使用 Turbonomic® 实现资源管理自动化，以提高云效率和并获得 30% 的成本节省
分析资源使用情况，以节省成本、最大限度地利用折扣、优化资源并支持发布周期。
识别瓶颈、优化性能、降低成本并自动执行实时资源分配，以提高效率。
利用 Turbonomic 的供应商无关供应链在各种云上进行优化，管理多个技术堆栈。
主动缓解驱逐情况并防止过度配置。在不中断虚拟机的情况下优化波动的需求。
在迁移前后优化 VMware 工作负载以节省资金，并在降低成本的同时提高工作负载效率。
Turbonomic 在单一解决方案中提供 VMware 与 OpenShift 的洞察分析 优化及技能提升支持。
优化您的云环境
Turbonomic 软件自动为云应用程序工作量确定合适的虚拟机 (VM) 实例类型。该解决方案使用一系列度量标准：CPU、内存、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有效的存储解决方案，包括在存储层之间和内部进行缩放，调整卷大小，修改 IOPS 或吞吐量，以及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 软件通过合理调整容器规模、移动 Pod、智能扩展聚类和规划容器来优化 Kubernetes 的任何上游版本。直观的容器平台仪表板可显示基础设施的性能、容量和健康状况，提供对先进容器平台聚类的洞察分析，以进行健康状况评估和风险排序。
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 软件自动为云应用程序工作量确定合适的虚拟机 (VM) 实例类型。该解决方案使用一系列度量标准：CPU、内存、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有效的存储解决方案，包括在存储层之间和内部进行缩放，调整卷大小，修改 IOPS 或吞吐量，以及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。
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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。
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。
Red Hat OpenShift 将虚拟机无缝集成到现代混合云基础设施平台中。
客户成功案例
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
Turbonomic 的 AI 软件持续生成混合云成本优化操作，能够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 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。然后，分析引擎会生成特定的预留实例购买和扩展操作，以便您充分利用现有 RI 清单，并最大限度地提高预留到实例的覆盖率。
Turbonomic 可支持您将混合云成本优化操作融入您的管道、流程和工作流程中。借助 Turbonomic，您可以轻松执行自动化并立即取得持久成果。
89% 的用户可能会推荐 IBM Turbonomic
了解 Turbonomic 与 G2 平均评分相比如何以及真实用户对该平台的评价。
脚注
*基于 IBM 创建的 APIS IT 成功案例，2024 年 5 月。