您对容器化和 Kubernetes 进行投资，以便在弹性、灾备能力和上市速度方面获得优势。但可用性、延迟和事务吞吐量等传统度量标准无法解决动态多云或容器化环境中的性能问题。
为了使您的服务级别目标 (SLO) 有意义，它们需要衡量重要的事项：业务影响和客户体验。IBM® Turbonomic® 软件可自动确定适当的资源分配操作以及何时执行这些操作，从而协助确保您的 Kubernetes 环境和任务关键型应用程序准确获得实现 SLO 所需的资源。
为了让服务级别目标 (SLO) 优化客户体验，您需要持续分析应用需求以及持续自动化。这样，您就会拥有自上而下的全栈数据源，将 SLO 与 Kubernetes 集群的动态资源配置关联起来。
根据工作负载需求扩展或缩减容器资源请求和限制。实时执行这些操作，或将其纳入 DevOps 部署流程。这些操作可通过准确配置 CPU 和计算资源来协助降低云成本。
您何时需要移动 pod？到哪个目标节点？自动移动 pod 可避免资源拥塞，并在不中断的情况下对集群进行碎片整理。
您何时会缩放集群？缩放多少？Turbonomic 软件可识别 pod 的集群容量何时过少或过多，并提供相应的调整措施。此举有助于管理 Kubernetes 资源利用率并专注于整体成本优化。
您如何应对更高的增长率？只需点击几下，即可模拟如何优化现有环境以释放增长能力。这样，您便可扩展数字计划，同时继续致力于 Kubernetes 成本与资源管理。
开发人员、DevOps 和 SRE 无需设置阈值、约束或自动缩放策略。Turbonomic 平台可确定最佳资源配置决策，并提供可自动优化资源使用情况的操作。此外，通过统一的平台可将所有团队串联起来并达成共识。
在 Kubernetes 上运行的微服务架构可迫使开发人员通过最佳猜测做出资源配置决策。Turbonomic 软件可根据应用程序需求自动调整容器大小、移动 pod 和缩放集群，从而协助确保通过优化 Kubernetes 来提高性能和成本效益。
安全提高部署频率和规模。我们的分析功能可与您的 DevOps 工作流程集成，从而有助于确保新服务和现有服务的性能。此外，自动化功能可协助团队跨多个平台或云来管理多个租户。
持续、自动地管理应用程序堆栈每一层的资源，以帮助确保最佳性能。
自动制定决策，这可帮助确保性能、最大限度降低成本，同时保持合规性。
协助确保 EKS 上运行的应用程序的性能，并查看 EKS 集群和其它分布式对象。
自顶向下、应用驱动的分析，可确保应用程序的持续性能。
通过自动化操作，确保持续的性能和弹性。