数据和 AI 是低碳世界的基础。请参阅 IBM 在第 28 届联合国气候变化大会上的更多资讯。
智能自动化了解应用程序和基础架构之间的相互依赖关系，能够主动识别瓶颈，并采取纠正措施来提高性能和可用性。
应用程序感知分析可动态优化资源，确保工作负载得到适量的 CPU、内存、网络和存储空间，而不会过度配置或配置不足。
实现流程自动化，消除资源配置应用程序中的猜测，解放 IT 团队，让他们能够专注于战略优先事项。
统一的数据模型让基础架构、应用程序和 DevOps 团队能够围绕应用程序和基础架构健康状况的单一视图，长期实时地协调一致。
由专利抽象提供支持的集成，支持从企业自己的私有数据中心到 AWS、Azure 和 Google Cloud 的自优化资源管理。
Turbonomic 与组织的现有工具无缝集成，可加快实现价值的时间。
Providence 是一个世纪以来的医疗保健领导者，与 Turbonomic 合作实现了向云基础架构的颠覆性转变。在新冠疫情等挑战期间，他们迁移到 Azure，节省了超过 200 万美元。这项合作推动持续创新，重塑医疗保健服务。
借助 Turbonomic，Carhartt 的 IT 团队优化了其混合云基础架构，应对黑色星期五高峰。通过我们的自动化虚拟机布置，他们将性能提高了 15%，并计划无缝过渡到 100% 公共云。
BBC Studios 面临性能问题和资源争夺，在 Turbonomic 中找到了救星。Turbonomic 的全栈视图和自动化操作解决了 1,000 个虚拟机环境中的问题，并减少了投诉和停机时间。