什么是资源利用率？

监控团队的资源利用情况并跟踪个人绩效生产力，为项目经理提供了有效资源规划的关键绩效指标 (KPI) 之一。这些计算有助于确定全职或兼职资源是过度利用还是未充分利用。

过度利用（例如，工作时间超过规定时间）可能会导致员工倦怠。未充分利用（例如，工作时间少于可用时间）可能导致计划外的延误。

典型的资源利用率公式是通过将实际或分配的时间除以资源容量来计算的。项目经理可以调整这个公式，以获得以小时、天数或百分比为单位的资源利用率。
利用率可让项目经理跟踪资源性能，并制定资源利用项目计划。资源经理可以根据新项目计算可计费任务，并进行战略性容量规划。

衡量资源的性能并实时了解其利用率，可以为整个企业带来优点，从而获得竞争优势。成功的资源利用计划可以执行以下操作：

• 通过预见超负荷来减少员工倦怠，并通过访问生产力数据来改善项目管理。
• 通过追踪可计费资源利用率的时间，了解何时以及调动哪些资源用于可计费任务和项目，从而提高盈利能力。
• 通过将未被充分利用的待岗时间转化为可增加总计费工时的有效时间，来支持员工培训与职业发展。
• 通过更灵活地安排计划并分配最适合特定技能的任务来提高工作效率。
• 借助资源管理工具界定、记录并预见计划外的新项目需求，从而防止范围蔓延并提高投资回报率。

如果没有合适的资源管理工具，监控资源调度和计算利用率会浪费宝贵的时间。当尝试手动优化环境并获取多个资源的指标时，这一点尤其如此。

随着 IT 基础设施环境复杂性的增加，传统的资源利用方式也随之发生了变化。金融服务、保险和医疗保健等行业加速实现人工智能驱动的自动化，再加上混合云环境的复杂性不断提高，催生了复杂且分布式的应用程序，这些应用程序现在已经超出了传统人工管理的规模。

IT 运维团队不能浪费宝贵的时间，去追踪由于决策孤岛和过度分配应用资源而产生的问题。正在进行数字化转型的 IT 组织等，能够从智能应用资源管理软件工具中受益，该工具提供实时利用率报告和项目管理指标，超越了单纯依靠人工所能实现的规模。

Turbonomic Application Resource Management 提供了一种 AI 驱动的软件解决方案，通过让团队利用其应用数据并在全栈混合云环境中生成智能自动化资源操作，节省时间并提高生产力。

在将 ITOps 转型为 AIOps 的过程中，应用资源管理是一个主要优点，它可以提高应用程序的性能，并监控、管理和确定应用程序资源的成功利用情况。

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