ANALISIS LOAD BALANCE MENGGUNAKAN METODE PEER CONNECTION CLASSIFIER (PCC) PADA SISTEM JARINGAN
Abstract
Load Balance merupakan teknik pendistribusian beban trafik pada dua atau lebih jalur koneksi agar trafik berjalan optimal. Dalam penelitian ini penulis mengamati suatu sistem jaringan yang mana dalam manajemen jaringan nya hanya terdapat 1 ISP saja dan tidak ada suatu metode didalamnya sehingga menimbulkan beberapa kelemahan yaitu konektifitas tidak stabil dan beban trafik mengalami overload karena menggunakan 1 ISP saja, sementara yang mengakses internet melalui ISP tersebut padat. Tidak terdapat failover sehingga jika terjadi down terhadap satu ISP client akan mengalami delay (penundaan akses internet) Sementara untuk mengatasi indikasi permasalah tersebut dapat menggunakan load balance dengan metodePCC (Peer Connection Classifier) danpenerapanteknik failover. Oleh karenanya penulis membuat penerapan load balance menggunakan metode Per Connection Classifier (PCC), agar memberikan konektifitas yang stabil/seimbang sehingga beban trafik tidak overload dan menerapkan teknik failover pada firewall mangle agar pengalihan jalur koneksi dapat berpindah ke ISP/gateway cadangan saat ISP utama down sehingga pengguna tidak perlu delay dan berdampak efektif bagi pengguna jaringan.
Full Text:
PDFReferences
Fauzi, A., Wijaya, A., & Effendy, I. (t.thn.). Implementasi Load Balance Peer Connection Classifier (PCC). Implementasi Load Balance Peer Connection Classifier (PCC), 1.
Hakim, A. L. (2018, June 7). Setting Load Balancing PCC 2 ISP + Fail Over Menggunakan MikroTik. Dipetik October 23, 2019, dari LukmanLab: ukmanlab.com/setting-load-balancing-pcc-2-isp-fail-over-menggunakan-mikrotik/
Umar, W. (2017, 10 18). Konsep firewall mangle (mark routing, packet & connection) di Mikrotik. Dipetik 10 23, 2019, dari WALID: https://walidumar.wordpress.com/2017/10/18/konsep-firewall-mangle-mark-routing-packet-connection-di-mikrotik/
DOI: http://dx.doi.org/10.30829/jistech.v5i2.6538
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Current Indexing :
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.