使用 IBM Turbonomic 助力 GCP 成本优化

使用 Turbonomic for Google Cloud 根据实时需求自动优化 GCP 虚拟机、存储盘、GKE、CUD 库存和成本

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几何图形工作流程插图
Google Cloud 自动优化

Google Cloud Platform (GCP) 是由 Google 创建和运营的公用云产品的集合。该平台在 Google 硬件上运行，由多个用于计算、存储和应用程序开发的托管服务组成。

IBM® Turbonomic 平台持续实时地将应用程序需求与所有 GCP 配置选项相匹配。由于始终将性能放在首位，并通过分析虚拟机资源和计费数据来扩展和重新配置虚拟机，因此它使您能够自信地自动执行操作，此外，IBM Turbonomic 平台支持所有 Google Kubernetes Engine (GKE) 实例，并且可以将您的 GKE 集群“编结”到底层 GCP 资源。

Turbonomic GCP 集成

  • SaaS 或本地部署

  • 使用只读凭据通过 API 以无代理方式连接到您的 GCP 帐户

  • 与 Ops Agent 集成以提取所有指标和元数据

  • 发现 GCP 实体并在 60 分钟内开始生成优化操作

  • 虚拟机

  • 磁盘

  • 区域

  • 虚拟机 vCPU

  • 虚拟机 vMemory（如果启用）

  • 虚拟机存储器访问 (IOPS)

  • 虚拟机网络吞吐量

  • 虚拟机 I/O 吞吐量

  • 虚拟机存储量

  • 虚拟机保留的实例覆盖范围

  • 数据库 vMemory

  • 数据库 vCPU

  • 数据库存储量

  • 数据库 I/O 吞吐量

  • 数据库高速缓存命中率

  • 数据库连接

  • CUD 清单

  • CUD 覆盖率（虚拟机）

- 纵向扩缩虚拟机至不同类型或层级（包括 CUD）

- 停止/启动虚拟机（即“暂停”模式）

- 纵向扩缩存储磁盘

- 删除未挂载的存储磁盘

Google Cloud 成本优化

  • 最大限度地利用现有的承诺使用折扣 (CUD)，并找机会扩大折扣范围

  • 通过“假设”规划场景进行建模并优化成本，支持快速发布周期

  • 精打细算地根据工作负载需求自动增缩规模，在保持性能的同时消除利用率低和过度配置的问题
本机云原生支持 Google Kubernetes Engine (GKE) 

  • 自动发现并映射 GKE 服务、容器、规格、Pod、工作负载控制器、命名空间、集群和虚拟机之间的相互依赖关系

  • 通过自动调整容器大小、Pod 移动、集群扩展/缩减和规划来持续优化 Kubernetes 的性能和成本
针对 GCP 和其他一切，实现资源管理的自优化

Turbonomic 的全栈可视化、智能自动化、人工智能驱动洞察以及专利抽象技术，让您能够通过单一管理界面，管理组织所有的 Google Cloud 账户，以及其他公有云和本地数据中心环境。

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