Liberte até 650 horas por ano com otimização automatizada de custo e desempenho do Kubernetes*
Adequa automaticamente as cargas de trabalho do Kubernetes, reduzindo desperdícios e liberando as equipes de TI para se concentrarem na inovação, não no ajuste manual.
Escala dinamicamente os pods com base em métricas orientadas por SLOs para manter os aplicativos operacionais durante picos de demanda sem provisionamento excessivo dispendioso.
Move proativamente pods entre clusters para melhorar a utilização, reduzir a capacidade ociosa e maximizar a eficiência do Kubernetes.
Gera e automatiza ações confiáveis que respeitam as políticas de governança, licenciamento e segurança, mantendo as aplicações confiáveis.
Reduz as despesas, eliminando recursos superprovisionados e, ao mesmo tempo, garantindo que as cargas de trabalho de contêineres continuem funcionando sem interrupções.
Fornece otimização consistente de cargas de trabalho em distribuições do Kubernetes, incluindo Red Hat OpenShift, e em ambientes multiclusters.
Gerencie o desempenho com otimização de kubernetes
O Turbonomic ingere métricas em tempo real sobre o consumo de CPU, memória e E/S nos níveis de contêiner, pod e nó. Ele correlaciona esses dados de utilização com os recursos solicitados e configurados para identificar ineficiências. Essa análise contínua forma a base para decisões de otimização precisas em todo o cluster.
O Turbonomic gera ações executáveis específicas, como ajustar solicitações de CPU ou memória, escalar réplicas ou reequilibrar cargas de trabalho. Essas ações são validadas em relação a restrições de desempenho, conformidade e políticas antes de serem recomendadas ou automatizadas. Esse mecanismo vai além do monitoramento estático para impulsionar a otimização contínua e confiável em ambientes do Kubernetes.
O Turbonomic integra-se nativamente à interface de programação de aplicativos (API) do Kubernetes para executar ações de otimização com segurança e sem dificuldades. Ao aproveitar o painel de controle, ele pode aplicar ajustes de adequação, escalonamento e agendamento sem interromper as cargas de trabalho. Essa forte integração garante que as ações de otimização sejam transparentes, auditáveis e alinhadas com a orquestração de clusters.
Toda ação de otimização respeita as políticas definidas pela empresa, incluindo regras de afinidade, licenciamento, governança e restrições de conformidade. O framework de automação do Turbonomic garante que os ajustes de recursos e as migrações de cargas de trabalho não violem os requisitos operacionais. Essa estratégia cria um sistema de confiança em que a otimização se alinha aos padrões organizacionais por design.
Simule ações de otimização antes da execução para entender seu impacto no desempenho, na capacidade e no custo. O Turbonomic mostra como o redimensionamento de contêineres, movimentações de cargas de trabalho ou ajustes de nós afetariam o custo, o desempenho e a capacidade. Ao visualizar esses resultados com antecedência, as equipes podem identificar estratégias seguras e econômicas e garantir que a otimização esteja alinhada aos SLOs e aos objetivos de negócios.
O Turbonomic ingere métricas em tempo real sobre o consumo de CPU, memória e E/S nos níveis de contêiner, pod e nó. Ele correlaciona esses dados de utilização com os recursos solicitados e configurados para identificar ineficiências. Essa análise contínua forma a base para decisões de otimização precisas em todo o cluster.
O Turbonomic gera ações executáveis específicas, como ajustar solicitações de CPU ou memória, escalar réplicas ou reequilibrar cargas de trabalho. Essas ações são validadas em relação a restrições de desempenho, conformidade e políticas antes de serem recomendadas ou automatizadas. Esse mecanismo vai além do monitoramento estático para impulsionar a otimização contínua e confiável em ambientes do Kubernetes.
O Turbonomic integra-se nativamente à interface de programação de aplicativos (API) do Kubernetes para executar ações de otimização com segurança e sem dificuldades. Ao aproveitar o painel de controle, ele pode aplicar ajustes de adequação, escalonamento e agendamento sem interromper as cargas de trabalho. Essa forte integração garante que as ações de otimização sejam transparentes, auditáveis e alinhadas com a orquestração de clusters.
Toda ação de otimização respeita as políticas definidas pela empresa, incluindo regras de afinidade, licenciamento, governança e restrições de conformidade. O framework de automação do Turbonomic garante que os ajustes de recursos e as migrações de cargas de trabalho não violem os requisitos operacionais. Essa estratégia cria um sistema de confiança em que a otimização se alinha aos padrões organizacionais por design.
Simule ações de otimização antes da execução para entender seu impacto no desempenho, na capacidade e no custo. O Turbonomic mostra como o redimensionamento de contêineres, movimentações de cargas de trabalho ou ajustes de nós afetariam o custo, o desempenho e a capacidade. Ao visualizar esses resultados com antecedência, as equipes podem identificar estratégias seguras e econômicas e garantir que a otimização esteja alinhada aos SLOs e aos objetivos de negócios.
Integrações
O Turbonomic integra-se às principais plataformas do Kubernetes, como Red Hat OpenShift, Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE, IBM Cloud Kubernetes e Kubecost. Ele monitora continuamente clusters e contêineres em ambientes híbridos e multinuvem para recomendar ações de escalabilidade e posicionamento para desempenho e eficiência ideais.
Recursos
O IBM Turbonomic foi tema do "Inside the Blueprint", na Bloomberg e na FOX Business.
O Turbonomic ajusta continuamente o tamanho adequado das solicitações e limites de contêineres, consolida os pods e automatiza as ações de nós. Essa abordagem elimina o excesso de provisionamento e reduz as despesas com o Kubernetes e, ao mesmo tempo, mantém o desempenho.
Ele analisa a demanda em tempo real e escala os pods por meio de controladores de carga de trabalho para atender aos objetivos de nível de serviço (SLOs). Ao evitar congestionamentos e sub-recursos, as aplicações permanecem responsivas mesmo sob picos de carga.
A maioria das cargas de trabalho do Kubernetes solicita mais CPU e memória do que utiliza, inflando as contas de nuvem. O Turbonomic analisa o uso real de contêineres e o compara continuamente com as solicitações e limites configurados. Em seguida, gera ações seguras e automatizadas para adequar as cargas de trabalho, garantindo confiabilidade sem desperdícios.
O HPA e o VPA reagem aos limites de utilização configurados manualmente e não têm contexto de full stack. Muitas vezes, eles fazem correções excessivas ou perdem oportunidades de eficiência. O Turbonomic analisa a demanda, a saturação, o comportamento histórico entre pods, nós e clusters e restrições como cotas de namespace, contaminação e tolerâncias, afinidade e antiafinidade. Ele impulsiona decisões de escalonamento que mantêm a margem de desempenho e, ao mesmo tempo, reduzem despesas desnecessárias. Usando um conjunto de políticas padrão para gerar ações rapidamente, mas que também são configuráveis para atender às necessidades de suas aplicações.
Sim. O Turbonomic é compatível com distribuições do Kubernetes, como Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE e Red Hat OpenShift. Ele fornece otimização consistente em ambientes híbridos e multiclusters.
Não. A adequação, o escalonamento e as migrações de pods são executados com segurança por meio dos controladores Kubernetes. No caso da J.B. Hunt, migrações e otimizações em grande escala foram concluídas com downtime zero.
Notas de rodapé
*De acordo com um estudo de caso da JB Hunt realizado pela IBM