一年内，Hyland Software 在保持服务质量的同时，在 AWS 及其自有数据中心节省了超过 15% 的现有计算成本支出。如何实现呢？它应用 IBM Turbonomic 来控制其高度复杂的混合云环境。而从节约的角度来看，这可能只是表面现象。

Hyland 作为一家服务提供商，要为全球 14,000 多家客户提供 SaaS 和 PaaS 内容管理和流程自动化解决方案，其资源和处理需求异常庞大。该公司使用自营数据中心和 Amazon Web Services (AWS) 公有云，在混合云环境中部署托管解决方案。此外，Hyland 为超过 2000 家客户提供支持，这些客户将 PB 级别的数据托管给公司，数据跨越所有产品；公有云也可以通过数千个 Elastic Compute Cloud (EC2) 实例和 Elastic Block Store (EBS) 集群实现大规模运营。

优化这些算力资源、减少浪费的同时保证客户服务绩效是一项艰巨的挑战，而这正是 Hyland 云业务运营经理 Joseph Quinto 及其团队的使命。“我们必须跨各组参数集来管理资源，”Quinto 说道，“每种产品都有自己的资源需求，而产品集中各行业客户的需求也各不相同。这就导致了各种变数，从而让最大限度地利用资源成为一项艰巨的挑战。”

过去，Hyland 曾试图通过扩大团队规模来应对这一挑战。但在如此庞大而复杂的环境中，要全面掌握众多资源的状况（更不用说平衡其利用率），已经超出了人力所能及的范围。因此，Hyland 决定引入 Turbonomic 平台。“我们仍有许多方面未能达到预期目标，”Quinto 说，"但是，我们所面临的问题，在于仅靠自身难以取得进一步突破，而 Turbonomic 基于 AI 和机器学习的强大功能恰好在此大显身手。”

Hyland 团队将 Turbonomic 应用于其数据中心资源和不断增长的 AWS 环境。它的影响立竿见影。“在 AWS 环境中使用 Turbonomic 的第一个月，我们执行了 2,000 多次资源配置操作，并节省了超过 8% 的月度平均支出，”Quinto 说。

Quinto 还表示，之所以能够如此快速地节省成本，是因为 Turbonomic 即时可用："只要我们一打开它，它就会开始采集数据点，并随时准备采取行动。”Turbonomic 可提供整个技术堆栈中资源利用率的概览，并使用 AI 提供规模和分配建议。然后，该团队可以设置策略和规则，并以远远超出先前水平的规模自动执行相应的资源配置操作。

Quinto 说：“就我们目前管理的客户、实例和环境的数量而言，我们无法手动完成大批量的平衡工作。现在，员工无需查看系统并试图解读其所需容量。只要配置最低容量，然后让 Turbonomic 根据需要管理资源水平并进行相应增减即可，以往的工单和噪音问题也随之减少。”

Hyland 于 2021 年开始使用 Turbonomic，在扩展到 AWS 环境之前，该公司投入了约两年的时间来将其应用于数据中心资源。在数据中心方面，它已经成为最大限度利用现有资源和限制购买更多硬件需求的关键平台。Quinto 说：“对于数据中心，它已不再是锦上添花的功能，而是真正的必备工具。而对于 AWS，它也正迅速成为不可或缺的解决方案。”

该团队正在分阶段采用 AWS 方法。其初始步骤面向三种核心产品，并使用 Turbonomic 来掌握产品所需的最低资源配置水平，同时设置规则以自动维护这些基线。“我们面临的挑战在于环境和数据的复杂性。”Quinto 说，“我们尚未针对产品的不同排列制定策略或规则。我们已采取审慎的应用战略，仅在拥有充分数据支撑决策时，才会让 Turbonomic 采取相应行动。”

昆托补充说，Turbonomic 有效完善了 AWS 的扩展功能。“我们的一些产品并非基于 AWS 构建，因此无法充分利用 AWS 扩展的优势。Turbonomic 恰好满足了我们的需求。”

保障客户体验

那么，更严格地控制资源利用率，会对客户服务绩效产生什么影响呢？

“支持和改善客户体验是我们一切工作的基础，”Quinto 表示，“我们正在使用 Turbonomic 来确保客户能够在恰当时机、以适宜方式获取其所需的容量。我们引入了更多的客户，并能够在既定目标内利用现有资源为其提供支持。”

将 Turbonomic 应用于 AWS 环境中前三款产品后不到一年的时间内，Hyland 已节省约 15% 的现有支出。并且通过优化资源和削减成本，其数据中心也节省了近 15% 的资金。

但 Hyland 还有很多目标需要实现。“截至目前，我们节省的成本已相当可观，但我认为我们未来前进的方向才初现端倪。”昆托说。事实上，当 Quinto 及其团队将 Turbonomic 接入更多的 AWS 环境和 Hyland 产品时，他们就致力于实现一个更为远大的目标：每月节省 30 万美元的成本。

实现这一目标的关键助力，在于将 Turbonomic 与 IBM® Cloudability 平台强强联合。这两大解决方案如同相辅相成的杠杆，将发挥协同效应。该团队使用 Cloudability 来获取云成本的洞察分析并提供有关超支和异常的详细信息，以便了解 Turbonomic 的应用领域，以节约更多的成本。

Quinto 还致力于继续完善输入 Turbonomic 的系统数据，在产品类型、客户资料和使用模式等各种变量中实现更智能、更细致和更持续的优化。“一个产品可能需要更多的前端层容量，另一个产品则可能需要更多的后端层或搜索索引容量。我还不知道 Turbonomic 是否已经足够智能化，但我们希望能够实现这个目标。而我们真正的目标是不断提高云环境的可持续性和盈利能力，同时继续支持和增强客户体验。”

Hyland Software, Inc. 致力于研发和交付智能内容解决方案，用于捕获、处理和管理大量多样化内容。这些解决方案可帮助全球 14,000 多家客户改进、加速和自动化运营决策和工作流。Hyland 成立于 1991 年，其总部位于俄亥俄州韦斯特莱克。