Cloud Computing

Cloud computing tidak lama lagi akan menjadi realita, dan ini akan memaksa para IT professional untuk cepat mengadaptasi yang dimaksud dengan teknologi ini. Akibat dari keadaan sosial ekonomi yang terus mengalami revolusi yang sangat cepat sehingga melahirkan cloud computing, dimana teknologi ini dibutuhkan untuk kecepatan dan realibilitas yang lebih dari teknology yang sebelumnya sehingga teknologi ini nantinya akan mencapai pada tingkat investasi dalam term cloud service yang cepat dan mudah.

Komputasi awan (bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer ('komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metefora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, awan (cloud) dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya. Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan (as a service), sehingga pengguna dapat mengaksesnya lewat Internet ("di dalam awan") tanpa mengetahui apa yang ada didalamnya, ahli dengannya, atau memiliki kendali terhadap infrastruktur teknologi yang membantunya. Menurut sebuah makalah tahun 2008 yang dipublikasi IEEE Internet Computing "Cloud Computing adalah suatu paradigma di mana informasi secara permanen tersimpan di server di internet dan tersimpan secara sementara di komputer pengguna (client) termasuk di dalamnya adalah desktop, komputer tablet, notebook, komputer tembok, handheld, sensor-sensor, monitor dan lain-lain."

Cloud service biasanya memiliki beberapa karakteristik, diantaranya adalah:

• Sangat cepat di deploy, sehingga cepat berarti instant untuk implementasi.
• Nantinya biaya start-up teknologi ini mungkin akan sangat murah atau tidak ada dan juga tidak ada investasi kapital.
• Biaya dari service dan pemakaian akan berdasarkan komitmen yang tidak fix.
• Service ini dapat dengan mudah di upgrade atau downgrade dengan cepat tampa adanya Penalty.
• Service ini akan menggunakan metode multi-tenant (Banyak customer dalam 1 platform).
• Kemampuan untuk meng customize service akan menjadi terbatas.

Teknologi cloud akan memberikan kontrak kepada user untuk service pada 3 tingkatan:

• Infrastructure as Service, hal ini meliputi Grid untuk virtualized server, storage & network. Contohnya seperti Amazon Elastic Compute Cloud dan Simple Storage Service.

• Platform-as-a-service: hal ini memfokuskan pada aplikasi dimana dalam hal ini memungkinkan developer untuk tidak memikirkan hardware dan tetap fokus pada application development nya tampa harus mengkhawatirkan operating system, infrastructure scaling, load balancing dan lainya. Contoh nya yang telah mengimplementasikan ini adalah Force.com dan Microsoft Azure investment.

• Software-as-a-service: Hal ini memfokuskan pada aplikasi denga Web-based interface yang diakses melalui Web Service dan Web 2.0. contohnya adalah Google Apps, SalesForce.com dan social network application seperti FaceBook.

sumber :
http://teknoinfo.web.id/teknologi-cloud-computing/

Context-Sensitive Extensions and a Preference Model ( SoftSkill )

5.5 A Comparison to Existing Approaches

Pada Bagian 2.5, sejumlah upaya yang ada untuk mengintegrasikan konteks dan layanan penemuan yang disurvei. Pada bagian ini, mereka bekerja secara langsung dibandingkan dengan Superstring dikontraskan untuk's konteks-sensitif kerangka Superstring.

Karya Chen dan Kotz [17] yang paling mirip dengan layanan-sensitif konteks protokol penemuan diuraikan dalam bab ini, namun ada beberapa penting perbedaan yang sekarang akan disorot. Penyimpangan besar pertama adalah bahwa, meskipun Chen dan Kotz mendefinisikan sebuah mekanisme penamaan sensitif-konteks, desain sedemikian rupa sehingga penulis-sensitif query konteks harus selalu memiliki pengetahuan struktur nama-nama itu. Penamaan pendekatan hirarki yang dipekerjakan oleh protokol yang dijelaskan dalam bab ini tidak ada pembatasan tempat-tempat tersebut pada penulis.

Sebagai contoh, lokasi, sensitif aplikasi mobile tidak perlu tahu rinci struktur (fisik, logis, geodetik atau sesuatu yang lain sama sekali) dari lokasi informasi yang digunakan oleh lingkungan saat ini. Sebaliknya, komponen lokasi dapat ditetapkan dalam istilah yang sangat abstrak. Fitur ini memungkinkan lebih banyak fleksibilitas daripada solusi Chen dan Kotz. Selanjutnya, Chen dan Kotz tidak mendefinisikan sebuah mekanisme untuk relaksasi query. relaksasi Query adalah alat yang ampuh dalam kanan sendiri, tetapi sangat berguna bila digabungkan dengan query konteks-sensitif penyelesaian dan preferensi.

Perbedaan lain adalah bahwa Chen dan Kotz memerlukan programmer untuk mempelajari abstraksi yang berbeda dalam rangka pemanfaatan query-sensitif konteks. Dalam pekerjaan mereka, -Sensitif query konteks ditentukan menggunakan abstraksi grafik yang mengkombinasikan INS [68] nama-didefinisikan dengan fungsi pengguna dan nama variabel. Dengan demikian pengguna diharapkan untuk fungsi program yang menyaring, mengubah atau iklan agregat (Atau peristiwa). Sebaliknya, solusi yang diuraikan dalam bab ini menggunakan sama bahasa untuk pertanyaan dan iklan apakah mereka konteks-sensitif atau tidak.

Bahasa preferensi berbeda dengan bahasa deskripsi, namun, ini adalah diterima mengingat bahwa preferensi memecahkan masalah ortogonal. Lee dan Helal [110] ditambah dengan Jini [8] layanan pencarian untuk mempertimbangkan secara dinamis remote mengubah konteks atribut dan lokal. Layanan define konteks yang relevan atribut dan ini dievaluasi oleh layanan pencarian sesuai permintaan. Klien tetap menyadari keberadaan atribut konteks, yang berarti bahwa klien tidak dapat menentukan jenis konteks yang relevan untuk mereka. Hasil-peringkat ekspresi didefinisikan oleh jasa, yang berarti bahwa klien dan pengguna sama sekali tidak menyadari dari relevansi pemesanan. Walaupun konteks bersembunyi atribut dari klien menyiratkan bahwa ada Jini klien dapat beroperasi dengan layanan pencarian baru dan jasa Jini yang menentukan atribut konteks, itu berarti bahwa hanya kecil bagian dari kekuatan konteks-kesadaran dapat dimanfaatkan oleh solusi mereka. The asumsi bahwa layanan tahu yang terbaik tidak selalu memegang. Misalnya, tersirat dalam penggunaan atribut Domain konteks untuk memperkirakan jarak antara pengguna dan layanan adalah heuristik yang "lebih dekat lebih baik". Hal ini hanya kadang-kadang benar.

Ada saat dimana orang akan lebih suka untuk memilih layanan tertentu (seperti printer) karena terletak di jalur satu's dari lokasi A ke lokasi B, sementara tidak harus menjadi printer terdekat pada waktu saat ini. A lebih lanjut masalah dengan bersembunyi atribut konteks dan fungsi-peringkat hasil dari pengguna ini

bahwa pengguna tidak memiliki cara untuk mengetahui mengapa hasilnya dikembalikan dalam urutan yang mereka yang kembali. Hasil-peringkat adalah latihan yang sia-sia jika semantik yang mengatur bahwa peringkat tersembunyi dari pengguna. Superstring tidak menderita dari salah satu kelemahan ini. Sebaliknya, memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan jenis konteks sewenang-wenang informasi ke dalam penemuan dan hasil proses-peringkat. Hal ini juga memungkinkan layanan iklan untuk mengubah dinamis sebagai perubahan konteks. Sistem Informasi Lokasi (LIS) [111] bisa dikerahkan secara parallel dengan layanan kami konteks protokol penemuan untuk menyediakan iklan tentang perubahan lokasi entitas dalam lingkungan komputasi mobile.

Tak satu pun dari solusi di atas berisi dukungan khusus untuk mobile sangat ringan perangkat yang beroperasi dalam jaringan heterogen. Masing-masing dari mereka menganggap bahwa mobile node dapat mencapai komponen infrastruktur dari solusi masing-masing (Planet yang disebut dalam karya Chen dan Kotz, layanan pencarian di Jini dan kerja Lee dan Helal, dan LISes dalam pekerjaan Maaß [111]) melalui mendasari protokol jaringan. Tak satu pun dari solusi di atas menyediakan dukungan untuk contextaware operasi dalam hal infrastruktur tidak bisa diakses atau tidak ada,

seperti dalam kasus iCarpark.

5.6 Kesimpulan

Bab ini menggambarkan satu set-sensitif konteks untuk ekstensi inti Superstring protokol diperkenalkan pada bab sebelumnya. Ekstensi ini memberikan ringan, mekanisme fleksibel untuk memberkati aplikasi dengan konteks-kesadaran.

Solusi ini tidak memerlukan konteks repositori pusat maupun desain monolitik Pendekatan manajemen dimana konteks dibangun ke dalam aplikasi. Sebaliknya, informasi konteks tetap berada di jaringan di mana ia cocok terhadap sumber daya

query penemuan, sehingga sangat cocok untuk mobile jaringan ad hoc.

Superstring memungkinkan pengguna untuk merumuskan iklan dan tergantung permintaan pada konteks sewenang-wenang, dan menyediakan fasilitas untuk konteks-sensitif hasil-peringkat.

Bila fitur ini dikombinasikan dengan komponen inti dari Superstring, seperti sebagai bahasa deskripsi kaya dan relaksasi query, aplikasi sadar konteks kuat dapat diwujudkan.

Contoh Brosur Software House

Berikut ini adalah contoh brosur software house yang telah saya buat :