助力工程师采取优化措施，推进 FinOps 实践
对于在成熟的 FinOps 实践下工作的云工程师和运营团队来说，在不中断支持业务的应用和服务的前提下持续优化成本至关重要。这些团队可以有效管理云支出，同时仍优先确保性能，通过负责任的资源分配，保证云资源与适当的工作负载需求相匹配，并且仅配置所需资源以消除浪费。
IBM Turbonomic 为 FinOps 的优化和运营阶段提供了一种独特的方法，核心在于通过可安全实时自动执行的性能感知优化操作，实现最佳支出水平。
借助 IBM Turbonomic 云，工程师和运营人员可以
通过智能自动化，确保应用程序在 AWS、Azure、Google Cloud、Kubernetes、私有云等平台上的运行成本始终最低。
了解应用程序和基础设施之间的相互依赖性，主动识别瓶颈，并授权工程师采取优化措施。
根据实时需求和工作负载要求定义操作并实现操作自动化，使团队能够专注于关键任务。
自动化动态资源分配操作，使应用程序及其运行的基础设施能够持续满足与业务成功相关的 SLO。
应用优先、基于需求的分析有助于确保跨主流云提供商、Kubernetes 和本地 VMware，以安全、自动化的方式开展运营。
以安全、自动化方式完成组织流水线和工作流程，并与之实现集成。持续交付即时、切实的成果。
通过准确展示动态资源配置对任务关键型应用性能的影响，与应用开发人员和其他利益相关方建立信任关系。
优化您的云环境
云成本优化
Turbonomic 软件将云资源配置数据情境化，并跨计算、存储和 DBaaS 生成值得信赖的资源配置操作，以便您以自动方式持续优化云使用并降低云费用。Turbonomic 软件还提供基于历史利用率指标的扩展操作，因此您可以充分利用现有的预留实例库存和承诺使用折扣，最大限度提高预留到虚拟机的覆盖率。
Turbonomic 软件支持 AWS、Azure 和 Google Cloud。
Kubernetes 优化
从应用程序到平台再到基础设施的持续优化，释放堆栈每一层中的云原生弹性。利用 Turbonomic 软件，您可以最大限度减少与 Kubernetes 相关的劳动力和成本，并最大限度提高投资回报率。
Turbonomic 软件支持所有上游版本的 Kubernetes，包括 EKS、GKE、AKS 和 Red Hat OpenShift。
数据中心优化
以安全、自动化方式进行虚拟化和私有云基础设施的资源配置，有助于确保以最低成本获得出色性能。关键资源配置操作包括持续计算和存储配置、虚拟机大小调整、容量管理、超集群优化等。
PaaS 优化
通过 Microsoft Azure App Service 计划、Azure SQL 和 Amazon RDS 数据库资源的动态扩展，最大程度发挥平台即服务 (PaaS) 的业务价值。帮助确保应用程序精准获取所需资源，同时消除数据库容量浪费和 ASP 空置情况。