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
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。
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
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。
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。
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。