Gratis hingga 650 jam setahun dengan pengoptimalan biaya dan kinerja Kubernetes otomatis*
Secara otomatis ukuran yang tepat beban kerja Kubernetes, mengurangi limbah dan membebaskan tim TI untuk fokus pada inovasi, bukan penyetelan manual.
Secara dinamis menskalakan pemalut berdasarkan metrik yang digerakkan oleh SLO untuk menjaga aplikasi tetap responsif saat terjadi lonjakan permintaan tanpa penyediaan yang berlebihan dan mahal.
Secara proaktif memindahkan pemalut di seluruh klaster untuk meningkatkan pemanfaatan, mengurangi kapasitas idle, dan memaksimalkan efisiensi Kubernetes.
Menghasilkan dan mengotomatiskan tindakan tepercaya yang menghormati kebijakan tata kelola, lisensi, dan keamanan sambil menjaga aplikasi tetap andal.
Memotong biaya dengan menghilangkan sumber daya yang kelebihan pasokan sekaligus memastikan beban kerja kontainer lanjutkan berjalan tanpa gangguan.
Menyediakan optimalisasi beban kerja yang konsisten di seluruh distribusi Kubernetes, termasuk Red Hat OpenShift, dan di seluruh lingkungan multicluster.
Kelola kinerja dengan pengoptimalan Kubernetes
Turbonomic menyerap metrik langsung pada konsumsi CPU, memori, dan I/O di level kontainer, pemalut, dan node. Ini menghubungkan data pemanfaatan ini dengan sumber daya yang diminta dan dikonfigurasi untuk mengidentifikasi inefisiensi. Analisis berkelanjutan ini membentuk fondasi untuk keputusan pengoptimalan yang akurat di seluruh klaster.
Turbonomic menghasilkan tindakan spesifik yang dapat dieksekusi seperti menyesuaikan permintaan CPU atau memori, menskalakan replika atau menyeimbangkan beban kerja. Tindakan ini divalidasi terhadap kendala kinerja, kepatuhan, dan kebijakan sebelum direkomendasikan atau diotomatisasi. Mesin ini pindah melampaui pemantauan statis untuk mendorong pengoptimalan yang berkelanjutan dan tepercaya di seluruh lingkungan Kubernetes.
Turbonomic terintegrasi secara native dengan antarmuka pemrograman aplikasi Kubernetes (API) untuk menjalankan tindakan pengoptimalan dengan lancar dan aman. Dengan memanfaatkan pesawat kontrol, ini dapat menerapkan ukuran yang tepat, penskalaan, dan penjadwalan tanpa mengganggu beban kerja. Integrasi ketat ini memastikan bahwa tindakan pengoptimalan transparan, dapat diaudit, dan selaras dengan orkestrasi klaster.
Setiap tindakan pengoptimalan menghormati kebijakan yang ditetapkan perusahaan, termasuk aturan afinitas, perizinan, tata kelola, dan batasan kepatuhan. Kerangka otomatisasi Turbonomic memastikan bahwa penyesuaian sumber daya dan pergerakan beban kerja tidak melanggar persyaratan operasional. Strategi ini menciptakan sistem kepercayaan di mana pengoptimalan selaras dengan standar organisasi berdasarkan desain.
Simulasikan tindakan pengoptimalan sebelum eksekusi untuk memahami dampaknya terhadap kinerja, kapasitas, dan biaya. Turbonomic menunjukkan bagaimana mengubah ukuran kontainer, memindahkan beban kerja, atau menyesuaikan node akan berdampak pada biaya, kinerja, dan kapasitas. Dengan memvisualisasikan hasil ini sebelumnya, tim dapat mengidentifikasi strategi yang aman dan hemat biaya dan memastikan bahwa pengoptimalan selaras dengan SLOs dan tujuan bisnis.
Turbonomic menyerap metrik langsung pada konsumsi CPU, memori, dan I/O di level kontainer, pemalut, dan node. Ini menghubungkan data pemanfaatan ini dengan sumber daya yang diminta dan dikonfigurasi untuk mengidentifikasi inefisiensi. Analisis berkelanjutan ini membentuk fondasi untuk keputusan pengoptimalan yang akurat di seluruh klaster.
Turbonomic menghasilkan tindakan spesifik yang dapat dieksekusi seperti menyesuaikan permintaan CPU atau memori, menskalakan replika atau menyeimbangkan beban kerja. Tindakan ini divalidasi terhadap kendala kinerja, kepatuhan, dan kebijakan sebelum direkomendasikan atau diotomatisasi. Mesin ini pindah melampaui pemantauan statis untuk mendorong pengoptimalan yang berkelanjutan dan tepercaya di seluruh lingkungan Kubernetes.
Turbonomic terintegrasi secara native dengan antarmuka pemrograman aplikasi Kubernetes (API) untuk menjalankan tindakan pengoptimalan dengan lancar dan aman. Dengan memanfaatkan pesawat kontrol, ini dapat menerapkan ukuran yang tepat, penskalaan, dan penjadwalan tanpa mengganggu beban kerja. Integrasi ketat ini memastikan bahwa tindakan pengoptimalan transparan, dapat diaudit, dan selaras dengan orkestrasi klaster.
Setiap tindakan pengoptimalan menghormati kebijakan yang ditetapkan perusahaan, termasuk aturan afinitas, perizinan, tata kelola, dan batasan kepatuhan. Kerangka otomatisasi Turbonomic memastikan bahwa penyesuaian sumber daya dan pergerakan beban kerja tidak melanggar persyaratan operasional. Strategi ini menciptakan sistem kepercayaan di mana pengoptimalan selaras dengan standar organisasi berdasarkan desain.
Simulasikan tindakan pengoptimalan sebelum eksekusi untuk memahami dampaknya terhadap kinerja, kapasitas, dan biaya. Turbonomic menunjukkan bagaimana mengubah ukuran kontainer, memindahkan beban kerja, atau menyesuaikan node akan berdampak pada biaya, kinerja, dan kapasitas. Dengan memvisualisasikan hasil ini sebelumnya, tim dapat mengidentifikasi strategi yang aman dan hemat biaya dan memastikan bahwa pengoptimalan selaras dengan SLOs dan tujuan bisnis.
Integrasi
Turbonomic terintegrasi dengan platform Kubernetes terkemuka seperti Red Hat OpenShift, Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE, IBM® Cloud Kubernetes dan Kubecost. Turbonomic terus memantau klaster dan kontainer di seluruh lingkungan hibrid dan multicloud untuk merekomendasikan tindakan penskalaan dan penempatan untuk kinerja dan efisiensi yang optimal.
Resources
Turbonomic menjadi fokus dalam "Inside the Blueprint" di Bloomberg dan FOX Business.
Turbonomic terus-menerus menyesuaikan permintaan ukuran yang tepat dan batas kontainer, mengonsolidasikan pemalut, serta mengotomatisasi tindakan pada node. Pendekatan ini menghilangkan kelebihan penyediaan dan mengurangi biaya Kubernetes sambil mempertahankan kinerja.
Turbonomic menganalisis permintaan real-time dan menskalakan pemalut melalui pengendali beban kerja untuk memenuhi tujuan tingkat layanan (SLOs). Dengan mencegah kemacetan dan kekurangan sumber daya, aplikasi tetap responsif bahkan di bawah beban puncak.
Sebagian besar beban kerja Kubernetes meminta lebih banyak CPU dan memori daripada yang mereka gunakan, meningkatkan tagihan cloud. Turbonomic menganalisis penggunaan kontainer aktual dan terus membandingkannya dengan permintaan dan batasan yang dikonfigurasi. Turbonomic kemudian menghasilkan tindakan otomatis yang aman untuk ukuran yang tepat, memastikan keandalan tanpa pemborosan.
HPA dan VPA bereaksi terhadap ambang pemanfaatan yang dikonfigurasi secara manual dan tidak memiliki seluruh tumpukan. Keduanya sering terlalu mengoreksi atau kehilangan peluang efisiensi. Turbonomic melihat permintaan, saturasi, perilaku historis di seluruh pemalut, node dan klaster dan batasan seperti kuota namespace, taint dan toleransi, afinitas dan anti-afinitas. Turbonomic mendorong keputusan penskalaan yang menjaga ruang kinerja sekaligus mengurangi biaya yang tidak perlu. Menggunakan serangkaian kebijakan default untuk menghasilkan tindakan dengan cepat, tetapi juga dapat dikonfigurasi sesuai dengan kebutuhan aplikasi Anda.
Ya. Turbonomic mendukung distribusi Kubernetes seperti Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE, dan Red Hat OpenShift. Ini memberikan pengoptimalan yang konsisten di seluruh lingkungan hibrida dan multicluster.
Tidak. Membuat ukuran yang tepat, penskalaan, dan pemalut dijalankan dengan aman melalui pengontrol Kubernetes. Dalam kasus JB Hunt, migrasi dan pengoptimalan skala besar diselesaikan tanpa waktu henti.
Catatan kaki
*Menurut studi kasus J.B. Hunt yang dilakukan oleh IBM®