A. PENDAHULUAN
Pesatnya permintaan akan data dan informasi kini mendorong para ilmuwan dan peneliti di bidang akademis, pendidikan, dan perusahaan ke era di mana kebutuhan daya komputasi dan kapasitas penyimpanan tinggi, data akan jauh melampaui kapasitas yang ada.
Meningkatnya kesadaran para peneliti tentang keunggulan komputer dalam penelitian menyebabkan semakin banyak upaya untuk menciptakan perangkat komputer di berbagai bidang yang mampu memenuhi kebutuhan komputasi pengolahan data skala besar.solusi terbaik sangat diminati karena dapat dikembangkan menggunakan sumber daya yang ada dari berbagai organisasi untuk membentuk lingkaran TI yang sangat besar dan terisolasi secara geografis.
Komputasi grid adalah teknologi komputasi terdistribusi yang menggunakan sumber daya yang terhubung melalui jaringan komputer secara independen tetapi dikoordinasikan oleh beberapa mekanisme. Implementasi komputasi grid diterapkan di sebagian besar negara di dunia.
Sebagai contoh, Hong Kong telah mengimplementasikan GRID untuk R&D grid, yaitu grid untuk instansi pemerintah dan industri, dan grid untuk menghubungkan dengan mitra lain. Negaranegara di Cina dan lingkungan Asia-Pasifik.
Indonesia sendiri mulai meneliti komputasi grid melalui infrastruktur RI-GRID yang diusulkan pada tahun 2006, infrastruktur komputasi grid nasional yang disebut InGrid (Inherent Grid).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan studi tentang bagaimana membangun infrastruktur komputasi grid multicluster di lingkungan yang heterogen dengan menggunakan teknik komputasi paralel. Karena minimnya penelitian terkait grid computing dan minimnya informasi mengenai tahapan pembangunan infrastruktur, maka dirasa perlu untuk menyusun panduan dasar pengembangan infrastruktur grid computing.
Proses instalasi juga mengevaluasi infrastruktur sebagai media pembelajaran untuk menentukan fungsionalitas sistem dan menyelidiki lebih lanjut bagaimana itu dikembangkan dan digunakan.
B. PEMBAHASAN
a. Komputasi Paralel
Komputasi paralel adalah metode komputasi yang menggunakan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya dibutuhkan ketika kapasitas yang dibutuhkan sangat besar. Ini karena membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar atau karena melibatkan banyak proses komputasi.