无论人类在 DevOps、SRE 或云领域有多么熟练，仍几乎不可能持续确定云应用程序的准确计算、存储和数据库配置情况，从而以最低成本实现高性能。因此，您为了避免应用程序性能风险而增加云基础架构的资源配置，但往往造成不必要的高额云帐单。
IBM® Turbonomic® 平台的 AI 自动化和云优化解决方案能够协助您持续确保传统和云原生应用程序性能并优化成本。该平台的云成本管理工具适用于公共云、私有云、多云和混合云环境以及所有主要云供应商。Turbonomic 软件尤其适用于采用 FinOps 的组织，让您的云投资将更加明智、自动化更加容易，助力您最终实现敏捷性、弹性和上市速度三大承诺。
Turbonomic 软件自动为云应用程序工作负载确定合适的虚拟机 (VM) 实例类型。该解决方案使用一系列度量标准：vCPU、vMem、网络和存储输入/输出 (IO)、吞吐量、预留实例清单、定价和折扣、磁盘计数、配额和可用区域。
Turbonomic 软件评估吞吐量和 IOPS 需求，扩展到每个磁盘所需的最佳存储解决方案，包括在存储层之间和内部进行缩放，调整卷大小，在不造成停机的情况下修改 101/102 Azure Ultra 上的 IOPS 或吞吐量，删除未连接的存储设备。
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 软件通过容器大小调整、连续 Pod 移动、智能集群扩展和容器规划来优化 Kubernetes 的所有上游版本。直观的容器平台仪表板，用户可以查看容器基础架构的整体性能、容量和运行状况，并深入了解顶级容器平台集群，以便评估其运行状况并按风险级别排序。
IBM 软件提供基于使用率的特定、可自动化的计算缩放操作，因此您可以充分利用现有的 RI 清单并最大限度地提高预留到 VM 的覆盖率。软件会自动提取并显示协商的费率，帮助您抓住降低成本的机会。
Turbonomic 平台的人工智能软件持续生成混合云成本优化操作，实现基础架构与应用程序的动态供需匹配。这有助于确保应用程序以最低成本获得所需。这些操作不会降低性能，因为我们的分析引擎会考虑全栈（从应用程序到平台再到硬件）的资源需求和依赖性。
Turbonomic 软件提供的可自动化、可伸缩解决方案助力提高云使用效率、改善成本分析并最大限度地发挥云预算的价值。
Turbonomic 平台的分析引擎自动提取并显示与公共云提供者协商的费率。然后，分析引擎会生成特定的预留实例购买和扩展操作，以便用户充分利用现有 RI 清单并最大限度地提高预留到实例的覆盖率。
通过 Turbonomic 软件，您可以将混合云成本优化操作融入您的管道、流程和工作流中。借助 Turbonomic 平台，您可以轻松执行自动化并立即取得持久成果。
持续、准确、实时地将应用程序需求匹配到云资源，并准确进行成本分配。
采取非破坏性、可逆转的行动，立即降低成本、提高绩效并建立信任。自动执行其他操作，获得有影响的持久效果。
除了大型、明显的优化之外，Turbonomic 软件还有助于优化小操作，这些小操作一旦大规模自动化，便会产生可观效果。