概要

310万

パブリッククラウド消費削減の現在価値(米ドル)

33%

パブリッククラウド年間消費の削減率

471%

6カ月未満の投資収益率(ROI)

クラウド環境の最適化

コンピュート

スケーリング・アクションの推奨事項を示す画面ショット

クラウド・コンピューティングの最適化

IBM Turbonomicは、クラウド・アプリケーションのワークロードに適した仮想マシン(VM)インスタンスのタイプを自動的に決定します。 このソリューションでは、次のようなさまざまな指標を使用します: VCPU、VMem、ネットワークとストレージ入出力(IO)、スループット、予約済みインスタンスの在庫、料金体系と割引、ディスク数、割り当て、使用可能な領域など。

ストレージ

クラウド・ストレージ・ボリューム上の保留中のアクションを示す画面ショット

クラウド・ストレージの最適化

IBM Turbonomicは、スループットとIOPSの要求を評価し、各ディスクに最適なストレージ・ソリューションを提供できるように拡張します。 これには、ストレージ階層間、およびストレージ階層内での拡張、ボリュームのサイズ拡大、101/102 Azure UltraでのIOPSまたはスループット容量をダウン時間なしで変更、接続されていないストレージ・デバイスの削除が含まれます。

データベース

データベース・サーバー上のアクションの推奨事項を示す画面ショット

データベースの最適化

Azure SQLとAWS RDSのデータベースのリソースを、アプリケーションが必要とするときに正確に拡張することで、未使用のデータベース容量に対する支払いなしで、Platform-as-a-Service(PaaS)をより効果的に活用できます。

コンテナ

コンテナ・クラスターを最適化するための推奨事項の画面ショット

Kubernetesの最適化

IBM Turbonomicがコンテナのライトサイジング、継続的なポッド移動、クラスターの高度な拡張性、コンテナ・プランニングにより、Kubernetesのアップストリーム・バージョンをどのように最適化するかをご覧ください。

予約済みインスタンス

推奨されるRI購入と節約プランの適用範囲を示す画面ショット

予約済みインスタンスの最適化

IBM Turbonomicは、使用効率に基づいて自動化された特定のコンピューティング・スケーリング・アクションを提供するため、既存のRIインベントリーをフルに活用し、予約からVMへの適用範囲を最大化できます。 ソフトウェアは自動的に合意レートを取り込み、表示します。

メリット

需要と供給の一致

アプリケーションの需要とクラウド・リソースをリアルタイムで正確に一致させます。

ワークフローの自動化

アプリケーション・リソース管理のアクションを運用ワークフローに自動的に組み込みます。

影響の確認

動的なリソース割り当てが重要なアプリケーションの応答時間に与える影響を常に確認します。

統合

お客様の声

IBM Turbonomicアプリケーション・リソース管理で実現できることをご紹介します。

デモ内容:システム全体の可視化 / 異常の即時検知・問題特定 / AIによるリソース再配分 / 障害自動対応

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