Due aspetti chiave dell'ottimizzazione dei costi del cloud ibrido di Turbonomic sono le raccomandazioni in materia di risorse e le azioni automatizzate basate su AI. Per il loro ambiente on-premise, che comprende VMware e Microsoft Hyper V, Auten e il suo team stanno automatizzando tutte le azioni senza interruzioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e stanno ridimensionando le azioni che non sono legate alla produzione con manutenzioni notturne. Nel corso di 12 mesi, Turbonomic ha eseguito quasi 2.000 operazioni di ridimensionamento. Supponendo che l'intervento manuale richieda 20 minuti per azione, è stato possibile risparmiare oltre 650 ore di tempo, consentendo al team di concentrarsi sulle iniziative strategiche. Turbonomic ha inoltre supportato il team nel processo di pianificazione dell'ambiente on-premise e ha fornito prove tangibili da presentare alla dirigenza quando è necessario acquistare nuovi host. Inoltre, ha aiutato il team a garantire la presenza di una traccia di controllo man mano che le modifiche vengono implementate nel suo ambiente: Turbonomic chiama il webhook IT Service Management (ITSM) di JB Hunt per creare record di modifica per tutte le azioni di scaling.
Nel suo ambiente Azure, il team ha utilizzato una combinazione di suggerimenti e azioni automatizzate per gestire le proprie risorse. Nel suo ambiente di laboratorio e di test, il team si affida ad azioni automatizzate, ma nel suo ambiente di produzione segue un processo di governance in base al quale condivide le raccomandazioni di Turbonomic con tutto il team prima dell'esecuzione. Una volta che il team ha approvato l'azione, Cloud Operations sposterà le risorse nel gruppo che dispone di una policy per eseguire automaticamente tale azione in futuro.
Turbonomic ha anche aiutato il team di Auten a migliorare la collaborazione con i proprietari delle applicazioni. Ha consentito loro di identificare opportunità per ridurre gli sprechi nel loro ambiente container, riprogettando le loro applicazioni. Secondo Auten, per garantire le prestazioni delle applicazioni caricate in container, il team imposta limiti di CPU e memoria basati su ciò che è necessario per l'avvio, non su ciò che è necessario in seguito. Se da un lato questo garantisce che le applicazioni abbiano le risorse necessarie durante l'avvio, dall'altro crea uno spreco nel loro ambiente, poiché non richiedono lo stesso volume di risorse per funzionare dopo l'avvio. Turbonomic identifica questa discrepanza e fornisce una chiara evidenza dei casi in cui sarebbe meglio riprogettare l'applicazione per utilizzare più risorse nell'ambiente container.