Penerapan Konsolidasi Beban Kerja Kluster Web server Secara Dinamis Dengan Melakukan Klasifikasi Beban Kerja Server Menggunakan Pendekatan Backpropagation Neural Network

Meningkatnya permintaan pengguna aplikasi WWW telah menyebabkan peningkatan yang sepadan dalam penggunaan sumber daya kluster server web. Penelitian ini mengkaji tentang penyediaan sumber daya web server berdasarkan parameter beban kerja server (load average CPU). Data yang digunakan adalah akses terhadap web server yang melayani applikasi Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya (SIAM-UB). Penggunaan sumber daya server secara maksimal (beban puncak) terjadi pada periode registrasi mahasiswa, yaitu lebih dari 65000 mahasiswa akan mengakses server SIAM secara bersamaan. Jumlah permintaan yang dilayani server dalam 1 hari dapat mencapai 1.7juta permintaan. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi (klasifikasi) konsolidasi beban kerja CPU dalam kluster web server untuk penyediaan sumber daya server yang optimal. Prediksi konsolidasi beban kerja server diklasifikasikan menjadi 3 kelas, yaitu: Min (0-2), Medium (3-6), Maximum (n > 7). Metode backpropagation neural network (BNN) digunakan untuk memprediksi kelas konsolidasi beban kerja server berdasarkan parameter input penggunaan CPU, memory, jaringan (throughput) dan jumlah IP akses. Arsitektur BNN dengan 32 input, 2 hidden layer dengan jumlah neuoron h1 512; h2 32, 3 output, dan learning rate 0.00001, menghasilkan bobot yang mampu melakukan klasifikasi konsolidasi beban kerja CPU dengan tingkat precision 90%, tingkat sensitivity 0.9, dan tingkat akurasi 93%