Commercial Break - Augmented Reality (Optic)

Agung Ginanjar Kusumah (50412351)
Erny Rahmawaty (52412546)

Kelas : 4IA12

Parallel Computation Post 2

PENGANTAR THREAD PROGRAMMING

Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informasi yang dibutuhkan untuk melayani satu pengguna individu atau permintaan layanan tertentu. Jika beberapa pengguna menggunakan program atau permintaan bersamaan dari program lain yang sedang terjadi, thread yang dibuat dan dipelihara untuk masing-masing proses. Thread memungkinkan program untuk mengetahui user sedang masuk didalam program secara bergantian dan akan kembali masuk atas nama pengguna yang berbeda. Salah satu informasi thread disimpan dengan cara menyimpannya di daerah data khusus dan menempatkan alamat dari daerah data dalam register. Sistem operasi selalu menyimpan isi register saat program interrupted dan restores ketika memberikan program kontrol lagi.

Sebagian besar komputer hanya dapat mengeksekusi satu instruksi program pada satu waktu, tetapi karena mereka beroperasi begitu cepat, mereka muncul untuk menjalankan berbagai program dan melayani banyak pengguna secara bersamaan. Sistem operasi komputer memberikan setiap program "giliran" pada prosesnya, maka itu memerlukan untuk menunggu sementara program lain mendapat giliran. Masing-masing program dipandang oleh sistem operasi sebagai suatu tugas dimana sumber daya tertentu diidentifikasi dan terus berlangsung. Sistem operasi mengelola setiap program aplikasi dalam sistem PC (spreadsheet, pengolah kata, browser Web) sebagai tugas terpisah dan memungkinkan melihat dan mengontrol item pada daftar tugas. Jika program memulai permintaan I / O, seperti membaca file atau menulis ke printer, itu menciptakan thread. Data disimpan sebagai bagian dari thread yang memungkinkan program yang akan masuk kembali di tempat yang tepat pada saat operasi I / O selesai. Sementara itu, penggunaan bersamaan dari program diselenggarakan pada thread lainnya. Sebagian besar sistem operasi saat ini menyediakan dukungan untuk kedua multitasking dan multithreading. Mereka juga memungkinkan multithreading dalam proses program agar sistem tersebut disimpan dan  menciptakan proses baru untuk setiap thread.

1.      Static Threading

Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan prosesor itu.

Mekanisme ini terhitung lambat, karenanya disebut dengan static. Selain itu teknik ini tidak mudah diterapkan dan rentan kesalahan. Alasannya, pembagian pekerjaan yang dinamis di antara thread-thread menyebabkan load balancing-nya cukup rumit. Untuk memudahkannya programmer harus menggunakan protocol komunikasi yang kompleks untuk menerapkan scheduler load balancing. Kondisi ini mendorong pemunculan concurrency platforms yang menyediakan layer untuk mengkoordinasi, menjadwalkan, dan mengelola sumberdaya komputasi paralel. Sebagian platform dibangun sebagai runtime libraries atau sebuah bahasa pemrograman paralel lengkap dengan compiler dan pendukung runtime-nya.

2.      Dynamic Multithreading

Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops. Nested parallelism memungkinkan sebuah subroutine di-spawned (ditelurkan dalam jumlah banyak seperti telur katak) sehingga program utama tetap berjalan sementara subroutine menghitung hasilnya. Sedangkan parallel loops seperti halnya fungsi for namun memungkinkan iterasi loop dilakukan secara bersamaan.

PENGANTAR MASSAGE PASSING DAN OPENMP

OpenMP (Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mendukung multi prosessing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model hibrida pemrograman paralel  dapat dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP non-shared memory systems.

Sejarah OpenMP dimulai dari diterbitkannya API pertama untuk Fotran 1.0 pada Oktober 1997 oleh OpenMP Architecture Review Board (ARB). Oktober tahun berikutnya OpenMP Architecture Review Board (ARB) merilis standart C / C++. Pada tahun 2000 mengeluarkan versi 2.0 untuk fotran dan poda tahun 2002 dirilis versi 2.0 untuk C / C++. Pada tahun 2005 dirilis versi 2.5 yang merupakan pengabungan fotran, C, dan C++/ pada mei 2008 versi 3.0 yang terdapat didalmnya konsept tasks dan task construct.

OpenMP mengimplementasi multithreading. Bagian kode yang akan dijalankan secara parallel ditandai sesuai dengan Preprocessor directif sehingga akan membuat thread-thread sebelum dijalnkan. Setiap thread memiliki id yang di buat menggunakan fungsi (omp_get_thread_num() pada C/C++ dan OMP_GET_THREAD_NUM() pada Fortran). Secara default, setiap thread mengeksekusi kode secara parallel dan independent. "Work-sharing constructs" dapat dapat digunakan untuk membagi tugas antar thread sehingga setiap thread menjalankan sesuai bagian alokasi kodenya. Fungsi OpenMP berada pada file header yang berlabel “omp.h” di C / C++.

PENGANTAR PEMROGRAMAN CUDA GPU

Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.

penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.

CUDA merupakan teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor (CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.

CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture,didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya. VGA – VGA dari Nvidia yang sudah menggunakan teknologi CUDA antara lain : Nvidia GeForce GTX 280, GTX 260,9800 GX2, 9800 GTX+,9800 GTX,9800 GT,9600 GSO, 9600 GT,9500 GT,9400 GT,9400 mGPU,9300 mGPU,8800 Ultra,8800 GTX,8800 GTS,8800 GT,8800 GS,8600 GTS,8600 GT,8500 GT,8400 GS, 8300 mGPU, 8200 mGPU, 8100 mGPU, dan seri sejenis untuk kelas mobile (VGA notebook).

Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia.  Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.

Keuntungan dengan CUDA sebenarnya tidak luput dari teknologi aplikasi yang ada. CUDA akan mempercepat proses aplikasi tertentu, tetapi tidak semua aplikasi yang ada akan lebih cepat walaupun sudah mengunakan fitur CUDA. Hal ini tergantung seberapa cepat procesor yang digunakan, dan seberapa kuat sebuah GPU yang dipakai. Dan bagian terpenting adalah aplikasi apa yang memang memanfaatkan penuh kemampuan GPU dengan teknologi CUDA. Kedepan seperti pengembang software Adobe akan ikut memanfaatkan fitur CUDA pada aplikasi mereka. Jawaban akhir adalah, untuk memanfaatkan CUDA kembali melihat aplikasi software yang ada. Apakah software yang ada memang mampu memanfaatkan CUDA dengan proses melalui GPU secara penuh. Hal tersebut akan berguna untuk mempercepat selesainya proses pada sebuah aplikasi. Dengan kecepatan proses GPU, aplikasi akan jauh lebih cepat. Khususnya teknologi ilmu pengetahuan dengan ramalan cuaca, simulator pertambangan atau perhitungan yang rumit dibidang keuangan. Sedangkan aplikasi umum sepertinya masih harus menunggu.

SUMBER :

http://krustybrain.wordpress.com/2013/05/25/tugas-4-softskill-pengantar-komputasi-modern-sem-8/

http://dpamudji.wordpress.com/2011/04/01/komputasi-paralel/

http://seto.citravision.com/berita-47-parallel-computation--distributed-processing.html

http://seto.citravision.com/berita-49-parallel-computation---pengantar-thread-programming.html

http://afrilieya.blogspot.com/2013/04/parallel-computation_20.html

Parallel Computation Post 1

PARALLELISM CONCEPT

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. Komputasi paralel biasanya diperlukan pada saat terjadinya pengolahan data dalam jumlah besar ( di industri keuangan, bioinformatika, dll ) atau dalam memenuhi proses komputasi yang sangat banyak. Selanjutnya, komputasi paralel ini juga dapat ditemui dalam kasus kalkulasi numerik dalam penyelesaian persamaan matematis di bidang fisika ( fisika komputasi ), kimia ( kimia komputasi ), dll. Dalam menyelesaikan suatu masalah, komputasi paralel memerlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel.

Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah / operasi secara bersamaan ( komputasi paralel ), baik dalam komputer dengan satu ( prosesor tunggal ) ataupun banyak ( prosesor ganda dengan mesin paralel ) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi ( distributed computing ). Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan ( dalam waktu yang sama ), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.

Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan ( serial ). Atau waktu yang anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan ( speed up ) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

DISTRIBUTED PROCESSING

Pemrosesan paralel adalah pendekatan komputasi untuk meningkatkan tingkat di mana satu set data diolah dengan pengolahan bagian yang berbeda dari data pada waktu yang sama secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer dan berfungsi memecah beban besar menjadi beberapa beban kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah.

Didistribusikan pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah yang sangat singkat.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut "didistribusikan" adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

ARCHITECTURAL PARALLEL COMPUTER

1.      SISD

Merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.

2.      SIMD

Merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).

3.      MISD

Merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

4.      MIMD

Merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

File Service Terdistribusi

File Sistem Terdistribusi ( Distributed File System , disingkat) adalah file sistem yang mendukung sharing files dan resources dalam bentuk penyimpanan persistent di sebuah network. File server pertama kali didevelop pada tahun 1970 dan Sun NFS (Network File System) menjadi DFS pertama yang banyak digunakan setelah awal pemunculannya di tahun 1985. DFS yang terkenal selain NFS adalah AFS (Andrew File System) dan CIFS (Common Internet File System).

Sebuah file server menyediakan file service ke client. Dari sisi client terdapat interface untuk file service dalam hal operasi primitif file, seperti membuat file (create), menghapus (delete) dan read / write file. Komponen perangkat keras utama yang mana file server mengontrolnya adalah sebuah local storage (umumnya disk drive / HDD). Ditempat itulah file-file tersimpan dan dari tempat tersebut request client meretrive file. Pada DFS client, server dan juga perangkat penyimpanan merupakan mesin terpisah dalam sebuah lingkungan terdistribusi (Intranet).

Layanan File Terdistribusi

1.    Layanan Dasar

·         Tempat penyimpanan tetap untuk data dan program

·         Operasi terhadap file (create, open, read,…)

·         Multiple remote clients (dalam intranet)

·         File sharing

·         Menggunakan semantic one-copy update umum, melalui RPC

2.    Perkembangan baru

·         Persistent object stores (storage of objects)

3.    Persistent Java, Corba, …

·         Replikasi, caching keseluruhan file

·         Multimedia terdistribusi (contoh: file server Tiger video)

Keperluan sistem file terdistribusi

a.    Transpansi

File service biasanya merupakan service yang harus di‐load paling berat dalam sebuah intranet, sehingga fungsionalitas dan performance‐nya sangat penting.
* Transparansi akses

·                  * Transparansi lokasi

·                  * Transparansi mobilitas

·                  * Transparansi performance

·                  * Transparansi pengukuran

b.    Update file konkuren

Perubahan pada sebuah file oleh seorang klien seharusnya tidak menganggu operasi dari klien lain yang pada saat bersamaan mengakses atau mengubah file yang sama.

c.    Replikasi file

Beberapa file service mendukung penuh replikasi, tetapi kebanyakan mendukung caching file atau portion file secara lokal, bentuk replikasi yang terbatas.

d.    Keheterogenan sistem operasi dan hardware

Antarmuka service sebaiknya didefinisikan sehingga software klien dan server dapat diimplementasikan untuk sistem operasi dan komputer yang berbeda.

e.    Toleransi kesalahan

Server bisa menjadi stateless, sehingga dapat di‐restart dan service di‐restore kembali setelah mengalami failure tanpa perlu me‐recover state sebelumnya.

f.     Konsistensi

Ketika file‐file direplikasi atau di‐cache pada site yang berbeda, ada delay yang tak bias dihindari pada propagasi modifikasi dari satu site ke set lain yang membawa copy, dan ini bisa menghasilkan beberapa deviasi dari one‐copy semantic.

g.    Keamanan

Secara virtual, semua sistem file menyediakan mekanisme kontrol akses berdasarkan kegunaan dari daftar kontrol akses.

h.    Efisiensi

File service terdistribusi sebaiknya menawarkan fasilitas yang paling tidak, sama bagusnya dengan yang ditemukan pada sistem file konvensional, dan sebaiknya mendapat level performance yang dapat diperhitungkan.

Opsi Perancangan Layanan File

1.    Stateful

·         *Server menyimpan informasi tentang file yang open, posisi sekarang(current position)       dan   file locks open (dibuka) sebelum access dan kemudian ditutup

·         * Performa yang lebih baik – pesan yang lebih pendek, dimungkinkan untuk read-ahead

·         * server failure

·         * kehilangan state

·         * client failure - tables fill up

·         * menyediakan file locks

2.    Stateless

·         * Server tidak menyimpan state informasi

·         * file operations idempotent, harus mengandung semua yangdiperlukan (longer message)

·         * perancangan file server yang lebih simpel

·         * dapat dengan mudah di-recovery apabila client ataupun server crash

·         * locking membutuhkan extra lock server untuk mempertahankan

File Service Architecture

Pembagian tanggung jawab antar modul didefinisikan sebagai berikut ini :

·        Layanan file flat

Layanan file flat berkonsentrasi pada pengimplementasian operasi dari konten suatu file.

·        Layanan direktori

Layanan direktori menyediakan pemetaan antara nama teks untuk file dan UFID‐nya.

·        Modul klien

Modul klien berjalan pada tiap komputer klien, mengintegrasi dan meng‐extend operasi dari layanan file flat dan layanan direktori dibawah antarmuka pemrograman aplikasi tunggal yang bisa digunakan oleh program tingkat pengguna di komputer klien.

·        Antarmuka layanan file flat

Merupakan antarmuka RPC yang digunakan oleh modul klien. Tidak digunakan secara langsung oleh program tingkat pengguna.

Sumber :

·         http://www.scribd.com/doc/21262241/Sistem-File-Terdistribusi

·         http://te.ugm.ac.id/~risanuri/distributed/ringk/bab08.pdf

      http://karynakhaerani.blogspot.co.id/2016/04/file-service-terdistribusi.html

Komponen File Service

Komponen-komponen file service terdiri dari :

1.    File Service

Pengoperasian dari masing-masing file atau File service adalah suatu perincian atau pelayanan dari file system yang ditawarkan pada komputer client. Suatu file server adalah implementasi dari file service dan berjalan pada satu atau lebih mesin. File itu sendiri berisi dari nama, data dan atribut file seperti kepemilikan file, ukuran, waktu pembuatan file dan hak akses file.

2.    Directory Service

Management atau pengaturan direktori. Sebuah service yang digunakan untuk menghubungkan semua resource yang ada pada jaringan dan berperan semacam sebuah buku telpon raksasa. Directory service pada NT 4 mempunyai peran penting dalam mengatur proses logon dan administrasi security secara terpusat.

Pada generasi DS yang lebih lanjut, Microsoft memperkenalkan ADS yang disertakan bersama OS Windows 2000 server. ADS generasi kedua ini mempunyai kemampuan yang jauh lebih besar daripada pendahulunya. Selain itu Microsoft juga mempermudah administrasi dari ADS dengan menggunakan system hierarchical view dan multimaster.

3.    Naming Service

Suatu name service dapat menyimpan kumpulan satu atau lebih konteks penamaan yaitu sehimpunan keterkaitan antara nama dan atribut objek, seperti user, komputer, services, dan remote object.

a.    Location independence :

File dapat dipindahkan tanpa penggantian nama

Hal-hal yang umum untuk penamaan file dan direktori :

1. Mesin + nama path e.g / machine / path atau machine : path

2. Mounting File sistem secara remote kedalam hirarki local file

3. Single name space yang sama pada semua mesin

b.    Dua level penamaan :

Nama simbolik yang dilihat user dan nama binary yang dilihat oleh sistem.

Contoh File Service (NFS (Network File System)

Network File System (NFS) merupakan sebuah protokol yang dikembangkan oleh Sun Microsystem pada tahun 1984 dan NFS didefinisikan dalam RFC 1094, 1813 dan 3530 sebagai DFS yang mengijikan sebuah komputer untuk mengakses file melalui network serasa akses file di disk local. NFS merupakan protokol yang sangat mendukung dalam pengaplikasian suatu file system yang terdistribusi.

Interface Service

Interface service merupakan metode standart komunikasi yang merupakan titik point untuk mengakses fungsionalitas yang diarahkan oleh aplikasi. Misalkan pada sebuah jaringan terdapat dua buah client, kemudian pada client 1 akan mengirimkan file kepada client 2. Untuk itu dibuatlah tampilan atau tools untuk memerintahkan client 1 agar mengirim file ke client 2, hal ini disebut client service.

Sumber :

• https://www.powtoon.com/online-presentation/geMm7unXes1/sistem-terdistribusi-file-interface-service/?mode=movie#/