PeerPaper 研究报告:选择云优化解决方案的最佳实践
阅读这份 PeerPaper 独家报告,了解行业专家洞察以及经过验证的 IBM Turbonomic 用户评论
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云、箭头和圆图的插图

云时代最大的教训之一在于,云的经济优势属于那些实现优势的企业。云本身并不能提高应用程序的性能或财务回报。事实上,如果云管理员不够勤奋,情况可能正好相反。问题在于,管理云复杂性的人工流程无法大规模执行。

需要自动化来有效指导云优化过程。一款新兴的 AI 驱动云优化解决方案现可提供此类功能。在本报告中,使用 IBM® Turbonomic® 平台的 PeerSpot 成员对选择此类云优化解决方案的最佳实践进行了权衡。在他们看来,恰当的解决方案是将应用程序的性能放在首位,利用自动化、支持 Kubernetes、提高 IT 工作效率并降低云成本。

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报告关键要点 立即获取报告

在监视和优化云资产资源方面节省了 30% - 35% 的人力资源时间和成本

每年在 Microsoft Azure 上花费超过 300 万美元的组织可节省云支出

配置和管理复杂的公共云资产需 4-5 名专属管理员,低于利用自动化之前的 46 名

内容 立即获取报告 云优化挑战

加速云采用可提高敏捷性并加快上市速度,但也带来了常见的成本和组织方面的挑战。

应用程序重点

应用程序可协助您管理业务。了解如何安全降低交付云应用程序的成本,同时保障最佳性能。

云自动化

了解差异化的自动化技术如何让您的云和应用程序团队占据上风,并显著减少人工进行故障排除的需求。

云成本削减和工作效率影响

最佳云优化解决方案可预测并安全地降低成本,同时大幅提高团队的工作效率。

值得信赖的领导能力

了解有关 IBM Turbonomic 平台的更多信息,它是一款由 AI 驱动的解决方案,可在堆栈的每一层自动将 IT 资源交付至应用程序。

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