Download - Big Data Pada Komputasi Awan
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 1/6
PERMASALAHAN KEAMANAN BIG DATA
PADA KOMPUTASI AWAN
ABSTRAK
Mencermati trend perkembangan sistem
informasi saat ini, dapat disimpulkan bahwa
konvergensi media informasi telah menjadi pemicu
terciptanya big data dan mendorong kemunculan
teknologi cloud computing yang pada akhirnya
menuntut adanya fasilitas data center yang dapat
digunakan atau memiliki kemampuan untuk
menampung dan menyediakan data, dalam rangka
menjamin akses serta ketersediaan data dan informasi
secara terus-menerus serta mampu memberikan
jaminan keamanan terhadap akses data tersebut.
Kata kunci : big data, komputasi awan, jaringan data.
1.
Pendahuluan
Pertumbuhan data yang berkembang dengan
sangat signifikan merupakan salah satu fenoma dalam
perkembangan dunia Teknologi Informasi (TI) pada
abad ini. Hal tersebut terjadi sejak dimungkinkan
dilakukannya proses konvergensi media informasi,
sehingga berdampak pada perkembangan dan
peningkatan volume serta jenis data secara terus-
menerus. Mulai data yang hanya berupa teks, data
citra dalam bentuk gambar atau foto, lalu data berupa
video, sampai dengan data yang berasal sistem
penginderaan. Kondisi tersebut kemudian mendorong
munculnya suatu terminologi dalam dunia TI yang
dewasa ini dikenal sebagai big data.
Konvergensi media informasi dan fenomena big
data tersebut di atas telah mendorong munculnya
teknologi baru di bidang TI, yang selanjutnya dikenal
dengan terminologi cloud computing (komputasi
awan). Cloud Computing menuntut adanya fasilitas
data center yang dapat digunakan atau memiliki
kemampuan untuk menampung dan menyediakan
data, dalam rangka menjamin akses serta ketersediaan
data dan informasi secara terus-menerus serta mampu
memberikan jaminan keamanan terhadap akses data
tersebut.
2.
Komputasi Awan
Komputasi awan atau Cloud Computing adalah
suatu teknologi yang memungkinkan kita untuk
menggunakan sebuah layanan komputer di internet
tanpa kita perlu tahu bagaimana kerumitan
infrastrukutr yang mendukungnya. Adapun layanan
komputer yang disediakan bisa berupa layanan
hardware ataupun software.
Cloud computing mempunyai beberapa tipe
layanan yang terbagi ke dalam tiga jenis layanan
dibawah ini:
Software as a Service (SaaS), adalah salah satu
jenis Cloud Computing yang menyediakan
software untuk langsung kita gunakan. Contoh:
layanan email publik (Gmail, YahooMail,
Hotmail, dsb), layanan edit Document (Office
365, Google Docs).
Platform as a Service (PaaS), adalah jenis
layanan Cloud Computing yang menyediakan
platform pembagun aplikasi sebagai layanannya.
Infrastructure as a Service (IaaS) adalah jenis
Cloud Computing yang menyediakan
infrastuktur IT (komputasi, storage, memory,
network dsb) sebagai layanannya. Komponen-
komponen tersebut digunakan untuk
membangun komputer virtual. Komputer virtualdapat diinstal sistem operasi dan aplikasi sesuai
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 2/6
kebutuhan. Konfigurasi komputer virtual juga
bisa diubah sesuai kebutuhan.
2.1. Karakteristik Komputasi Awan
Berdasarkan NIST, ada 5 kriteria yang harus
dipenuhi oleh sebuah sistem untuk bias dimasukkan
kedalam keluarga cloud:
On Demand Self Service, pengguna dapat memesan
dan mengelola layanan tanpa interaksi manusia
dengan penyedia layanan, Misalnya dengan
menggunakan, sebuah portal web dan manajemen
antar muka. Pengadaan dan perlengkapan layanan
serta sumber daya yang terkait terjadi secara otomatis
pada penyedia.
Broad network access, layanan yang tersedia
terhubung melalui jaringan pita lebar, terutama untuk
dapat diakses secara memadai melalui jaringan
internet, baik menggunakan thin client, thick client
ataupun media lain seperti smartphone.
Resources Pooling , Penyedia layanan cloud,
memberikan layanan melalui sumber daya yang
dikelompokkan di satu atau berbagai lokasi date
center yang terdiri dari sejumlah server dengan
mekanisme multi-tenant. Mekanisme multi-tenant ini
memungkinkan sejumlah sumberdaya komputasi
tersebut digunakan secara bersama-sama oleh
sejumlah user, di mana sumber daya tersebut baik
yang berbentuk fisik maupun virtual, dapat
dialokasikan secara dinamis untuk kebutuhan
pengguna/pelanggan sesuai permintaan. Dengan
demikian, pelanggan tidak perlu tahu bagaimana dan
darimana permintaan akan sumberdaya
komputasinya dipenuhi oleh penyedia layanan. Yang
penting, setiap permintaan dapat dipenuhi.
Sumberdaya komputasi ini meliputi media penyimpanan, memory, processor, pita jaringan dan
mesin virtual.
Rapid elasticity, Kapasitas komputasi yang
disediakan dapat secara elastis dan cepat disediakan,
baik itu dalam bentuk penambahan ataupun
pengurangan kapasitas yang diperlukan. Untuk
pelanggan sendiri, dengan kemampuan ini seolah-
olah kapasitas yang tersedia tak terbatas besarnya,
dan dapat "dibeli" kapan saja dengan jumlah berapa
saja.
Measured services, Sumberdaya cloud yang tersedia
harus dapat diatur dan dioptimasi penggunaannya,
dengan suatu sistem pengukuran yang dapat
mengukur penggunaan dari setiap sumberdaya
komputasi yang digunakan (penyimpanan, memory,
Processor , lebar pita, aktivitas user , dan lainnya).
Dengan demikian, jumlah sumber daya yang
digunakan dapat secara transparan diukur yang akan
menjadi dasar bagi user untuk membayar biaya
penggunaan layanan.
2.2 Keuntungan Komputasi Awan
- Arsitektur awan memiliki skalabilitas,
fleksibilitas, dan transparansi yang
memungkinkan layanan TI baru dapat disediakan
dengan cepat dan biaya efektif dengan
menggunakan service level agreements (SLA)
yang mencakup IT requirement dan policy,
memenuhi permintaan high utilization, dinamis,
merespon perubahan, dan memenuhi tingkat
keamanan dan kinerja yang tinggi.
- Cloud Computing memberikan keuntungan bagi
perusahaan:
- Reduced cost
- Flexibility
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 3/6
- Improved Automation
- Sustainability
- Focus on Core Competency
3. Big Data
Big Data adalah sebuah teknologi baru di dunia
teknologi informasi dimana teknologi Big Data
memungkinan proses pengolahan, penyimpanan dan
analisis data dalam beragam bentuk/format,
berjumlah besar dan memiliki pertambahan data yang
sangat cepat dapat dilakukan dengan mudah dan
cepat.
Gartner (2011) mendefinisikan, big data sebagai
data yang memiliki tiga atribute, yaitu volume,
variety, dan velocity. Volume berkaitan dengan
ukuran data. Volume data yang besar pada pada big
data ini meningkat seiring dengan berkembangnya
teknologi internet. Jutaan orang memproduksi data
video yang ada di youtube, status di facebook, foto di
instagram dll. Banyaknya data yang di produksi telah
menghasilkan begitu besar volume data yang
tersimpan secara format digital di internet. Variety
berarti tipe atau jenis data yang meliputi berbagai
jenis data baik data yang telah terstruktur dalam suatu
basis data maupun data yang tidak terorganisir dalam
suatu basis data seperti halnya data teks pada web
pages, data suara, video, click stream, log file, dan
lain sebagainya. Terakhir adalah velocity yang dapat
diartikan sebagai kecepatan yang dihasilkannya suatu
data, dan seberapa cepat data itu harus dapat diproses
agar bisa memenuhi permintaan pengguna.Big Data mengacu pada dataset yang ukurannya
diluar kemampuan dari database software tools untuk
meng-capture, menyimpan, mengatur dan melakukan
analisa. Ukuran big data mulai dari TeraByte sampai
PetaByte, tergantung dari banyaknya informasi yang
dikumpulkan.
Dari ketiga dimensi big data yang telah
dipaparkan, maka dapat dipahami bahwa big data
merupakan manifestasi dari peningkatan jumlah dan
variasi data yang datang secara cepat dari berbagai
media. Proses utilisasi big data tidak selesai pada
pengumpulan data yang beragam, melainkan terus
berlanjut seiring dengan perusahaan
mentransformasikan data-data mentah menjadi
informasi yang terukur, dan dapat dimengerti.
Manfaat adanya Big data antara lain adalah dapat
membantu analisa proses sistem yang sedang berjalan
untuk mencegah dan menaggulangi kegagalan dalam
sistem, mengunakan hasil analisa log untuk
menemukan dan mentukan secara pasti kegagalan apa
yang terjadi didalam sistem, menyiapkan langkah-
langkah pasti yang dapat digunakan sebagai solusi
masalah sistem.
Big Data berisi data Transaksi, interaksi dan
observasi atau bisa dikatakan semua hal yang
berhubungan dengan jaringan internet, jaringan
komunikasi, dan jaringan satelit.
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 4/6
3.1 Implementasi Big Data
Terdapat dua teknologi yang terkait dalam
pengimplementasian big data antara lain: Apache
Hadoop, dan NoSQL Database.
Apache Hadoop merupakan suatu open-sourceframework untuk pemrosesan data-sets skala besar
dalam clusters hardware komputer yang terjangkau
dan mudah diperoleh. Hadoop disini disebut lebih
dari sekedar software atau perangkat lunak. Hadoop
adalah sekumpulan software yang saling bekerja
sama untuk mengolah data. Bisa disebut Hadoop
adalah sebuah ekosistem yang terdiri dari software-
software yang bekerja sama.
Secara umum ekosistem dari apache hadoop
terbagi atas beberapa bagian, antara lain:
1. Inti atau core dari Hadoop : Ini merupakan
software utama yang menjadi dasar dari
ekosistem. Software ini bisa didapat di web site
Apache Hadoop. Inti hadoop ini terdiri dari
beberapa bagian yaitu Hadoop Distributed File
System (HDFS) dan Map Reduce. HDFS adalah
tempat data-data dan file disimpan. Map Reduce
disini adalah program untuk melakukan data
mining dan pengolahan data lainnya dari file atau
data yang disimpan di HDFS.
2. Data mining. Bagian ini sebenarnya bisa dikatan
adalah API untuk menjalankan Map Reduce.
Bagian ini mempermudah membuat dan
menjalankan Map Reduce. Dengan demikian
akan lebih mudah membuat dan menjalankan
query. Contoh dari bagian ini adalah Apache Pig
dan Apache Hive.
3. Database NoSQL (Not Only SQL). Bagian ini
ada karena proses map reduce biasanya
membutuhkan waktu lama (karena data yang
diproses dalam skala besar) dan dilakukan secara
periodik dan tidak sewaktu-waktu. Bagian ini
memberikan akses data yang lebih cepat dan bisa
dilakukan sewaktu-waktu. Contoh NoSQL yang
baisa dipakai adalah Apache HBase dan Apache
Cassandra.
Hadoop bisa dijalankan di satu komputer (single
node) ataupun dalam cluster yang berisi banyak
komputer (multi node). Single node biasanyadipergunakan untuk development atau training. Pada
umumnya framework Hadoop dikembangkan dalam
bahasa Java, dengan beberapa source code dalam
bahasa C dan command line utilities ditulis sebagai
shell-scripts.
4. Keamanan Big Data Pada Komputasi
Awan
Kalangan korporasi masih meragukan keamanan
data yang akan ditaruh di komputasi awan (cloud
computing). Sehingga masih banyak perusahaan yang
masih mempertimbangkan untuk menggunakan
layanan tersebut. Selain keamanan, kalangan pebisnis
juga khawatir terhadap hilangnya kontrol data,
masalah harga, dan validitas data.
Tantangan utama para eksekutif teknologi
informasi di masa depan adalah harus mewaspadai
pertumbuhan data, peningkatan utilisasi, dan masalah
manajemen storage bagi virtual server. Jika tidak
diwaspadai, maka data yang tidak terstruktur akan
melonjak naik.
72 persen dari para eksekutif tidak memiliki
strategi untuk mengantisipasi pertumbuhan data tak
terstruktur seperti data multimedia, data berbasis
Internet, atau berbagai jenis data raksasa berukuran
multi-gigabyte yang saat ini menjadi penting sebagai
sumber utama untuk aktivitas penggalian data. Data
dan informasi harus disimpan, diatur, dan dikelola
sesuai kepentingan perusahaan masing-masing.
Namun, dengan mengadopsi teknologi terkini seperti
komputasi awan, maka perusahaan tidak hanya bisa
mengelola pertumbuhan datanya saja.
Berbicara keamanan Big Data pada lingkungan
komputasi awan tidak terlepas dari prinsip dasarkeamanan pada teknologi komputasi awan itu sendiri.
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 5/6
Isu keamanan dan privasi menjadi isu utama di
dalam teknologi komputasi awan saat ini.
Penggunaan resource secara bersama berdampak
dengan rentannya suatu data dan informasi tersebut
bocor dan disalahgunakan oleh pihak lain yang tidakseharusnya memiliki informasi tersebut. Ancaman
privasi data dapat berasal dari pihak internal
(penyedia layanan, pengguna dalam perusahaan), dan
kebocoran data bisa terjadi karena kegagalan hak
akses keamanan di beberapa domain.
Privasi merupakan suatu hal yang sangat penting
baik bagi individu maupun lembaga atau instansi
untuk berhadapan dan berinteraksi dengan individu
lain atau lembaga lain. Salah dalam menyampaikan
informasi yang memiliki kemungkinan bernilai
confidential, classified dan rahasia tidak dapat
dipungkiri akan menyebabkan kerugian baik material
maupun non material.
Beberapa tindakan untuk mencegah terjadinya
pencurian data ini telah dilakukan khususnya dari sisi
teknologi. Berbagai macam teknologi menawarkan
berbagai model, algoritma, hingga model data untuk
meningkatkan keamanan privasi data pada cloud
computing. Beberapa teknologi tersebut diantaranya
adalah cloud intelligent track dan privacy as a service
(PaaS).
Cloud intelligent track merupakan suatu
mekanisme dimana setiap data privasi maupun
informasi penting pengguna cloud yang tersimpan di
dalam storage cloud provider, harus melalui tahapan
dan proses: working process, encryption, decryption,
memory management, keyword generation, risk
manageri. Setiap data tersebut dipecah menjadi
beberapa segmen, dan disimpan pada lokasi acak di
database. Semua data yang disimpan telah dienkripsi
terlebih dahulu dan lokasi penyimpanannya juga
membutuhkan public atau private key untuk
menemukannya. Ketika data dipanggil kembali oleh
pengguna, data disatukan kembali dan dilakukan
proses dekripsi data.
Sedangkan PaaS merupakan suatu metode yang
menawarkan control privacy lebih untuk pengguna.
PaaS memungkin pengguna untuk menetukan sendiri
sensivitas dan tingkat pentingnya data. PaaS juga
menggunakan trusted-third-party untuk mengelolamanajemen privacy pengguna tersebut. Sedangkan di
sisi server, cloud provider menggunaka crypto
coprocessor dan protocol-protocol yang mengatur
tentang privasi data pengguna.
5. Manajemen Resiko Komputasi Awan
Untuk lebih meningkatkan keamanan big data
pada layanan komputasi awan dapat berikut beberapa
alternative yang dapat dilakukan:
1. Enkripsi Data.
Enkripsi data merupakan salah satu bentuk upaya
proteksi informasi, dengan cara mengenkripsikan
atau dibuat kode tertentu sebelum dilepas ke
lingkungan komputasi awan.
2. Certification and Auditing.
Penyedia jasa komputasi awan atau provider harus
memiliki sertifikat sebagai penyedia layanankomputasi. Selain itu sistem dalam komputasi
awan juga harus dilaksanakan audit oleh
organisasi eksternal atau lembaga lain yang
berwenang.
3. Back Up and Recovery.
Back Up dan recovery merupakan upaya untuk
proteksi data. Data yang disimpan di cloud tidak
serta merta dilepas begitu saja. Instansi pelayanan
kesehatan juga harus memiliki back up data
tersebut.
4. Private Cloud.
Penggunaan cloud jenis ini bertujuan juga agar
lebih mudah melakukan
pengawasan dan pengaturan jaringan komputer,
sehingga keamanan data
menjadi lebih terjamin.
6. Penutup
7/24/2019 Big Data Pada Komputasi Awan
http://slidepdf.com/reader/full/big-data-pada-komputasi-awan 6/6
Pencurian data dalam teknologi Cloud Computing
merupakan salah satu isu keamanan yang cukup
besar. Hal ini karena setiap hacker dapat
menggunakan berbagai cara untuk mendapatkan
informasi yang mereka butuhkan dari suatu perusahaan tertentu.
Cloud intelligent track dan privacy as a service
adalah dua teknologi yang dapat memberikan rasa
aman bagi pengguna big data pada lingkungan
komputasi awan karena pengguna dapat mengetahui
bahwa data mereka disimpan secara aman dan
memiliki akses control lebih terhadap data tersebut.
UCAPAN TERIMA KASIH
Bagian ini boleh digunakan, boleh juga
dihilangkan (opsional). Ucapan terima kasih hanya
ditujukan pada pihak-pihak yang membantu secara
langsung penelitian yang dilakukan, misal:
penyandang dana atau pakar dilibatkan. Ucapan
terima kasih tidak ditujukan untuk pejabat struktural,
misalkan Ketua Jurusan, Dekan, ataupun Rektor.
DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Zhout, R. Zhang, Security and Privacy in
Cloud Computing: A Survey. Sixth International
Conference on Semantics, Knowledge and Grids.
Software Engineering Institute, East China Normal
University, Shanghai, China. 2010.
[2] G. Zhang, Y. Yang, Key Research Issues for
Privacy Protection and Preservation in CloudComputing. Second International Conference on
Cloud and Green Computing. Faculty of Information
and Communication Technologies Swinburne
University of Technology Hawthorn, Melbourne,
Australia. 2012.
[3] D., Chen, H., Zhao. Data Security and Privacy
Protection Issues in Cloud Computing. International
Conference on Computer Science and Electronics
Engineering. College of Information Science and
Engineering Northeastern University Shenyang,
China. 2012.
[4] Ahmad Rifai ZA, 2010, Pencurian Data di Dalam
Teknologi Cloud Computing, Institut Teknologi
Bandung.[5] Eaton, C., Dirk, D., Tom, D., George, L., & Paul,
Z. (n.d.). Understanding Big Data. Mc Graw Hill.
[6] Dumbill, E. (2012). Big Data Now Current
Perspective. O'Reilly Media.
[7] Global Pulse. (2012). Big Data for
Development:Challenges & Opportunities.