借助 IBM Turbonomic，可最高降低 43% 的云成本，大规模提升效率与资源利用率，同时保障应用性能*
在非工作时段自动暂停闲置的云工作负载，使资源与需求匹配，从而提升效率、降低成本。
通过自动化实时资源分配，识别并消除瓶颈，确保应用程序性能的一致性。
通过厂商中立的自动化技术，在 AWS、Azure、Google Cloud 之间持续优化工作负载。
在迁移前后调整工作负载规模，提高效率并降低成本，同时保持应用程序性能。
通过自动扩缩容资源且无业务中断，主动降低性能风险，避免资源过度配置。
分析资源使用情况以节约成本、最大化折扣覆盖范围，并通过自动化操作持续优化资源。
优化您的云环境
Turbonomic 通过分析 CPU、GPU、内存、网络、存储 I/O、吞吐量、定价和折扣、磁盘数量、配额和可用区域，自动为每个工作负载选择合适的虚拟机 (VM) 实例类型。这是唯一一款能够全面感知 IOPS 与折扣方案，并可弹性扩展的云计算优化产品。
Turbonomic 分析吞吐量和 IOPS 需求，为每个磁盘选择最佳存储解决方案。它可在各层级内及跨层级进行弹性扩展，调整卷大小、IOPS 或吞吐量，并安全删除未挂载的存储。扩容卷以提升性能，删除未使用磁盘，按需精准使用资源。
更充分利用平台即服务 (PaaS)，根据应用程序的需要，即时调整 Azure SQL 和 Amazon RDS 数据库资源，无需为未使用的数据库容量付费。
Turbonomic 基于资源利用率提供具体、可自动化执行的计算扩缩容操作，帮助您充分利用现有折扣资源库存，最大化折扣对虚拟机的覆盖比例。Turbonomic 自动采集并显示协商费率，帮助您抓住节省成本的机会。
Turbonomic 通过闲置管控策略、智能闲置管控及灵活调度计划，根据实时需求自动启停云工作负载。闲置管控策略定义哪些工作负载可被暂停或重启，而智能闲置管控则通过分析利用率趋势，确定执行操作的最佳时机。可自定义调度计划，使其与业务时段或需求周期保持一致。这些功能协同工作，可在无需人工干预的情况下，管理工作负载可用性、优化正常运行时间并减少不必要的云支出。
Turbonomic 通过分析 CPU、GPU、内存、网络、存储 I/O、吞吐量、定价和折扣、磁盘数量、配额和可用区域，自动为每个工作负载选择合适的虚拟机 (VM) 实例类型。这是唯一一款能够全面感知 IOPS 与折扣方案，并可弹性扩展的云计算优化产品。
Turbonomic 分析吞吐量和 IOPS 需求，为每个磁盘选择最佳存储解决方案。它可在各层级内及跨层级进行弹性扩展，调整卷大小、IOPS 或吞吐量，并安全删除未挂载的存储。扩容卷以提升性能，删除未使用磁盘，按需精准使用资源。
更充分利用平台即服务 (PaaS)，根据应用程序的需要，即时调整 Azure SQL 和 Amazon RDS 数据库资源，无需为未使用的数据库容量付费。
Turbonomic 基于资源利用率提供具体、可自动化执行的计算扩缩容操作，帮助您充分利用现有折扣资源库存，最大化折扣对虚拟机的覆盖比例。Turbonomic 自动采集并显示协商费率，帮助您抓住节省成本的机会。
Turbonomic 通过闲置管控策略、智能闲置管控及灵活调度计划，根据实时需求自动启停云工作负载。闲置管控策略定义哪些工作负载可被暂停或重启，而智能闲置管控则通过分析利用率趋势，确定执行操作的最佳时机。可自定义调度计划，使其与业务时段或需求周期保持一致。这些功能协同工作，可在无需人工干预的情况下，管理工作负载可用性、优化正常运行时间并减少不必要的云支出。
我们支持什么
IBM Turbonomic 平台支持包括 Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud Platform (GCP) 在内的广泛公有云服务商。同时支持集成 GitHub、Slack、Terraform、Ansible、OpenShift Virtualization 等工具的工作流。
持续实时地将应用程序需求与 Google Cloud Platform 的配置选项相匹配。
在管理预留实例库存时，通过考虑实时需求来优化您的环境。
通过基于实时需求而持续生成的操作来优化 Azure 虚拟机、数据库和存储卷。
即将推出：IBM Turbonomic 与 Oracle 云基础设施 (OCI) 整合，确保在 OCI 环境中实现全栈性能保障。
资源
Turbonomic 亮相彭博社与福克斯商业频道 Inside the Blueprint 栏目。
Turbonomic 如何应对常见的云挑战
IBM Turbonomic 持续分析工作负载需求，并在计算、存储和数据库之间自动化实现资源分配。这确保应用获得所需资源，同时消除资源浪费与不必要的成本。
借助 Turbonomic，虚拟机可根据 CPU、内存、存储 IOPS、吞吐量、价格及折扣等指标，自动匹配至合适的实例类型。这消除了主观猜测，确保以最低成本实现最佳性能。
大多数解决方案只关注降低云成本。IBM Turbonomic 持续优化成本和应用性能，自动完成资源的规格调整、扩缩容与闲置管控，确保工作负载按需获得资源，同时避免过度支出。
Turbonomic 持续执行性能感知优化。通过自动执行规格优化、弹性扩缩容和工作负载闲置管控，该方案可在不影响应用性能的前提下，杜绝成本超支。
Turbonomic 的分析引擎可自动提取并显示与公有云提供商协商的费率。随后生成预留实例采购与扩缩容的具体建议，帮助您充分利用现有折扣库存，并最大化折扣与实例的覆盖比例。
脚注
*根据 IBM 制作的 Evides 案例研究。