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Instana

Instanaによるリソース自動最適化
IBM Turbonomicを搭載し、無駄を削減しながらアプリケーションの性能を最適化します
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Instana UIレイテンシー図の例

IBM Instanaによるリソースの自動最適化を発表

IBM Turbonomicは、リアルタイムのデータと需要に基づいて、アプリケーションを監視し、コンテキストに沿って単一の場所からすべてのリソース決定を実行します。

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性能と効率を積極的に向上

現在、サイト信頼性エンジニアリングやDevOpsのチームでは、IT環境の複雑さとクラウド費用の増加が今まで以上に大きな課題となっています。これらのチームは、事前に定義されたサービスレベル目標(SLO)に基づいて、アプリケーションが最適なパフォーマンスを発揮するよう徹底したいと考えています。アプリケーション・リソースの可用性は、アプリケーションの効率性・拡張性・信頼性に直接影響するため、性能を確保する上で非常に重要です。しかし、従来の手作業によるリソース最適化手法では、動的なクラウド環境のニーズに対応できません。

IBM Instana Observabilityは、IBM Turbonomicによって提供されるリソース自動最適化機能を統合し、IT環境全体の集約された性能を最適な状態に維持します。これにより、アプリケーションを監視し、リアルタイムのデータと需要に基づき、単一の場所からすべての人材確保の決定を実行することができます。

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性能を確保しながら、コストと無駄を削減

特長

性能リスクの特定 無駄を削減 Kubernetesを大規模に実行
メリット
性能のリスク軽減

積極的なリソースの推奨事項により、アプリケーションの性能に関連するリスク・プロファイルを軽減します。

MTBFとMTTRの削減

リソースの混雑を解消し、障害間隔を短縮することで、インシデントの解決時間を短縮します。

クラウドの無駄を削減

アプリケーションのコンテキストで効率の最適化アクションを実行することで、リソースの過剰な割り当てを回避します。

次のステップ

リソースの制約が発生する前に回避し、アプリケーションに動的にリソースを供給して、必要な性能ニーズを満たすことができます。

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