The Experts below are selected from a list of 1866 Experts worldwide ranked by ideXlab platform
Lubis Hendarman - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
Penerapan Logical Unit Number (LUN) Pada Drobo Virtual Storage Dengan Metode Network Development Life Cycle (NDLC)
Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, 2020Co-Authors: Prayitno Hadi, Lubis HendarmanAbstract:Sejalan dengan perkembangan perusahaan yang semakin besar seiring pekembangan teknologi informasi yang digunakan, yang selanjutnya akan pula berpengaruh pada penyediaan alat penyimpanan yang dapat menampng data yang beroperasi selama 24 jam. Hal ini yang mendorong PT. Pertiwi Agung, yang saat ini akan mengembangkan usahanya, meski saat ini memiliki pangsa pasar di sekitar Asia Tenggara. Perusahaan harus dapat menyimpan seluruh data yang sudah dapat dipastikan akan sangat besar. Untuk itu diperlukan sebuah media, media itu adalah Virtual Storage yang di atur oleh Drobo, sebuah alat penyimpanan eksternal dengan mengandalkan Logical Unit Number yang dapat mengidentifikasikan seluruh peralatan yang digunakan. Agar lebih terarah, maka proses implementasi Logical Unit Number pada Virtual Storage ini mengunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC).Hasil dari penerapan Logical Unit Number ini adalah data yang cukup banyak ini dapat terbaca dan terintegrasi, meski media penyimpanannya tersebar di beberapa tempat. Kata Kunci: Virtual Storage, Logical Unit Number, Drobo, NDL
-
Penerapan Logical Unit Number (LUN) Pada Drobo Virtual Storage Dengan Metode Network Development Life Cycle (NDLC)
'Universitas Bandar Lampung Publication Center', 2020Co-Authors: Prayitno M. Hadi, Lubis HendarmanAbstract:Sejalan dengan perkembangan perusahaan yang semakin besar seiring pekembangan teknologi informasi yang digunakan, yang selanjutnya akan pula berpengaruh pada penyediaan alat penyimpanan yang dapat menampng data yang beroperasi selama 24 jam. Hal ini yang mendorong PT. Pertiwi Agung, yang saat ini akan mengembangkan usahanya, meski saat ini memiliki pangsa pasar di sekitar Asia Tenggara. Perusahaan harus dapat menyimpan seluruh data yang sudah dapat dipastikan akan sangat besar. Untuk itu diperlukan sebuah media, media itu adalah Virtual Storage yang di atur oleh Drobo, sebuah alat penyimpanan eksternal dengan mengandalkan Logical Unit Number yang dapat mengidentifikasikan seluruh peralatan yang digunakan. Agar lebih terarah, maka proses implementasi Logical Unit Number pada Virtual Storage ini mengunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC).Hasil dari penerapan Logical Unit Number ini adalah data yang cukup banyak ini dapat terbaca dan terintegrasi, meski media penyimpanannya tersebar di beberapa tempa
Prayitno Hadi - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
Penerapan Logical Unit Number (LUN) Pada Drobo Virtual Storage Dengan Metode Network Development Life Cycle (NDLC)
Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, 2020Co-Authors: Prayitno Hadi, Lubis HendarmanAbstract:Sejalan dengan perkembangan perusahaan yang semakin besar seiring pekembangan teknologi informasi yang digunakan, yang selanjutnya akan pula berpengaruh pada penyediaan alat penyimpanan yang dapat menampng data yang beroperasi selama 24 jam. Hal ini yang mendorong PT. Pertiwi Agung, yang saat ini akan mengembangkan usahanya, meski saat ini memiliki pangsa pasar di sekitar Asia Tenggara. Perusahaan harus dapat menyimpan seluruh data yang sudah dapat dipastikan akan sangat besar. Untuk itu diperlukan sebuah media, media itu adalah Virtual Storage yang di atur oleh Drobo, sebuah alat penyimpanan eksternal dengan mengandalkan Logical Unit Number yang dapat mengidentifikasikan seluruh peralatan yang digunakan. Agar lebih terarah, maka proses implementasi Logical Unit Number pada Virtual Storage ini mengunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC).Hasil dari penerapan Logical Unit Number ini adalah data yang cukup banyak ini dapat terbaca dan terintegrasi, meski media penyimpanannya tersebar di beberapa tempat. Kata Kunci: Virtual Storage, Logical Unit Number, Drobo, NDL
Prayitno M. Hadi - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
Penerapan Logical Unit Number (LUN) Pada Drobo Virtual Storage Dengan Metode Network Development Life Cycle (NDLC)
'Universitas Bandar Lampung Publication Center', 2020Co-Authors: Prayitno M. Hadi, Lubis HendarmanAbstract:Sejalan dengan perkembangan perusahaan yang semakin besar seiring pekembangan teknologi informasi yang digunakan, yang selanjutnya akan pula berpengaruh pada penyediaan alat penyimpanan yang dapat menampng data yang beroperasi selama 24 jam. Hal ini yang mendorong PT. Pertiwi Agung, yang saat ini akan mengembangkan usahanya, meski saat ini memiliki pangsa pasar di sekitar Asia Tenggara. Perusahaan harus dapat menyimpan seluruh data yang sudah dapat dipastikan akan sangat besar. Untuk itu diperlukan sebuah media, media itu adalah Virtual Storage yang di atur oleh Drobo, sebuah alat penyimpanan eksternal dengan mengandalkan Logical Unit Number yang dapat mengidentifikasikan seluruh peralatan yang digunakan. Agar lebih terarah, maka proses implementasi Logical Unit Number pada Virtual Storage ini mengunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC).Hasil dari penerapan Logical Unit Number ini adalah data yang cukup banyak ini dapat terbaca dan terintegrasi, meski media penyimpanannya tersebar di beberapa tempa
Takeshi Nanri - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
automated tiered storage system consisting of memory and flash storage to improve response time with input output io concentration workloads
International Symposium on Computing and Networking, 2017Co-Authors: Mitsuru Sato, Takeshi NanriAbstract:The response time of solid state drives (SSDs) has dramatically reduced according to the spread of non-volatile memory express (NVMe) devices. These devices have response times of less than 100 micro seconds on average. The response time of all-flash-array systems has also drastically reduced through the use of NVMe SSDs. However, there are applications, particularly, virtual desktop infrastructure and in-memory database systems, that require storage systems with even shorter response time. Their workloads were found to contain many input-output (IO) concentrations. We define IO concentration by using a declarative style. Input-output (IO) concentrations are aggregations of IO accesses. They appear in narrow regions of the storage volume and continue for periods of up to about an hour. These narrow regions occupy a few percent of the Logical Unit Number capacity, include most IO accesses, and appear at unpredictable Logical block addresses. To drastically reduce the response time of these workloads, we developed automated tiered storage system called "automated tiered storage with fast memory and slow flash storage" (ATSMF). The memory component of ATSMF is a memory with a non-volatile feature. The system predicts the remaining duration of IO concentration, calculates the response-time increase during migration and response-time decrease after migration, and migrates the IO concentrations if the response-time decrease after migration surpasses the response-time increase during migration. Experimental results indicate that ATSMF is at least 20% faster than flash storage only and its memory access ratio is more than 50%.
Mitsuru Sato - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
automated tiered storage system consisting of memory and flash storage to improve response time with input output io concentration workloads
International Symposium on Computing and Networking, 2017Co-Authors: Mitsuru Sato, Takeshi NanriAbstract:The response time of solid state drives (SSDs) has dramatically reduced according to the spread of non-volatile memory express (NVMe) devices. These devices have response times of less than 100 micro seconds on average. The response time of all-flash-array systems has also drastically reduced through the use of NVMe SSDs. However, there are applications, particularly, virtual desktop infrastructure and in-memory database systems, that require storage systems with even shorter response time. Their workloads were found to contain many input-output (IO) concentrations. We define IO concentration by using a declarative style. Input-output (IO) concentrations are aggregations of IO accesses. They appear in narrow regions of the storage volume and continue for periods of up to about an hour. These narrow regions occupy a few percent of the Logical Unit Number capacity, include most IO accesses, and appear at unpredictable Logical block addresses. To drastically reduce the response time of these workloads, we developed automated tiered storage system called "automated tiered storage with fast memory and slow flash storage" (ATSMF). The memory component of ATSMF is a memory with a non-volatile feature. The system predicts the remaining duration of IO concentration, calculates the response-time increase during migration and response-time decrease after migration, and migrates the IO concentrations if the response-time decrease after migration surpasses the response-time increase during migration. Experimental results indicate that ATSMF is at least 20% faster than flash storage only and its memory access ratio is more than 50%.
