Le défi consistant à optimiser l'allocation des ressources dans un environnement OpenShift multi-locataire était complexe, mais une fois Turbonomic mis oeuvre, l'équipe a découvert que la voie à suivre était claire. « Nous n'avons pas eu à modifier notre plateforme ni notre façon de travailler pour mettre en oeuvre Turbonomic. Lors de l'installation, les données exploitables étaient presque instantanées », explique Ryan DeJana, STSM, architecte de cloud hybride chez IBM. En quelques heures, l'équipe a eu une vision globale de l'allocation des capacités entre plusieurs clusters OpenShift et a pu déterminer ce qui devait être optimisé. L'étape suivante a consisté à explorer les actions d'allocation de ressources automatisées. Mais d'abord, Lyteson avait besoin de persuader l'équipe que l'automatisation était la bonne approche.
« Même moi, j'ai dû être convaincu d'essayer l'automatisation. En tant que développeur, cette première étape du transfert du contrôle des ressources vers une plateforme logicielle peut être un peu effrayante », admet M. DeJana. La visibilité complète des conteneurs de Turbonomic, la capacité à voir l'ensemble de l'environnement, de la couche applicative jusqu'à l'infrastructure, a été un point critique pour atténuer cette inquiétude et aller de l'avant.
Lyteson a convaincu l'équipe d'essayer l'automatisation et de voir par elle-même que Turbonomic prenait les bonnes mesures pour dimensionner correctement son environnement. L'équipe a commencé par migrer ses clusters de développement et non productifs. « En quelques jours, il était clair pour l'équipe que l'automatisation basée sur l'IA de Turbonomic contribuait à un environnement plus performant et plus efficace », note M. DeJana.
Aujourd'hui, l'équipe applique les données d'utilisation des applications en temps réel de Turbonomic pour dimensionner automatiquement les allocations de ressources pour 88 % de ses applications non productives et 42 % de ses applications de production. « Turbonomic nous a aidés en termes de temps et de rythme du changement. Nous demandons non seulement à l'équipe de développer et de livrer de nouvelles fonctions métier plus rapidement, mais nous lui demandons également de connaître les ressources dont elle a réellement besoin », explique M. DeJana. « Avec Turbonomic, nous pouvons laisser l'automatisation dimensionner les ressources. Nous n'obligeons pas nos développeurs à regarder et à comprendre comment effectuer manuellement ces modifications de ressources eux-mêmes. Nous supprimons ces frictions afin qu'ils puissent se concentrer sur la création de valeur métier.