持续自动化确保混合和虚拟化数据中心环境中的性能和效率
根据实时需求调整资源，确保应用程序能够在数据中心的工作负载和集群中可靠地运行。
自动执行工作负载放置和扩展，在保持复杂环境中效率的同时减少手动工作。
运行场景来测试工作负载增长、硬件更新或迁移计划，自信引领现代化进程。
优化主机和集群利用率，以延迟硬件更新周期并支持混合云现代化计划。
调整工作负载规模，以回收未使用的容量，降低运营成本并提高整个数据中心的资源效率。
通过 ITSM 工作流应用优化操作，以便符合治理与变革管理政策要求。
优化既有资产
通过与虚拟机管理程序和容器平台集成，Turbonomic 实时自动执行虚拟机放置、主机疏散和容器资源分配。这种方式可以减少人工干预并确保工作负载跨集群高效运行。
Turbonomic 确定新工作负载的最佳初始放置，并根据需求和策略将其分配至合适的主机、数据存储或集群。然后持续分析实时性能指标，以自动实现工作负载的扩缩容。此功能确保应用程序始终获得满足 SLA 要求的精准资源，同时防止过度配置并最大限度提高数据中心的效率。
通过历史利用率数据和场景建模，Turbonomic 模拟工作负载增长、硬件更新和迁移。IT 团队可以运行“假设”计划来评估性能影响并指导数据中心现代化。
Turbonomic 支持连接 VMware vCenter、Nutanix AHV、Microsoft Hyper-V、Kubernetes 和 OpenShift。通过统一管理虚拟机管理程序和容器的优化操作，确保异构数据中心环境中实现一致的性能。
优化操作可以集成到 ITSM 工作流和变革管理管道中。Turbonomic 在自动执行过程中强制实施业务规则，确保数据中心效率符合治理要求。
通过与虚拟机管理程序和容器平台集成，Turbonomic 实时自动执行虚拟机放置、主机疏散和容器资源分配。这种方式可以减少人工干预并确保工作负载跨集群高效运行。
Turbonomic 确定新工作负载的最佳初始放置，并根据需求和策略将其分配至合适的主机、数据存储或集群。然后持续分析实时性能指标，以自动实现工作负载的扩缩容。此功能确保应用程序始终获得满足 SLA 要求的精准资源，同时防止过度配置并最大限度提高数据中心的效率。
通过历史利用率数据和场景建模，Turbonomic 模拟工作负载增长、硬件更新和迁移。IT 团队可以运行“假设”计划来评估性能影响并指导数据中心现代化。
Turbonomic 支持连接 VMware vCenter、Nutanix AHV、Microsoft Hyper-V、Kubernetes 和 OpenShift。通过统一管理虚拟机管理程序和容器的优化操作，确保异构数据中心环境中实现一致的性能。
优化操作可以集成到 ITSM 工作流和变革管理管道中。Turbonomic 在自动执行过程中强制实施业务规则，确保数据中心效率符合治理要求。
资源
Turbonomic 亮相彭博社与福克斯商业频道 Inside the Blueprint 栏目。
是。Turbonomic 支持跨多个虚拟机管理程序进行优化，例如 VMware、Nutanix 和 Microsoft Hyper-V；OpenShift Virtualization 和 Kubernetes 等容器平台；以及 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等领先的公有云平台。这种能力确保混合多云和不同数据中心环境中实现一致的应用程序性能和高效的资源使用。
是。Turbonomic 支持与 ServiceNow、vCenter、Kubernetes 和公有云等监控、编排和 ITSM 工具集成。它通过 REST API、Webhook 和脚本等标准接口实现交互，并提供原生 Kubernetes 支持。这些集成可提升可见性，并能根据现有工作流实现自动化操作。
通过持续调整工作负载规模并清理未使用的资源，数据中心优化可减少过度配置与配置不足现象。这种方法在降低运营与能源成本的同时，还能推迟不必要的基础设施支出。
Turbonomic 持续分析工作负载需求，并自动执行扩缩容、放置和规模调整等操作，确保整个数据中心实现可靠性能和效率。与传统工具仅在问题出现时发出警报不同，Turbonomic 还会生成可操作的建议，用户可选择手动或自动执行这些建议。
使用 Turbonomic 的组织已将资源浪费和许可成本减少高达 30%，并确保了应用程序性能。各行各业的企业都使用它来延迟基础设施更新周期、降低云成本并提高服务可靠性。