Pengembangan Pembagian Beban Kerja Server Cluster DockerSwarm Berbasis Raspberry Dengan Metode Loadbalancer IpHash Serta Terautomasi Ansible
DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.2025129466Kata Kunci:
Container, Raspberry Pi, Load Balancer, Nginx, IP Hash, Server, Ansible, Docker SwarmAbstrak
Perkembangan teknologi saat ini mempercepat penyebaran informasi, hal ini meningkatkan traffic dan tekanan pada infrastruktur. Menghadapi ini, sistem yang reliable, availability, dan maintainability diperlukan. Dengan container dan Raspberry Pi sebagai server. Memberikan keunggulan selain 3 karakteristik sistem tersebut juga dari sumberdaya yang diperlukan. Raspberry Pi dapat terhubung ke jaringan LAN maupun nirkabel. Fokus penelitian ini pada perancangan dan implementasi sistem berbasis empat Raspberry Pi, tiga sebagai webserver Nginx, dan satu sebagai kontroler. Sistem ini menggunakan teknologi containerization di lingkungan DockerSwarm dan diintegrasikan Ansible untuk otomatisasi tugas. Tujuan penelitian ini adalah menciptakan sistem yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan, memanfaatkan Raspberry Pi untuk efisiensi daya, dan memberikan manfaat dalam hal skalabilitas dan otomatisasi. Sistem ini menggunakan empat Raspberry Pi dengan algoritma IP HASH untuk pembagian beban kerja. Komponen utama mencakup input dari pengguna, pemrosesan beban kerja oleh load balancer, dan output melalui antarmuka web browser. Load balancer bertanggung jawab atas distribusi lalu lintas dan pemantauan status server untuk mengalihkan lalu lintas jika diperlukan. Pengujian menunjukkan system dengan load balancer lebih efisien dalam penggunaan CPU dengan perbandingan CPU 39.1% pada ws1 dengan loadbalancer dan 51.2% tanpa loadbalancer, 38.9% pada ws2 dengan loadbalancer dan 51.7% tanpa loadbalancer, serta 6.3% pada ws3 ketika loadbalancer mengalihkan request saat server 1 atau 2 mati dan efektif dalam mengalihkan request saat server bermasalah dengan persentase kegagalan melayani request sebesar 18% atau 18 request dari 1000 request sedangkan tanpa loadbalancer request tidak dapat dilayani ketika server yang dituju mati. Ini membuktikan reliable, availability, dan maintainability pada sistem ini terpenuhi.
Abstract
Current technological advancements have accelerated the dissemination of information, increasing traffic and pressure on infrastructure. To handle this, reliable, available, and maintainable systems are required. Utilizing containers and Raspberry Pi as servers offers significant advantages, particularly in resource efficiency. Raspberry Pi can connect to networks via LAN cables or wirelessly. This research focuses on designing and implementing a system based on four Raspberry Pis three as Nginx web servers and one as a controller. The system employs containerization technology within a Docker Swarm environment and integrates Ansible for task automation. The goal is to create an adaptable system that leverages Raspberry Pi for energy efficiency, scalability, and automation benefits. The system uses the IP HASH algorithm for workload distribution, with key components including user input, workload processing by the load balancer, and output via a web browser interface. The load balancer handles traffic distribution and server status monitoring, redirecting traffic as needed. Testing shows that the system with a load balancer is more efficient in CPU usage 39.1% on ws1 with a load balancer and 51.2% without, 38.9% on ws2 with a load balancer and 51.7% without, and 6.3% on ws3 when redirecting requests during server 1 or 2 failures. It effectively redirects requests during server issues, with a failure rate of 18% (18 out of 1000 requests), while requests cannot be served when the targeted server is down without a load balancer. This demonstrates the system's reliability, availability, and maintainability.
Downloads
Referensi
STEFANUS, EKO, P., YULFAN, SALIMIN, 2021. Analisis Perbandingan Performa Web Server Docker Swarm dengan Kubernetes Cluster. S1. Universitas Internasional Batam.
FAJAR, RAHAYU, I. M., MOHAMMAD, RACHMAN, W., TERIS, E. W., 2020. Analisis Kepuasan Optimalisasi Kinerja Jaringan Berbasis Load Balancing dan Wifi Offload Menggunakan Uji T Paired (Studi Kasus pada UPN Veteran Jakarta). S2. Institut Teknologi Nasional Malang.
AGUNG, N. M., RIKIE, K., 2016. ANALISIS KINERJA PENERAPAN CONTAINER UNTUK LOAD BALANCING WEB SERVER PADA RASPBERRY PI. S1. STKIP PGRI Tulung Agung.
SAMPURNA, D. R., DONARYA, P., 2020 Analisis Perbandingan Server Load Balancing dengan Haproxy & Nginx dalam Mendukung Kinerja Server E- Learning. S1. Universitas Teknokrat Indonesia.
YUDI, H. T., FERI, C., 2021. High Availability Server Using Raspberry Pi 4 Cluster and Docker Swarm. S1. Universitas Riau.
RYAN, A. P., ASPRIANTI, P. S., 2019. Implementasi Cluster Server Pada Raspberry Pi Dengan Metode Load Balancing. S1. Universitas Komputer Indonesia.
Lalu, F. I. A., ADHITYA, B., WIDHI, Y., 2018. Implementasi Load Balancer Berdasarkan Server Status pada Arsitektur Software Defined Network (SDN). S1. Universitas Brawijaya.
NAIK, N. 2016. Building A Virtual System of Systems Using Docker Swarm in Multiple Clouds.
NAIK, N. 2016. Migrating from Virtualization to Dockerization in the Cloud: Simulation and Evaluation of Distributed Systems. 2016 IEEE 10th International Symposium on the Maintenance and Evolution of Service Oriented and Cloud-Based Environments.
DIMAS, S. A., MAHENDRA, D., WIDHI, Y., 2019. Load Balancing Server Web Berdasarkan Jumlah Koneksi Klien Pada Docker Swarm. S1. Universitas Brawijaya.
Agus Aan Jiwa P., 2014. Pengembangan Lab Komputer Sederhana Berbasis Jaringan Multipoint Menggunakan Switch Sebagai Sarana Penunjang Proses Pembelajaran. S1. Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja Indonesia.
Faris Muslim A., Mahendra D., Heru N., 2019. Perbandingan Kinerja Haproxy dan Zevenet Dalam Pengimplementasian Multi Service Load Balancing. S1. Universitas Brawijaya.
Kishor Trivedi S., Andrea B., 2017. Reliability and Availability Engineering Modeling, Analysis, and Applications. Shaftesbury Road: Cambridge University Press.
Ni Made Anggrena Yalestia C., I Putu H., 2021. Implementasi Ansible Playbook untuk Mengotomatisasi Manajemen Konfigurasi VLAN Berbasis VTP dan Layanan DHCP. S1. Universitas Bumigora.
ANITA, S., PRIMANTARA, H. T., MOCHAMMAD, A. F., 2020. Implementasi Load Balancing Web Server dengan Algoritma Source IP Hash pada Software Defined Network (SDN). S1. Universitas Brawijaya.
ALBERT, D., HENRY, H., 2014. Pembuatan Web Server Berbasis Raspberry PI untuk Kontrol Lampu dan AC. S1. Universitas Surabaya.
INDRA, M., Implementasi Raspberry Pi 4 Sebagai Server E-Learning in Jurnal Media Aplikom, Vol. 13 No. 2, Purwokerto: STIKOM Yos Sudarso Publisher. 2021, pp. 1-14.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Artikel ini berlisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Penulis yang menerbitkan di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).