Senin, 04 Juni 2018
Selasa, 17 April 2018
Tecnology Future
Introduction Of Quantum Computing
Quantum Computation it self is a field of study that is focused on developing computer technology based on the principles of quantum theory, which explains the nature and behavior of energy and matter on quantum (atomic and subatomic) levels.
There is also Quantum Computer. Then what's the difference with Quantum Computer?
It is a calculating tool that uses quantum mechanics such as superposition and interconnection, which is used for data operations. The calculation of the amount of data in classical computing is calculated with bits, while calculating the amount of data on quantum computers is done with qubit. The basic principle of quantum computers is that the quantum properties of particles can be used to represent data and data structures, and that quantum mechanics can be used to perform operations with this data. In this case to develop a computer with a quantum system required a new logic in accordance with quantum principles.
Operation of Qubit Data
A qubit is the basic unit of information in a quantum computer. While few can represent just one of two possibilities such as 0/1, yes / no, the qubit can represent more: 0/1, 1 and 0, the probability of occurrence at any time combined with more qubits, and all that simultaneously. In general quantum computers with qubit n can be in arbitrary superposition of up to 2 n different states simultaneously (this is compared to a normal computer that can only be in one state n 2 at a time).
To manipulate a qubit, then use Quantum Gates (Quantum Gate). The way it works is that a quantum gate works similar to a classical logic gate. The classical logical gate takes the bit as input, evaluates and processes the input and generates the new bit as output.
Quantum Gates
Quantum Gates / Quantum Gates is a logic / gate logic rule that applies to quantum computing. The working principle of quantum gates is almost the same as logic gates on digital computers. If on a digital computer there are some logical operations such as AND, OR, NOT, on quantum computing quantum gates composed of several qubits, so that quantum gates is harder to calculate than logic on digital computers.
Example of Quatum Gate :
https://www.youtube.com/watch?v=0XJp3akoocY&feature=youtu.be
Shor’s Algorithm
The algorithm invented by Peter Shor in 1995. By using this algorithm, a quantum computer can decode a secret code that is currently commonly used to secure data transmission. Code called RSA code, if encoded through the RSA code, the data sent will be safe because the RSA code can not be solved in a short time. In addition, RSA code splitting requires the work of thousands of computers in parallel so that the work of solving it is not effective.
Shor's algorithm depends on the result of number theory. These results are: periodic function. In the context of the Shor algorithm, n will be the number to be factored into. If the two numbers are coprime it means that the divisor is generally 1. The calculation of this function is for the exponential number, than it will take the exponential time on the classical computer. Shor's algorithm utilizes quantum parallelism to perform an exponential number of operations in one step.
Example of Shor's Algorithm :
https://youtu.be/zSmHXpVK6EA
Example of Shor's Algorithm :
https://youtu.be/zSmHXpVK6EA
About Quantum Gates dan Shor’s Algorithm
About the quantum gates and the shor algorithm, the Shor algorithm is based on a number theory: the function F (a) = xamod n is a periodic function if x is a relatively prime integer with n. In the Shor Algorithm, n will be an integer that wants to be factored. Calculating this functionality in a conventional computer for an exponential number will require an exponential time as well. On this issue the quantum shor algorithm utilizes quantum parallelism to do so in just one step. Since F (A) is a periodic function, then this function has a period r. Given x0mod n = 1, then xr mod n = 1, so is x2r mod n and so on
.
Entanglement
After a little understanding what is quantum computation and quantum computer we will enter the discussion of Entanglement. Entanglement itself is still part of Quantum Computation. What is Entanglement? Entanglement is a quantum mechanical theory that describes how quickly and how strongly the connected particles of a Quantum computer are where if a particle is treated "A" it will give an "A" effect to other particles as well.
There is also another understanding of Entanglement according to Albert Einstein's "Quantum Entanglement" in term "Remote Wizarding" which is the basic nature of quantum mechanics. Entanglement allows quantum information to spread over tens of thousands of kilometers, and is only limited by how fast and how many entanglement pairs can work in space. From the source I get from the internet: [Quantum entanglement] is a phenomenon that connects two particles in such a way that the changes that occur in one particle are instantly reflected in other particles, although physically may be among them apart several light years.
source :
https://amoekinspirasi.wordpress.com/2014/05/15/pengertian-quantum-computing-dan-implementasinya/ with translate
https://pandyapriyandi.blogspot.co.id/2016/04/pengoperasian-data-qubit-quantum-gates.html with translate
source :
https://amoekinspirasi.wordpress.com/2014/05/15/pengertian-quantum-computing-dan-implementasinya/ with translate
https://pandyapriyandi.blogspot.co.id/2016/04/pengoperasian-data-qubit-quantum-gates.html with translate
Selasa, 13 Maret 2018
Pengantar Komputasi Greed
Pengantar Komputasi
Greed
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.
Konsep
Grid Computing
Beberapa
konsep dasar dari grid computing :
Sumber
daya dikelola dan dikendalikan secara lokal.
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.
Sifat
alami dinamis: Sumber daya dan pengguna dapat sering berubah
Lingkungan
kolaboratif bagi e-community (komunitas elektronik, di internet)
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.
Contoh Grid
Computing
1)
Scientific
Simulation. Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan
biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.
2)
Medical
Image. Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image.
Contohnya adalah eDiaMoND project
3)
Computer-Aided
Drug Discovery (CADD)Komputasi grid digunakan untuk membantu penemuan obat.
Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di University
of North Carolina (UNC).
4)
Big
Science. Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek
laboratorium yang disponsori oleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA.
5)
E-Learning.
Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam
pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid.
6)
Visualization.
Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang
rumit.
7)
Microprocessor
design. Komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor design cycle
dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien. Contohnya
ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin.
Manfaat Komputasi Grid
1)
Penggunaan
Grid Computing System untuk perusahaan-perusahaan akan banyak memberikan
manfaat, baik manfaat secara langsung maupun tidak langsung. Beberapa manfaat
tersebut antara lain :
2)
Grid
computing menjanjikan peningkatan utilitas, dan fleksibilitas yang lebih besar
untuk sumberdaya infrastruktur, aplikasi dan informasi. Dan juga menjanjikan
peningkatan produktivitas kerja perusahaan.
3)
Grid
computing bisa memberi penghematan uang, baik dari sisi investasi modal maupun
operating cost–nya
4)
Manajemen
institusi yang terlalu birokratis menyebabkan mereka enggan untuk merelakan
fasilitas yang dimiliki untuk digunakan secara bersama agar mendapatkan manfaat
yan lebih besar bagi masyarakat luas.
5)
Masih
sedikitnya Sumber Daya Manusia yang kompeten dalam mengelola grid computing.
Contonhya kurangnya pengetahuan yang mencukupi bagi teknisi IT maupun user non
teknisi mengenai manfaat dari grid computing itu sendiri.
Visualisasi
Virtualisasi
bisa diartikan sebagai pembuatan suatu bentuk atau versi virtual dari sesuatu
yang bersifat fisik, misalnya sistem operasi, perangkat
storage/penyimpanan data atau sumber daya jaringan.
1)
Network
Virtualization : VLAN, Virtual IP (untclustering), Multilink
2)
Memory
Virtualization : pooling memory dari node-node di cluster
3)
Grid
Computing : banyak komputer = satu
4)
Application
Virtualization : Dosemu, Wine
5)
Storage
Virtualization : RAID, LVM
6)
Platform
Virtualization : virtual computer
Distribusi
Computation dalam Cloud
Cloud
computing adalah teknologi yang memberikan berbagai jenis sumber daya sebagai
layanan, terutama melalui internet, sedangkan komputasi terdistribusi adalah
konsep menggunakan sistem terdistribusi terdiri dari banyak node diatur sendiri
untuk memecahkan masalah yang sangat besar (yang biasanya sulit untuk
diselesaikan dengan satu komputer). Cloud computing pada dasarnya adalah
penjualan dan model distribusi untuk berbagai jenis sumber daya melalui
internet, sedangkan komputasi terdistribusi dapat diidentifikasi sebagai jenis
komputasi, yang menggunakan sekelompok mesin untuk bekerja sebagai satu
kesatuan untuk memecahkan masalah skala besar. Komputasi terdistribusi mencapai
hal ini dengan memecah masalah ke tugas sederhana, dan menugaskan tugas-tugas
ke node individu
Computing ,Map
reduce dan no SQL.
Map Reduce danNoSQL (Not Only
SQL)
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.
NoSQL
Nosql adalah sebuah memcache dari
bagian database sederhana yang berisi key dan value. Database ini bersifat
struktur storage dimana sistem databasenya yang berbeda dengan sistem database
relasional. Nosql tidak membutuhkan skema table dan menghindari operasi join
dan berkembang secara horizontal. Selain itu NoSQL merupakan suatu bahasan yang
jauh dari arti kata yang dibaca. Tidak berarti tanpa sql query. Melainkan
bagaimana suatu sql query digunakan seminimal mungkin dalam suatu program
database. Dengan memanfaatkan teknologi NoSQL ini, diharapkan mampu mengurangi
beban server. Selain itu, hal ini juga memudahkan programmer dalam membuat
suatu program dan proses pengembangannya. Penjelasan lebih mengenai NoSQL
database akan dijelaskan pada sub bab dibawah ini.
Database NoSQL, juga
disebut Not Only SQL, adalah sebuah pendekatan
untuk pengelolaan datadan desain database yang
berguna untuk set yang sangat besar data terdistribusi. NoSQL,
yang mencakup berbagai teknologi dan arsitektur, berusaha untuk
memecahkan masalah skala bilitas dan kinerja data
yang besar yang database relasional tidak dirancang untuk
menangani.NoSQL ini sangat berguna ketika perusahaan
perlu untuk mengakses dan menganalisis sejumlah besar
data terstruktur atau data yang disimpan dari jarak jauh
pada beberapa virtual server di awan.
Berlawanan dengan kesalahpahaman
yang disebabkan oleh namanya, NoSQL tidak melarangbahasa query terstruktur
(SQL) Meskipun benar bahwa beberapa sistem NoSQL sepenuhnya non-relasional, yang
lain hanya menghindari fungsi relasional dipilih seperti skema tabel tetap dan
bergabung dengan operasi. Sebagai contoh, daripada menggunakan tabel, database
NoSQL mungkin mengatur data menjadi objek, kunci / nilai berpasangan atau tupel
Contoh aplikasi
Apache Hadoop, redis, riak, neo4j, orientDB.
Langganan:
Postingan (Atom)