丹佛案例研究 -Turbonomic 案例研究

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丹佛依赖于 IBM Turbonomic 来确保

1,500
台虚拟机的性能

在 Turbonomic 的帮助下，团队实现了 CPU 和 RAM 使用率减少

33%
的成效

我们之所以选择 IBM Turbonomic，是因为我们正在寻找一种通用语言，组织中的每个人都可以依靠它作为我们调整环境规模所需的事实来源。

Nick Steensland
科罗拉多州丹佛市和县服务交付经理

实施基于 AI 的应用资源管理

一旦他们安装了 Turbonomic ARM 解决方案，IT 运营团队终于有了一个事实来源来了解他们的计算环境运行情况。丹佛市县服务交付经理 Nick Steensland 解释道：“我们之所以选择 IBM Turbonomic，是因为我们正在寻找一种通用语言，组织中的每个人都可以依靠这种语言作为我们调整环境规模所需的事实来源。”此外，他们终于有了具体的证据来向应用程序所有者展示其虚拟机被过量供给的位置。“IBM Turbonomic 为我们提供了所需的数据，以便向更广泛的团队展示，过量供给不仅无法确保性能，实际上还会使性能面临风险，”Steensland 说。

由于 Turbonomic 的全栈可见性，团队拥有向数据库管理员展示所需的数据，例如，归还 CPU 内核不会牺牲系统性能。此级别的报告帮助他们在团队之间建立信任，并允许他们最终开始在其环境中全面调整规模的工作。

IBM Turbonomic 为我们提供了所需的数据，以便向更广泛的团队表明，过量供给不仅无法确保性能，反而会使性能面临风险。

Nick Steensland
科罗拉多州丹佛市和县服务交付经理

在保证性能的同时提高效率

自从开始这项数据中心整合工作以来，IT 运营团队已经能够将 CPU 和 RAM 的使用量减少 33%，同时确保性能。他们还改进了规划流程。现在，当应用程序所有者向团队发出资源请求时，他们有历史数据来支持自己确定实际分配的资源量。他们还能够密切观察利用率，并在适当的时候调整规模。随着团队试图依靠现有的基础架构来部署新服务，这种能力已被证明是非常有益的。新主机的成本可能超过 3 万美元。通过提高现有基础架构的利用率，该团队能够确保应用程序性能，并避免在其他选择之前投资新服务器。

在旅程的这个阶段，团队依靠 Turbonomic 的人工智能资源为他们的虚拟化环境提供建议。他们的目标是在未来 12 个月内在此环境及其公共云环境中实施自动化操作。在驾驭这一转变的过程中，他们将继续遵循自己的章程，最大限度地减少支出，同时为员工和居民保持始终如一的卓越最终用户体验。