Tugas Softskill

Nama Anggota Kelompok :
1. Kelvin Bun - (55414804) - Pengantar Komputasi GRID
2. Sarah Ramadhanty Putri (5A414038) - Virtualisasi 
3. Rastiko Kuncorojati - (58414937) - Map Reduce dan NoSQL (Not Only SQL)
4. Hendika Julbahri Arbansya Surbakti - (54414736) - NoSQL Database

Kelas : 4IA20

Mata Kuliah : Pengantar Komputasi Modern 

Dosen : Lely Prananingrum

A. Pengertian Grid Computing

            Komputasi Grid adalah penggunaan sumber daya yang melibatkan banyak komputer yang terdistribusi dan terpisah secara geografis untuk memecahkan persoalan komputasi dalam skala besar. Grid computing merupakan cabang dari distributed computing.Grid komputer memiliki perbedaan yang lebih menonjol dan di terapakan pada sisi infrastruktur dari penyelesaian suatu proses. Grid computing adalah suatu bentuk cluster (gabungan) komputer-komputer yang cenderung tak terikat batasan geografi. Di sisi lain, cluster selalu diimplementasikan dalam satu tempat dengan menggabungkan banyak komputer lewat jaringan.

            Grid Computing erat kaitannya dengan metode komputasi paralel. Metode ini dapat membagi kerja komputer menjadi beberapa bagian sehingga, tidak memberatkan kerja komputer itu sendiri dan mempercepat kerja komputer.

            Grid Computing memanfaatkan kekuatan pengolahan berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan. Pekerjaan itu sendiri dikontrol oleh satu komputer utama, dan dipecah menjadi beberapa tugas yang dapat dilaksanakan secara bersamaan pada komputer yang berbeda. Tugas-tugas ini tidak perlu saling eksklusif, sebagai tugas lengkap pada berbagai unit komputasi, hasil dikirim kembali ke unit pengendali, yang kemudian  membentuk keluaran kohesif. Salah satu komponen yang terpenting juga dalam grid computing adalah konektifitas atau jaringan.

B. Konsep Grid Computing

            Beberapa konsep dasar dari grid computing :

1.   Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.

2.   Sumber daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda, mencakup Sumber daya komputasi dikelola oleh sistem batch berbeda, Sistem storage berbeda pada node berbeda, Kebijakan berbeda dipercayakan kepada user yang sama pada sumber daya berbeda pada Grid.

3.   Sifat alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah

4.   Lingkungan kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet)

5.   Tiga hal yang di-,sharing dalam sebuah sistem grid, antara lain : Resource, Network dan Proses. Kegunaan / layanan dari sistem grid sendiri adalah untuk melakukan high throughput computing dibidang penelitian, ataupun proses komputasi lain yang memerlukan banyak resource komputer.

C. Cara Kerja Grid Computing

            Menurut tulisan singkat oleh Ian Foster ada check-list yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi bahwa suatu sistem melakukan komputasi grid yaitu :

1.   Sistem tersebut melakukan koordinasi terhadap sumberdaya komputasi yang tidak berada dibawah suatu kendali terpusat. Seandainya sumber daya yang digunakan berada dalam satu cakupan domain administratif, maka komputasi tersebut belum dapat dikatakan komputasi grid.

2.   Sistem tersebut menggunakan standard dan protokol yang bersifat terbuka (tidak terpaut pada suatu implementasi atau produk tertentu). Komputasi grid disusun dari kesepakatan-kesepakatan terhadap masalah yang fundamental, dibutuhkan untuk mewujudkan komputasi bersama dalam skala besar. Kesepakatan dan standar yang dibutuhkan adalah dalam bidang autentikasi, otorisasi, pencarian sumberdaya, dan akses terhadap sumber daya.

3.   Sistem tersebut berusaha untuk mencapai kualitas layanan yang canggih, (nontrivial quality of service) yang jauh diatas kualitas layanan komponen individu dari komputasi grid tersebut.

D. Komponen Grid Computing

            Komponen-komponen grid computing adalah:

·     Gram (Grid Resources Allocation & Management)

            Komponen ini dibuat untuk mengatur seluruh sumberdaya komputasi yang tersedia dalam sebuah sistem komputasi grid. Pengaturan ini termasuk eksekusi program pada seluruh komputer yang tergabung dalam sistem komputasi grid, mulai dari inisiasi, monitoring, sampai dengan penjadwalan dan koordinasi antar proses yang terjadi dalam sistem tersebut. Juga dapat berkoordinasi dengan sistem-sistem pengaturan sumber daya yang telah ada sebelumnya. Dengan mekanisme ini program-program yang telah dibuat sebelumnya tidak perlu dibangun ulang atau bila dimodifikasi, modifikasinya minimum.

·     RFT/GridFTP (Reliable File Transfer/Grid File Transfer Protocol)

            Komponen ini dibuat agar pengguna dapat mengakses data yang berukuran besar dari semua simpul komputasi yang telah tergabung dalam sebuah sistem komputasi secara efisien. Hal ini tentu saja berpengaruh karena kinerja komputasi tidak hanya bergantung pada kecepatan komputer yang tergabung dalam mengeksekusi program, tapi juga seberapa cepat data yang dibutuhkan dapat diakses. Data yang diakses juga tidak selalu ada pada komputer yang mengeksekusi.

·     MDS (Monitoring and Discovery Services)

            Komponen ini dibuat untuk memonitoring proses komputasi yang sedang dijalankan agar dapat mendeteksi masalah yang timbul dengan segera.  Sedangkan fungsi disovery dibuat agar pengguna mampu mengetahui keberadaan sumber daya komputasi beserta karakteristiknya.

·     GSI (Grid Security Infrastructure)

            Komponen ini dibuat untuk mengamankan sistem komputasi grid secara keseluruhan. Komponen ini membedakan teknologi GT4 dengan teknologi-teknologi sebelumnya. Dengan menerapkan mekanisme keamanan yang tergabung dengan komponen-komponen komputasi grid lainnya, sistem ini dapat diakses secara luas tanpa sedikitpun mengurangi tingkat keamanannya. Sistem keamanan ini dibangun dengan segala komponen yang telah diuji, mencakup proteksi data, autentikasi, delegasi dan autorisasi.

E. Kelemahan Dan Kelebihan Grid Computing

Kelebihan Grid Computing

            Beberapa kelebihan dari grid computing adalah:

·     Perkalian dari sumber daya: Resource pool dari CPU dan storage tersedia ketika idle.

·     Lebih cepat dan lebih besar: Komputasi simulasi dan penyelesaian masalah dapat berjalan lebih cepat dan mencakup domain yang lebih luas.

·     Software dan aplikasi: Pool dari aplikasi dan pustaka standard,  akses terhadap model dan perangkat berbeda, metodologi penelitian yang lebih baik.

·     Data: Akses terhadap sumber data global dan hasil penelitian lebih baik.

·     Ukuran dan kompleksitas dari masalah mengharuskan orang-orang dalam beberapa organisasi berkolaborasi dan berbagi sumber daya komputasi, data dan instrumen sehingga terwujud bentuk organisasi baru yaitu virtual organization. 

Kekurangan Grid Computing

            Kekurangan pada grid computing yang lebih ditekankan disini adalah mengenai hambatan yang dialami oleh masyarakat Indonesia dalam mengaplikasikan teknologi grid computing. Hambatan-hambatan tersebut adalah sebagai berikut :

·     Manajemen institusi  yang terlalu birokratis menyebabkan mereka enggan untuk merelakan fasilitas yang dimiliki untuk digunakan secara bersama agar mendapatkan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat luas.

·     Masih sedikitnya sumber daya manusia yang  kompeten dalam mengelola grid computing.

·     Kurangnya pengetahuan yang mencukupi bagi teknisi IT maupun user non teknisi mengenai manfaat dari grid computing itu sendiri.

Sumber :

http://dinardc.blogspot.co.id/2016/03/pengantar-komputasi-grid.html

http://febbri-grunge.blogspot.co.id/2015/06/komputasi-grid-grid-computing.html

http://fadliiman.blogspot.co.id/2016/03/pengantar-komputasi-grid.html

I.       VIRTUALISASI

Dalam ilmu komputer, virtualisasi (bahasa Inggris: virtualization) adalah istilah umum yang mengacu kepada abstraksi dari sumber daya komputer. Definisi lainnya adalah "sebuah teknik untuk menyembunyikan karakteristik fisik dari sumber daya komputer dari bagaimana cara sistem lain, aplikasi atau pengguna berinteraksi dengan sumber daya tersebut. Hal ini termasuk membuat sebuah sumber daya tunggal (seperti server, sebuah sistem operasi, sebuah aplikasi, atau peralatan penyimpanan terlihat berfungsi sebagai beberapa sumber daya logikal; atau dapat juga termasuk definisi untuk membuat beberapa sumber daya fisik (seperti beberapa peralatan penyimpanan atau server) terlihat sebagai satu sumber daya logikal."

II.            Fungsi Virtualisasi

Secara umum fungsi virtualisasi data center adalah sebagai berikut.

1.         Pengurangan Biaya Investasi Hardware.

2.         Kemudahan Backup& Recovery.

3.         Kemudahan Deployment.

4.         Mengurangi Panas.

5.         Mengurangi Biaya Space.

6.         Kemudahan Maintenance& Pengelolaan.

7.         Standarisasi Hardware.

8.         Kemudahan Replacement.

Dalam teknologi virtualisasi sebuah server dipecah kedalam virtual environment , dan setiap virtual environment dapat diinstall sistem operasi yang berbeda dari sistem operasi server fisik atau sistem operasi dari virtual environment lain nya. Ketiaka Virtual environment berjalan dia tidak tau tentang resource yang digunakan sehingga dalam teknologi virtualisasi diperlukan sebuah Hypervisor yang mengkoordinasi komunikasi dan instruksi antara virtual environment dengan resource fisik / psical resource. Hypervisor inilah yang dipegang oleh administrator dari sebuah server yang mengimplementasikan teknologi virtualisasi untuk mengatur virtual environment.
Ada 2 jenis Hypervisor dalam dunia virtualisasi saat ini :

1.      Hypervisor Type 1 (Bare Metal Hypervisor)

Dikatakan Bare Metal hypervisor karena hypervisor ini mengakses langsung hardaware fisik tanpa bantuan sistem operasi, dan biasnaya untuk menggunakan hypervisor type 1 kita harus menginstall hypervisor sebagai sistem operasi (Bukan diinstall dalam sistem operasi).

Contoh  Hypervisor Type 1  diantaranya : KVM , Red hat Enterprise Virtualisation (RHEV),XEN/Citrix XenServer,Hyper-V,VMware vSphere/ESXi

2.      Hypervisor Type 2 (Hosted Hypervisor

Jenis Hypervisor ini memerlukan sistem operasi untuk berjalan, karena jenis hyper visor ini berjalan diatas sistem operasi.

Contoh Hypervisor Type 2 diantaranya : VMware Work station , VMware Player ,Virtual Box

III.          Jenis dan Tipe Virtualisasi

Pembagian berikut ini  berdasarkan hasil akhir dari penerapan teknologi virtualisasi, walau dalam prakteknya akan sangat komplek dan hampir mirip dalam konfigurasi.Untuk saat ini implementasi virtualisasi dalam dunia komputer  dapat dikategorikan sebagai berikut :

1.       Virtualisasi Server

Virtualisasi Server adalah penggunaan teknologi virtualisasi dengan tujuan untuk memecah resource fisik server kedalam beberapa  Virtual server yang nantinya akan diinstall berbagai macam sistem operasi sesuai kebutuhan atau bisa juga virtual server ini dijual /disewakan oleh pihak hosting, kita sering mendengarnya dengan istilah VPS (Virtual Private Server).

2.       Virtualisasi Desktop

Virtualisasi desktop merupakan teknologi software yang memisahkan desktop environment dan aplikasi desktop yang terinstall dengan resource fisik ketika desktop diakses oleh user. Virtualisasi desktop biasanya digunakan bebarengan dengan virtualisasi aplikasi dan user provile  management systems atau sekarang lebih dikenal dengan “Virtualisasi User” dimana dalam 1 komputer bisa diakses oleh ratusan user dalam 1 waktu tanpa mengganggu user lain nya. Virtualisasi user atau desktop bisa diakses menggunakan remote desktop atau menggunakan cloud interface /browser sehingga lebih flexible.

3.       Virtualisasi Aplikasi

Virtualisasi aplikasi memungkinkan kita untuk menjalankan sebuah aplikasi tanpa harus menginstall aplikasi tersebut bahkan bisa menjalankan nya secara remote dengan menggunakan web interface atau cloud interface. Pada dasarnya aplikasi akan dibungkus kedalam sebuah runtime environment (seperti virtual machine) dan ketika aplikasi dijalankan aplikasi tersebut berjalan diatas virtual environment yang telah di bundle bersamanya yang menjadikan aplikasi menjadi portable. Virtual environment akan berjalan diatas sistem operasi dan aplikasi berjalan diatas virtual environment sehingga aplikasi benar-benar terisolasi dari OS fisik.

Ada beberapa pilihan/metode akses user  ke virtual aplikasi antara lain :

·       User mengakses  virtual aplikasi yang telah diintegrasikan dengan webserver melelui web browser atau cloud interface (streaming)

·       User mengkopi aplikasi yang sudah dibundle dengan runtime environment (yang menjadikan aplikasi ini portable tanpa perlu install) dan mengekseskusinya langsung di mesin yang dia miliki/pakai tanpa install dan setting apapun
Ada beberapa produk yang digunakan untuk membuat Virtualisasi aplikasi antara lain : Microsoft App-V, VMware Thinapp,Symantec Workspace Virtualization,Spoon,Cameyo

4. Virtualisasi Network

Virtualisasi network merupakan proses penggabungan network hardware dan software kedalam satu virtual unit(Network Server) yang menyediakan container yang berfungsi seperti halnya perangkat network fisik. virtualisasi network biasanya digunakan oleh developer untuk mengetest sistem dan aplikasi yang sedang dikembangkannya.

5. Virtualisasi Storage

Virtualisasi storage menyediakan media penyimpan (storage) yang terisolasi (terpisah dari resource fisik),aman dan mudah dalam fail over dan backup. salah satu contoh implementasi virtualisasi storage yang gampang kita lihat adalah fasilitas cloud storage seperti DropBox dan Google drive yang menyediakan /menyewakan cloud storage bagi pelanggannya dengan menawarkan flexibilitas dimana user bisa mengakses storage kapanpun dan dimanapun.

Sumber:

·       http://naufalgholibs.blogspot.co.id/2017/10/pengertian-dan-fungsi-virtualisasi.html

·       http://naufalgholibs.blogspot.co.id/2017/10/jenis-jenis-virtualisasi.html

MapReduce dan NoSQL (Not Only SQL)

A.  MAPREDUCE

MapReduce adalah model pemrograman rilisan Google yang ditujukan untuk memproses data berukuran raksasa secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri atas ribuan komputer. Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua proses yaitu proses Map dan proses Reduce. Kedua jenis proses ini didistribusikan atau dibagi-bagikan ke setiap komputer dalam suatu cluster (kelompok komputer yang salih terhubung) dan berjalan secara paralel tanpa saling bergantung satu dengan yang lainnya. Proses Map bertugas untuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terdistribusi dalam tiap komputer dalam cluster. Hasilnya diserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna. Untuk menggunakan MapReduce, seorang programer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan oleh proses Map dan Reduce. Jadi tidak perlu pusing memikirkan bagaimana memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan diatas Google File System.

Tujuan

MapReduce adalah model pemrograman rilisan Google yang ditujukan untuk memproses data berukuran raksasa secara terdistribusi dan paralel dalam cluster yang terdiri atas ribuan komputer. Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua proses yaitu proses Map dan proses Reduce.

Tahapan proses MapReduce

MapReduce memiliki dua tahap dalam memproses data yaitu map danreduce. Tahap pertama dari MapReduce disebut map. 

·       Map melakukan transformasi setiap data elemen input menjadi data elemen output. Map dapat dicontohkan dengan suatu fungsi toUpper(str) yang akan mengubah setiap huruf kecil (lowercase) menjadi huruf besar (uppercase). Setiap data elemen huruf kecil (lowercase) yang menjadi input dari fungsi ini akan ditransformasi menjadi data output elemen yang berupa huruf besar (uppercase). Map memiliki fungsi yang dipanggil untuk setiap input yang menghasilkan output pasangan intermediate <key, value>.

·       Reduce adalah tahap yang dilakukan setelah mapping selesai. Reduce akan memeriksa semua value input dan mengelompokkannya menjadi satu value output. Reduce menghasilkan output pasangan intermediate . Sebelum memasuki tahap reduce, pasangan intermediate <key, value> dikelompokkan berdasarkan key, tahap ini dinamakan tahap shuffle.

B. NoSQL (Not Only SQL)

NoSQL adalah istilah untuk menyatakan berbagai hal yang didalamnya termasuk database sederhana yang berisikan key dan value seperti Memcache, ataupun yang lebih canggih yaitu non-database relational seperti MongoDB, Cassandra, CouchDB, dan yang lainnya.

Wikipedia menyatakan NoSQL adalah sistem menejemen database yang berbeda dari sistem menejemen database relasional yang klasik dalam beberapa hal. NoSQL mungkin tidak membutuhkan skema table dan umumnya menghindari operasi join dan berkembang secara horisontal. Akademisi menyebut database seperti ini sebagai structured storage, istilah yang didalamnya mencakup sistem menejemen database relasional.

Kesimpulan

Map Reduce danNoSQL (Not Only SQL) adalah sebuah pemogramaan framework guna untuk membantu user mengembangankan sebuah data yang ukuran besar dapat terdistribusi satu sama lain. Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi kita.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table. Dan juga terinspirasi dari Google, pada ranah open source terlihat percepatan pengembangan framework lainnya yang juga bersifat terdistribusi dan menggunakan konsep yang sama, project open source tersebut bernama Apache Hadoop.

http://putrifebiani.blogspot.co.id/2014/05/map-reduce-dan-nosql.html

http://blog.randisunarsa.web.id/?p=383

http://layarinformatika.blogspot.co.id/2017/04/mapreduce.html

NoSQL Database

A.    Pengertian No Sql

 Berbeda dengan SQL Database, dari namanya saja sudah bisa ditebak bahwa nosql database adalah kebalikan dari sql database. Tidak relational / tanpa relation. Database nosql atau yang biasa disebut NoSQL database / cloud database merupakan penyimpanan data / database yang tidak terstruktur.

 Nosql database tidak seperti sql database yang menggunakan tabel dalam penyusunan datanya, nosql database menggabungkan semua database tidak membedakan jenis2nya dan tanpa karakteristik umum. Tapi nosql database ini memiliki kecepatan yang super cepat dibanding dengan sql database, pencariannya lebih terfokus. Nosql sebetulnya tidak 100% menyimpan data dengan cara tidak terstruktur, terkadang ada miripnya dengan sql database dengan sedikit susunan pada saat2 tertentu.

 Bedanya nosql database ini menyusun bagian didalam bagian lainnya (subset). Jadi setiap bagian akan memiliki beberapa bagian lagi didalamnya. Nosql ini cocok dan biasa digunakan untuk penyimpanan aplikasi atau data yang sangat besar. Karena dengan menggunakan nosql data dapat diakses dengan sangat fleksibel dan sangat sedikit kemungkinan error ketika mengakses banyak data dengan format yang berbeda-beda.

B.    Karakteristik NoSql

1.      NoSQL tidak menggunakan model data relasional dengan demikian tidak menggunakan bahasa SQL .

2.      NoSQL toko volume data yang besar .

3.      Dalam lingkungan terdistribusi (data menyebar ke mesin yang berbeda ) , kita menggunakan NoSQL tanpa ketidaksesuaian .

4.      Jika ada kesalahan atau kegagalan ada di setiap mesin , maka dalam hal ini tidak akan ada penghentian pekerjaan .

5.      NoSQL adalah database open source, yaitu kode sumbernya tersedia untuk semua orang dan bebas menggunakannya tanpa overhead .

6.      Memungkinkan data NoSQL untuk menyimpan dalam catatan yang tidak memiliki apapun skema tetap.

7.      NoSQL tidak menggunakan konsep ACID properti .

8.      NoSQL adalah horizontal scalable menyebabkan kinerja tinggi dalam cara linear .

9.      Hal ini memiliki struktur yang lebih fleksibel..

C.    Pengelompokan NoSQL ( Jenis Penyimpanan Data )

1 . Key value databases

Key value databases nama itu sendiri menyatakan bahwa itu adalah kombinasi dari dua hal yang merupakan kunci dan nilai . Ini adalah salah satu low profile sistem database ( tradisional) . Key Value database ( KV ) adalah ibu dari semua database NoSQL .

- Key adalah sebuah identifikasi unik untuk entri data tertentu. Kunci tidak harus diulang jika digunakan.

-  Value adalah jenis data yang ditunjuk oleh kunci.

Contohnya: Dynamo, Riak, Redis, MemcacheDB, Project Voldemort

2 . Document Stores Databases

Document Stores Databases adalah mereka database NoSQL yang menggunakan catatan sebagai dokumen. Jenis Document Stores Databases terstruktur (teks ) atau semi - terstruktur ( XML ) dokumen yang biasanya hirarki di nature . Di sini setiap dokumen terdiri

Dari satu set kunci dan nilai-nilai yang hampir sama seperti ada dalam database Key Value . Setiap database yang berada di Document Stores Databases dipindahkan ke field dengan menggunakan pointer dengan menggunakan teknik hashing . Document Stores Databases adalah skema bebas dan tidak tetap di nature . Struktur Document Stores Databases  digambarkan pada Gambar di bawah ini

Contohnya: MarkLogic, MongoDB, Couchbase

3 . Columnar Database

Columnar Database juga dikenal sebagai database keluarga kolom karena mereka adalah database berorientasi kolom . Contohnya: HBase, Accumulo, Cassandra

Ada dua jenis database berorientasi kolom yang detail seperti yang diberikan di bawah ini :

( 1 ) Wide-Column data stores:

Ini adalah salah satu jenis database NoSQL . Menyimpan data Kolom lebar adalah mereka database yang digunakan untuk pengolahan web ,streaming data dan dokumen .

( 2 ) Column oriented databases:

Untuk memahami database berorientasi kolom mari kita mengambil contoh database bank yang diberikan dalam gambar 9 yang bidang atribut adalah EmpID , Gaji dan penunjukan dan nilai-nilai sesuai dengan itu adalah seperti yang digambarkan dalam database .

4 . Graph databases.

Database Grafik didasarkan pada teori graf . Secara umum, kita melihat grafik yang biasanya terdiri dari node \ , sifat dan tepi .

Database NoSQL Grafik terdiri dari :

( 1 ) Node mewakili entitas

( 2 ) Properti merupakan atribut

( 3 ) Tepi mewakili hubungan .

Struktur Graph databases adalah sebagai berikut:

Contohnya: Neo4J, OrientDB, Allegro, Virtuoso

D.    Peranan Data dan Arsitektur di NoSql

Ada empat komponen dalam blok bangunan nya. :

1. Modelling Language: Ini menggambarkan struktur database dan juga mendefinisikan skema yang itu didasarkan. data adalahyang disimpan dalam bentuk baris dan kolom menggunakan XML format. Dan setiap data (nilai) sesuai dengan itu ditugaskan kunci yang unik. Untuk akses data lebih cepat, model dibangun di lingkungan yang sesuai.

2.   Database Struktur: Setiap basis data sementara bangunan menggunakan struktur data sendiri, dan menyimpan data menggunakan perangkat penyimpanan permanen.

3.     Database bahasa Query: Semua operasi yang dilakukan pada database yang membuat, merubah, membaca dan menghapus.

4.  Transaksi: Dalam setiap transaksi dalam data, mungkin ada jenis kesalahan atau kegagalan, kemudian, mesin tidak akan berhenti kerja.

E.    Kelebihan NoSQL di banding Relasional Database

1.     NoSQL bisa menampung data yang terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstuktur secara efesien dalam skala besar (big data/cloud).

2.     Menggunakan OOP dalam pengaksesan atau manipulasi datanya.

3.     NoSQL tidak mengenal schema tabel yang kaku dengan format data yang kaku. NoSQL sangat cocok untuk data yang tidak terstruktur, istilah singkat untuk fitur ini adalah Dynamic Schema.

4.     Autosharding, istilah sederhananya, jika database noSQL di jalankandi cluster server (multiple server) maka data akan tersebar secara otomatis dan merata keseluruh server.

F.     Kekurangan dari database NoSQL

1.     Hostingnya mahal, beberapa layanan di luar negeri mencharge biaya 100-200USD untuk hosting database noSQL. Selain itu, saya belum pernah menemukan hosting Cpanel yang mendukung database MongoDB atau database noSQL lainnya.

2.     Perlu waktu untuk belajar. Contohnya ketika anda pindah dari MongoDB ke Cassandra, maka anda harus belajar lagi dari awal, berbeda dengan database RDMS.

G.    Contoh-contoh Aplikasi NoSQL Database

1.     MongoDB

Merupakan basis data yang paling populer diantara basis data NoSQL lainnya. Hal ini dikarenakan pemasangan maupun penggunaan mongoDB tidaklah sulit atau merepotkan penggunanya. Selain itu mongoDB juga merupakan salah satu basis data yang open source sehingga pengembangan mongoDB sendiri cukup pesat karena setiap orang bisa berpartisipasi untuk mengembangkannya.

2.     CouchDB

Apache CouchDB, biasa disebut dengan CouchDB saja, merupakan basis data NoSQL yang dikembangkan oleh Apache. CouchDB lebih dulu muncul jauh sebelum mongoDB yaitu pada tahun 2005. CouchDB tidak menyimpan datanya dalam tabel melainkan dalam dokumen seperti halnya mongoDB.

3.     Cassandra

Cassandra merupakan sebuah sistem penyimpanan data terdistribusi untuk menangani jumlah data yang sangat besar dan terstruktur. Cassandra juga dikembangkan Apache, pengembang yang sama untuk basis data CouchDB.

4.     Redis

Lagi-lagi basis data open source, redis merupakan basis data berbasis key-value paling populer menurut situs DB-Engines.com. Redis merupakan singkatan dari REmote DIctionary Server. Basis data ini dikembangkan oleh Salvatore Sanfilippo pada tahun 2009 dan ditulis dalam bahasa C. Redis banyak dipilih karena memiliki fitur in-memory, networked, dan durabilitas tinggi.

5.     Riak

Riak merupakan basis data NoSQL terdistribusi yang menyimpan datanya dalam bentu key-value. Riak menawarkan fitur high availability, fault tolerance, operational simplicaity, dan scalability. Riak memiliki dua versi yakni Open source edition dan Enterprise edition. Enterprise edition menawarkan dukungan berbayar intensif dari pengembangnya. Pengguna Open source edition dapat bermigrasi kapan saja ke Enterprise edition jika dibutuhkan.

6.     Neo4J

Neo4j merupakan basis data NoSQL dengan sistem graf. Apabila berurusan dengan basis data berbasis graf, maka Neo4j lah yang paling dikenal. Neo4j menyimpan relasi antar objek dalam struktur seperti graf, dimana setiap objek merujuk ke objek lainnya secara langsung.

7.     OrientDB

OrientDB merupakan basis data graf terdistribusi generasi kedua. Basis data ini dibuat dalam bahasa Java oleh Orient Technologies LTD dan dirilis pertama kali tahun 2010. OrientDB diklaim sangat cepat dan mampu menyimpan 220.000 record per detik diperangkat standar.