优化 Kubernetes 自动化，从而经济实惠地实现服务级别目标
内置的先发制人分析功能能够优化资源使用，减少资源浪费，并提高投资回报率。
分析资源使用情况有助于降低成本，最大限度地获取折扣优惠，并优化资源配置。
动态资源分配可以优化基础设施的使用，有效控制成本。
通过 Kubernetes 优化管理性能
Turbonomic 软件会根据 CPU、GPU、内存、网络和存储输入/输出 (IO)、吞吐量、预留实例库存、定价和折扣、磁盘数量、配额和区域可用性等多元指标，自动为云应用选择正确的虚拟机 (VM) 实例类型。
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 软件通过调整容器规模、移动 Pod、智能扩展簇以及提供容器规划，对 Kubernetes 进行优化。直观的仪表板可展示容器基础设施的性能、容量和 Health Insights，方便用户评估并根据风险级别对簇进行排序。
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。
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资源
Turbonomic 亮相彭博社与福克斯商业频道 Inside the Blueprint 栏目。
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