASIL PENGAMATAN WAKTU DAN BANDWIDTH
Data Input Hasil Pengamatan
No. Nama berkas Nama Data Stager Ekst ensi Lama Waktu
(dtk)
Rata2
bandwidth (kbps) Up Down Up Down 1 JavaBasics-notes bravePdf 314 pdf 26 32 117,9 95,2
2 addisnemsummit 2008 bravePdf 1.250 pdf 88 88 128,7 126,4
3
JQREF Java
Quick Reference bravePdf 5.094 pdf 339 339 131,1 130,1
4 Globus Toolkit 4 bravePdf 6.294 pdf 381 398 130,8 130,1
5 javaeetutorial6 bravePdf 11.995 pdf 797 803 131,1 129,6 6 YouTube – The Matrix Motion Capture Stunt
Rigs bravevid
eo5.75 flv 406 479 130,2 123,0 7 YouTube – Avatar – Behind The Scenes (B-
Rolls)
bravevid
eo26.2 flv 1868 2009 125,4 116,9 8 YouTube – Chaiya Chaiya Versi Asli
bravevid eo42.9 flv 2975 3848 130,7 126,7 9 Joe
bravevid
eo67.218 flv 4666 4682 130,1 128,4 10 Deddy bravevid eo77.409 flv 5415 5419 129,6 129,3
11 JavaSE JDK
6u24 with
NetBeans691-1 bravejpg 120 jpg 13 13 109,5 95,1
12
Medicine Lake bravejpg 415 jpg 44 40 108,1 107.5 13 Prajurit bravejpg 506 jpg 65 60 118,3 120,7 14 ChinaHouse bravejpg 867 jpg 74 72 128,2 126,1 15 SAM_1654 bravejpg 1.461 jpg 105 116 123,9 113,9
Gambar 5a. Layanan job dari jendela browsing
Gambar 5b.Layanan job dari jendela resource
terjadi dalam job dan melakukan uduhan (download) hasil dari job tersebut.
Semua  isi  job  masukan  maupun  keluaran  adalah  data stager  yang  diatur  oleh  Layanan  Data  lokal  sehingga  harus mengkonfigurasi  Layanan  Data  sebelum  Layanan  Data  ini dapat  digunakan.  Pengguna  dapat  menjalankan  job  dengan mengambil  masukan  dari  (atau  mengirim  keluaran  ke) Layanan Data lainnya dengan menggunakan fitur transfer data normal yang telah disediakan oleh Layanan Data.
Gambar  3.3  merupakan  tampilan  hasil  pengamatan terhadap  job  yang  sedang  dijalankan  pada  situs  server https://griademo1.it-innovation.soton.ac.uk/gria-basic-app- services/services/JobService. Eksekusi job jenis swirl
dilakukan pada situs http://it-
innovation.soton.ac.uk/grid/imagemagick/swirl 1 yang bertanda  highlight  biru  pada  gambar  5a,  atau  bagian  atas paling  atas  dari  gambar  5b.  Pengamatan  dilakukan  terhadap layanan job jenis swirl yang hanya memiliki satu masukan dan satu  keluaran  gambar.  Pada  saat  melakukan  eksekusi  job, pekerjaan  job  yang  sedang  berjalan  bisa  dihentikan  sewaktu- waktu  jika  diperlukan.  Gambar  3.3  menampilkan  informasi dari  job  yang  dieksekusi.  Dengan  berdasarkan  pada  gambar serta  melihat  ‘job  log’  maka  langkah-langkah  kerja  yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Membuat  sebuah  (atau  beberapa  tergantung  layanan  job yang  tersedia)  tempat  untuk  masukan  dan  keluaran  data stager.
2. Jalankan  job  dengan  mengirimkannya  ke  resource manager yang kemudian diteruskan ke mesin lokal.
3. Mulai menjalankan aplikasi selubung (wrapper) swirl .
4. Unggah  data  dan  simpan  sebagai  masukan  (input)  ke dalam input data stager  dengan mengambil isi data stager yang sudah ada dan tersimpan dalam Layanan Data
5. Ubah gambar.
6. Unduh  data  dan  simpan  sebagai  hasil  (output)  ke  dalam output data stager.
7. Selesai

## IV. KESIMPULAN
Nilai  rata-rata  waktu  unggah  untuk  kapasitas  berkas berekstensi  pdf  3,937MB pada bandwidth 127,7 kbps adalah 4 menit, flv 46,815 MB pada bandwidth 129,7 kbps memiliki waktu  54,3  menit  dan  berekstensi  jpg  0,573MB  pada bandwidth 115,5 kbps memiliki waktu 0,9 menit.
Nilai  rata-rata  waktu  unduh  untuk  kapasitas  berkas berekstensi    pdf    3,937MB  pada  bandwidth  124kbps  adalah 4,2 menit,  flv 46,815 MB pada bandwidth 127 kbps memiliki waktu 56 menit dan berekstensi jpg 0,573MB pada bandwidth 114,6 memiliki waktu 1 menit.
Nilai-nilai  ini  menunjukkan  keandalan  dari  sebuah komputasi grid .

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] The  Enabling  Grids  for  E-sciencE  (EGEE)  project.  Tersedia  di  : http://www.eu-egee.org/
[2] I. Foster, ,”What is the Grid? A Three Point Checklist”, 2002.
[3] I. Foster, C. Kesselman,   The Grid 2, Blueprint for a New Computing Infrastructure,  Morgan Kaufmann, San Fransisco , 2004, p. 46.
[4] L.Ferreira,    F.  Lucchese,  T.Yasuda,  Y.  L.Chin,  C.A.Queiroz,  , E.Minetto  ,  A.Mungioli  ,”Grid  Computing  Products  and  Services”,  1 st edition, IBM Corporation, New York, 2005.
[5] L.Ferreira,    F.  Lucchese,  T.Yasuda,  Y.  L.Chin,  C.A.Queiroz,  , E.Minetto  ,  A.Mungioli,  ”  Grid  Computing  in  Research  and Education”, 1 st edition, IBM Corporation, New York, 2005.
[6] I.Foster,  ,  C.Kesselmen  ,  dan  S.Tuecke,  ,”  The  Anatomy  of  the  Grid: Enabling  Scalable  Virtual  Organizations”,  International  Journal Supercomputer Applications, 15(3), 2001, pp. 200-222.
[7] I.Foster,  ,  C.Kesselmen,  J.Nick,  ,  S.Tuecke  ,”The  Physiology  of  the Grid:  An  Open  Grid  Services  Architecture  for  Distributed  Systems Integration”,  In  Open  Grid  Service  Infrastructure  WG,  Global  Grid Forum, 2002.
[8] The Globus Alliance. Tersedia di :  http://www.globus.org
[9] The GRIA Project. Tersedia di :  http://www.gria.org
[10] WS-I  Basic  Profile  2.0  reference.  Tersedia  di  :  http://ws- i.org/Profiles/BasicProfile-2.0-2010-11-09.html
[11] WS-I  Basic  Security  Profile  1.0  reference.  Tersedia  di  : http://www.ws-i.org/Profiles/BasicSecurityProfile-1.0-Errata.html
[12] M.Surridge,  S.Taylor,  D.  D.  Roure  dan  E.Zaluska,  ,”Experiences  with GRIA –  Industrial applications on a Web Services  Grid”, Proceedings of the First International Conference on e-Science and Grid Computing (e-Science ’05),  Southampton, 2005.
[13] The DataGrid project.Tersedia di :  http://www.eu-datagrid.org
[14] The Condor project. Tersedia di :  http://www.cs.wisc.edu/condor
[15] The International Community W3C . Tersedia di :  http://www.w3.org
[16] The ActiveState Software Inc. Tersedia di : http://www.activestate.com
[17] The ImageMagick Studio LLC. Tersedia di : http://www.imagemagick.org
Penulis lahir di Manado pada tanggal 29 Juli 1975 . Lulusan dari SMA Negeri 7 Manado jurusan IPA Fisika. Sejak masa kanak-kanak penulis sudah tertarik pada  bidang  kelistrikan  dan  elektronika,  sehingga  dengan  seiringnya  waktu penulis  lebih  memfokuskan  lagi  di  bidang  komputer.    Tahun  1993,
melanjutkan  studi  di  Fakultas  Teknik  Elektro Universitas  Sam  Ratulangi  Manado  Indonesia, dengan  pilihan  Bidang  Studi  Teknik  Sistem Komputer  .  Tahun  2006  tercatat  sebagai  staf pengajar  di  Fakultas  Teknik  Elktro  Universitas  Sam Ratulangi  Manado.  Pada  tahun  2009  penulis melanjutkan  studinya  melalui  Program  Pascasarjana di  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya  Fakultas  Teknologi  Industri  (FTI)  Jurusan Teknik  Elektro  Bidang  studi  Jaringan  Cerdas Multimedia  (JCM).  Korespondensi  dapat  dilakukan melalui e-mail bravesugiarso@yahoo.com .