Zwei Schlüsselaspekte der Turbonomic-Hybrid-Cloud-Kostenoptimierung sind die KI-gestützten Resourcing-Empfehlungen und die automatisierten Maßnahmen. Für ihre lokale Umgebung, die aus VMware und Microsoft Hyper V besteht, automatisieren Auten und sein Team alle nicht unterbrechenden Aktionen rund um die Uhr und skalieren die nicht produktiven Aktionen während eines nächtlichen Wartungsfensters. Im Laufe von 12 Monaten führte Turbonomic fast 2.000 Größenanpassungen durch, die - wenn man davon ausgeht, dass ein manueller Eingriff 20 Minuten pro Aktion erfordert - über 650 Stunden der Zeit des Teams freisetzten, um sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren. Turbonomic hat das Team auch in seinem Planungsprozess für seine On-Premises-Umgebung unterstützt und ihm konkrete Beweise geliefert, die es dem oberen Management vorlegen kann, wenn neue Hosts gekauft werden müssen. Außerdem konnte das Team so sicherstellen, dass es einen Prüfpfad gibt, wenn Änderungen in der gesamten Umgebung implementiert werden: Turbonomic ruft das IT Service Management (ITSM) Webhook von J.B. Hunt auf, um Änderungsdatensätze für alle Skalierungsmaßnahmen zu erstellen.
In ihrer Azure-Umgebung verwendet das Team eine Kombination aus Empfehlungen und automatisierten Aktionen zur Verwaltung seiner Ressourcen. In ihrer Labor- und Testumgebung verlassen sie sich auf automatisierte Aktionen, aber in ihrer Produktionsumgebung folgen sie einem Governance-Prozess, bei dem sie Turbonomic-Empfehlungen an das breitere Team weitergeben, bevor sie ausgeführt werden. Sobald das Team dieser Aktion zusagt, verschiebt Cloud Operations diese Ressourcen in die Gruppe, die über eine Richtlinie verfügt, die diese Aktion in Zukunft automatisch ausführt.
Turbonomic hat dem Team von Auten auch geholfen, die Zusammenarbeit mit den Anwendungsverantwortlichen zu verbessern. Es hat sie in die Lage versetzt, Möglichkeiten zur Reduzierung von Abfall in ihrer Containerumgebung zu identifizieren, indem sie ihre Anwendungen neu gestalten. Um die Leistung seiner containerisierten Anwendungen zu gewährleisten, legt das Team laut Auten CPU- und Speichergrenzwerte fest, die auf dem basieren, was für den Start erforderlich ist, und nicht auf dem, was danach erforderlich ist. Dadurch wird zwar sichergestellt, dass diese Anwendungen über die Ressourcen verfügen, die sie während des Starts benötigen, aber es führt auch zu Verschwendung in ihrer Umgebung, da sie nicht die gleiche Menge an Ressourcen benötigen, um nach dem Start ausgeführt zu werden. Turbonomic identifiziert diese Diskrepanz und gibt ihnen klare Hinweise für Fälle, in denen es am besten wäre, ihre Anwendung neu zu gestalten, um mehr Ressourcen in ihrer Containerumgebung zu nutzen.