BIOINFORMATIKA & Bidang-bidang yang terkait

APA ITU BIOINFORMATIKA?

Bioinformatika, sesuai dengan asal katanya yaitu “bio” dan “informatika”, adalah gabungan antara ilmu biologi dan ilmu teknik informasi (TI). Pada umumnya, Bioinformatika didefenisikan sebagai aplikasi dari alat komputasi dan analisa untuk menangkap dan menginterpretasikan data-data biologi. Ilmu ini merupakan ilmu baru yang yang merangkup berbagai disiplin ilmu termasuk ilmu komputer, matematika dan fisika, biologi, dan ilmu kedokteran, dimana kesemuanya saling menunjang dan saling bermanfaat satu sama lainnya.

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.

Ilmu bioinformatika lahir atas insiatif para ahli ilmu komputer berdasarkan artificial intelligence. Mereka berpikir bahwa semua gejala yang ada di alam ini bisa diuat secara artificial melalui simulasi dari gejala-gejala tersebut. Untuk mewujudkan hal ini diperlukan data-data yang yang menjadi kunci penentu tindak-tanduk gejala alam tersebut, yaitu gen yang meliputi DNA atau RNA. Bioinformatika ini penting untuk manajemen data-data dari dunia biologi dan kedokteran modern. Perangkat utama Bioinformatika adalah program software dan didukung oleh kesediaan internet

Perkembangan teknologi DNA rekombinan memainkan peranan penting dalam lahirnya bioinformatika. Teknologi DNA rekombinan memunculkan suatu pengetahuan baru dalam rekayasa genetika organisme yang dikenala bioteknologi. Perkembangan bioteknologi dari bioteknologi tradisional ke bioteknologi modren salah satunya ditandainya dengan kemampuan manusia dalam melakukan analisis DNA organisme, sekuensing DNA dan manipulasi DNA.

Sekuensing DNA satu organisme, misalnya suatu virus memiliki kurang lebih 5.000 nukleotida atau molekul DNA atau sekitar 11 gen, yang telah berhasil dibaca secara menyeluruh pada tahun 1977. Kemudia Sekuen seluruh DNA manusia terdiri dari 3 milyar nukleotida yang menyusun 100.000 gen dapat dipetakan dalam waktu 3 tahun, walaupun semua ini belum terlalu lengkap. Saat ini terdapat milyaran data nukleotida yang tersimpan dalam database DNA, GenBank di AS yang didirikan tahun 1982. Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika ialah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi hayati. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologi, terutama yang terkait dengan penggunaan sekuens DNAdan asam amino. Contoh topik utama bidang ini meliputi pangkalan data untuk mengelola informasi hayati, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan struktur protein atau pun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Bioinformatika pertama kali dikemukakan pada pertengahan 1980an untuk mengacu kepada penerapan ilmu komputer dalam bidang biologi. Meskipun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika seperti pembuatan pangkalan data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologi telah dilakukan sejak tahun 1960an.

Kemajuan teknik biologi molekuler dalam mengungkap sekuens biologi protein (sejak awal 1950an) dan asam nukleat (sejak 1960an) mengawali perkembangan pangkalan data dan teknik analisis sekuens biologi. Pangkalan data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960an di Amerika Serikat, sementara pangkalan data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970an di Amerika Serikat dan Jerman pada Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (European Molecular Biology Laboratory).

Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang dapat diungkapkan pada 1980an dan 1990an. Hal ini menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, yang meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan jaringan internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Pangkalan data bioinformatika yang terhubungkan melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam pangkalan data tersebut serta memperoleh sekuens biologi sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaranprogram-program aplikasi bioinformatika melalui internet memudahkan ilmuwan dalam mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Bidang-bidang terkait bioinformatika

Biophysics

Biologi molekul sendiri merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah bidang yang mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan definisi tersebut, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur.

Computational Biology

Computational biology merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan Bioinformatika, seperti contohnya Model Matematika bukan merupakan Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan masalah biologi.

Medical Informatics

Medical informatics lebih memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih “rumit” – yaitu informasi dari sistem-sistem super selular, tepat pada level populasi— di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.

Cheminformatics

Cheminformatics adalah kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge HealthechInstitute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian disiplin ilmu yang disebutkan diatas lebih merupakan identifikasi dari salah satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi yang mungkin ada di bawah bidang ini. Salah satu contoh penemuan obat yang paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang meskipun terlihat aneh. Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan, observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa waktu yang lalu, desain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang intensif, proses ujidan gagal (trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain: Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure Retrieval,Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and Utilities.

Genomics

Genomics adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu himpunan bagian dari gen di dalam genom.

Proteomics

Istilah proteomics pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein,interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari protein-protein dan kompleks-kompleks ordetingkat tinggi dari protein. Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam sebuah tipesel yang diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat molekul atau nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat penyimpanan dan perbandingan daridata yang memiliki jumlah yang sangat besar, tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.

Pharmacogenomics

Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki bentuk pola dari ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).

Pharmacogenetics

Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika untuk mengidentifikasihubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan pengembangan terapi pengobatan

Sumber

http://fatchiyah.lecture.ub.ac.id/teaching-responsibility/bioinformatics/whats-bioinformatics/

http://id.wikipedia.com/bioinfomatika.html

http://yuanantaputeri.blogspot.co.id/2014/06/bioinformatika.html

Hubungan Pararel Processing dengan Komputasi Modern

Parallel processing adalah komputasi dua atau lebih tugas pada waktu bersamaan dengan tujuan untuk mempersingkat waktu penyelesaian tugas-tugas tersebut dengan cara mengoptimalkan resource pada sistem komputer yang ada. Parallel processing dapat mempersingkat waktu ekseskusi suatu program dengan cara membagi suatu program menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang dapat dikerjakan pada masing-masing prosesor secara bersamaan.

Tujuan utama dari parallel processing adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. Michael J. Flynn membagi komputer dalam 4 kategori yaitu :

SISD (Single Instruction, Single Data Stream)

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.

MISD (Multiple Instruction, Single Data Stream)

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.

SIMD (Single Instruction, Multiple Data Streams)

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).

MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data Streams)

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.

Setelah kita mengetahui sedikit mengenai parallel processing, agar dapat menghubungkan dengan komputasi modern maka saya menghubungkan materi diatas dengan jurnal yang berjudul Parallel processing Menggunakan Komputer Heterogen. Pada jurnal ini Masalah yang akan dibahas adalah bagaimana mengaplikasikan parallel processing menggunakan komputer yang heterogen (spesifikasinya berbeda-beda). Selain itu,sistem juga tidak akan terhubung ke jaringan Internet. Sehingga dapat dihubungkan bahwa Komputasi Modern merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah.  Dalam komputasi modern terdapat perhitungan dan pencarian solusi dari masalah. Perhitungan dari komputasi modern adalah akurasi, kecepatan, problem, volume dan besar serta kompleksitas.

Sedangkan konsep parallel processing adalah bagaimana membangun sebuah ekosistem dimana komputer mandiri dapat mengerjakan serangkaian tugas secara bersama dalam waktu yang bersamaan dan bersifat kontinyu. Dalam kondisi teknologi sekarang ini, komputasi modern bagaikan selalu berdampingan dengan parallel processing. Sebagian besar perusahaan berbasisi internet seperti google, facebook, twitter pasti memiliki ekosistem server yang menerapkan parallel processing untuk menjaga kecepatan akses dari server. Dari jurnal yang telah didapatkan dapat dilihat dilihat bahwa sistem paralel dapat dibangun dari kumpulan komputer dengan spesifikasi yang beraneka macam. Hal itu ditunjang dengan fakta bahwa sistem paralel dapat memanfaatkan sumber daya komputer yang telah ada walaupun spesifikasinya berbeda-beda. Selain itu pada jumlah komputer, sistem paralel dapat menyelesaikan suatu suatu masalah lebih cepat dari suatu komputer tunggal. Sehingga dapat disimpulkan bahwa parallel processing berhubungan dengan komputasi modern karena keduanya saling membutuhkan dan berkaitan satu sama lain.

Sumber :

http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/download/1607/1382

http://bagusonthespot.blogspot.com/2012/04/parallel-processing.html

Pengertian Dan Penerapan Komputasi Modern

Pengertian Komputasi

Komputasi sebetulnya bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini ialah apa yang disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas , atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer.

Secara umum iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknikpenyelesaian numerik serta penggunaankomputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.

Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam, pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut.

Pengertian Komputasi Modern

Komputasi modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Oleh karena pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957). Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya . Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.

Dalam kerjanya komputasi modern menghitung dan mencari solusi dari masalah yang ada, dan perhitungan yang dilakukan itu meliputi:

Akurasi (big, Floating point)

Kecepatan (dalam satuan Hz)

Problem Volume Besar (Down Sizzing atau pararel)

Modeling (NN & GA)

Kompleksitas (Menggunakan Teori big O)

Jenis-jenis Komputasi Modern dan contoh penerapannya

Komputasi modern terbagi tiga macam, yaitu komputasi mobile (bergerak), komputasi grid, dan komputasi cloud (awan). Penjelasan lebih lanjut dari jenis-jenis komputasi modern sebagai berikut :

Mobile computing 

Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.

Dan berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari sisi manusia maupun alat. 

Contoh Mobile Computing :

Setelah kita mengetahui mengapa kita membutuhkan mobile computing, kita bisa menyebutkan mobile applications yang sudah ada saat ini. Diantaranya adalah :

Kendaraan(untuk pemantauan dan koordinasi, GPS)

Peralatan Emergensi(akses kedunia luar)

Akses web dalam keadaan bergerak

Location aware services

Information services

Disconnected operations (mobile agents)

Entertaintment(network game groups)

Jenis Mobile Computing :

Laptop

Wearable computer

PDA

Smart phone

Carputer

UMPC

Grid computing

Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar. 

Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah : 

Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat. 

Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka. 

Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid. 

Contoh grid computing:

Scientific Simulation: Komputasi grid diimplementasikan di bidang fisika, kimia, dan biologi untuk melakukan simulasi terhadap proses yang kompleks.

Medical Images: Penggunaan data grid dan komputasi grid untuk menyimpan medical-image. Contohnya adalah eDiaMoND project

Computer-Aided Drug Discovery (CADD): Komputasi grid digunakan untuk membantu penemuan obat. Salah satu contohnya adalah: Molecular Modeling Laboratory (MML) di University of North Carolina (UNC)

Big Science: Data grid dan komputasi grid digunakan untuk membantu proyek laboratorium yang disponsorioleh pemerintah Contohnya terdapat di DEISA

e-Learning: Komputasi grid membantu membangun infrastruktur untuk memenuhi kebutuhan dalam pertukaran informasi dibidang pendidikan. Contohnya adalah AccessGrid

Visualization: Komputasi grid digunakan untuk membantu proses visualisasi perhitungan yang rumit.

Microprocessor design: komputasi grid membantu untuk mengurangi microprocessor design cycle dan memudahkan design center untuk membagikan resource lebih efisien. Contohnya ada diMicroprocessor Design Group at IBM Austin

Cloud computing

Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. 

Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet. 

Contoh cloud computing:

Email

Data storage online

kolaborasi, Penkolaborasian data sering kali diperlukan. Karena data yang ingin kita simpan bermacam-macam jenisnya dan fungsinya. ada banayk tools yang dapat digunakan. Contohnya adalah Spicebird, Mikogo, Stixy and Vyew

Bekerja pada virtual office, Sering kita memerlukan office untuk memproses data-data. Saat ini kita dapat menggunakan office tidak hanya yang sudah terinstall namun kita juga dapat menggunakan office yang disediakan secara online. Contohnya antara lain Ajax13, ThinkFree and Microsoft’s Office Live. 

Kekuatan ekstra processing, Bila membutuhkan kekuatan untuk memproses secara cepat tanpa perlu membeli perangkat tambahan maka salah satu solusinya adalah Amazon’s EC2 virtual computing 

ini juga dapat diatur sesuai dengan kebutuhan individu masing -masing orang. contoh yang lain adalah AbiCloud, Elastichosts and NASA’s Nebula platform.

Sumber:

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi

http://www.catatanfadil.com/2015/03/pengantar-komputasi-modern.html?m=1