Implementasi Load Balancing menggunakan Metode Regresi Linier pada Software Defined Network

Abstrak

Penggunaan internet yang semakin meluas akan menyebabkan tingginya trafik jaringan. Beberapa server perlu ditambahkan untuk menghindari overload. Load balancing juga diperlukan untuk mendistribusikan beban secara merata. Load balancing banyak diimplementasikan pada Software Defined Network (SDN) karena bersifat programmable dan fleksibel untuk jaringan yang rumit. Oleh sebab itu, penelitian ini mengusulkan pengimplementasian load balancing pada SDN menggunakan regresi linier. Isi dataset yang digunakan untuk momodelkan fungsi regresi linier sebanyak tiga puluh sampel. Dataset tersebut berisi informasi central processing unit (CPU), random access memory (RAM) dan jumlah request. Perhitungan regresi linier mengacu pada CPU dan RAM server. Hasil perhitungan tersebut merupakan nilai prediksi jumlah request setiap server. Server dengan jumlah request terkecil dipilih oleh controller untuk melayani request. Penelitian ini membandingkan antara regresi linier dan round robin. Pada pengujian distribusi trafik menggunakan regresi linier, server dengan spesifikasi tinggi mendapatkan distribusi lebih banyak dibandingkan server dengan spesifikasi rendah. Pada pengujian dengan rate 300 request per detik, regresi linier menghasilkan response time sebesar 169,3 hingga 353,4 milidetik, sedangkan round robin sebesar 339,2 hingga 1232,6 milidetik. Regresi linier menghasilkan throughput sebesar 241,5 hingga 310,7 KB/s, sedangkan round robin sebesar 129,4 hingga 179,8 KB/s. Pada pengujian CPU utilization, regresi linier menghasilkan penggunaan CPU tertinggi 75 persen, sedangkan round robin tertinggi 98 persen.