Turbonomicは、リアルタイムでリソースを動的に割り当てることで効率を高め、コストを削減しながら、ダウンタイムを防止し、最高のアプリケーション・パフォーマンスを実現します。
インテリジェントな自動化とプロアクティブなリソース管理により、既存のリソースを効率的に拡張
組み込みのプリエンプティブ分析により、リソースの活用率を最大化し、無駄を最小限に抑え、ROIを向上させることができます。
動的なリソース割り当てにより、コストを管理しながら既存のインフラストラクチャーの使用を最適化します。
オンプレミス、パブリック、プライベート、ハイブリッド、マルチクラウドのドメインにわたるシームレスな統合。
Turbonomicは、ハイブリッド・マルチクラウド環境全体でアプリケーション・リソースのパフォーマンスを継続的に最適化します。
フルスタックの可視性
Turbonomicは、アプリケーション、コンテナ、VM、インフラを継続的に分析し、依存関係やリソースの流れを可視化し、パフォーマンスに影響を与える前にリスクを検出します。ワークロードの適正化、キャパシティー・モデリング、ポリシー準拠のスケーリング判断に向けて、データに基づいたアクションを提供します。
インテリジェントな自動化とアクション
Turbonomicは必要なアクションを推奨するだけでなく、ハイブリッド・マルチクラウド環境全体で、ポリシーに基づき安全に実行します。KubernetesにおけるPodのスケーリングからVMwareにおけるVMの配置まで、ITチームが手動操作することなく、監査可能な状態で、エンタープライズ規模で運用することができます。
複雑な環境でもパフォーマンスを確実に保証
Turbonomicは、コンピュート、ストレージ、ネットワーク、GPUなどのリソースをリアルタイムの需要に合わせて調整し、ワークロードがSLO(サービスレベル目標)を満たすように保ちます。リソース競合の防止、ワークロードの再配置、リソースの適正化をリアルタイムで行うことで、変化する環境下でもアプリケーションの安定したパフォーマンスを保証します。
先進企業がTurbonomicを活用して、リソースの最適化、パフォーマンスの保証、そしてハイブリッド・マルチクラウド環境全体での成果の創出を、どのように実現しているかご覧ください。
クラウドシフトに伴う変化に対応するため、自動化されたリソース管理を活用。日本電気株式会社(NEC)が導入から5カ月でクラウド・コストの10-20%削減を実現した事例をご覧ください。
累積メモリ制限の減少は、毎月45,000件の自動リソーシング・アクションによって促進されています。IBMのCIO(最高情報責任者)がリソースの割り当てを最適化した方法をご覧ください。
VMwareのライセンス費用が削減し、利用率が15%向上。TurbonomicがAPIS ITによる重要な官公庁・自治体サービスのパフォーマンスを最大化した方法をご覧ください。
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*IBMが依頼したForrester社のTotal Economic Impact™ Study(2024年1月)による