Aumente la densidad de máquinas virtuales, reduzca los costes de actualización del hardware y las necesidades de licencias sin afectar al rendimiento mediante la automatización de acciones como el tamaño correcto de las máquinas virtuales y el movimiento de las cargas de trabajo dentro y entre los clústeres de su centro de datos.

El redimensionamiento automatizado de contenedores, los movimientos de pod y el escalado de clústeres en tiempo real en función de las demandas de las aplicaciones y los SLO ayudan a su equipo a lograr un mejor rendimiento y rentabilidad.

Optimización dinámica de las cargas de trabajo de IA/ML/LLM asociadas a la GPU mediante el escalado de instancias en la nube, la consolidación de nodos y cargas de trabajo en Kubernetes en entornos de multinube híbridos, lo que mejora la eficacia de los recursos de la GPU.

La integración en entornos públicos, privados, híbridos y multinube optimiza automáticamente los recursos para inversiones en la nube más inteligentes, más agilidad, elasticidad y una comercialización más rápida.