IBM TurbonomicによるGCPコストの最適化

Turbonomic for Google Cloudを使用して、リアルタイムの需要に基づいてGCP VM、ストレージディスク、GKE、CUDのインベントリーとコストを自動的に最適化

幾何学的な形をしたワークフローのイラスト
Google Cloudの自動最適化

Google Cloud Platform(GCP)は、Googleが作成・運営するパブリッククラウド・サービスのコレクションです。このプラットフォームはGoogleのハードウェア上で稼働し、コンピュート、ストレージ、アプリケーション開発のための複数のホスト・サービスで構成されています。

IBM Turbonomicプラットフォームは、アプリケーションの要求をすべてのGCP構成オプションに継続的にリアルタイムで一致させます。パフォーマンスが常に優先されるため、確実にアクションを自動化できると同時に、VMのリソースと課金データの分析に基づいてVMの拡張や再構成を行うことができます。さらに、IBM TurbonomicプラットフォームはすべてのGoogle Kubernetes Engine(GKE)インスタンスをサポートし、GKEクラスターを基盤となるGCPリソースに「つなぐ」ことができます。

Turbonomic GCPの統合

  • SaaSまたはオンプレミス

  • 読み取り専用認証情報を使用し、API経由のエージェントレスでGCPアカウントに接続

  • Opsエージェントと統合して、すべてのメトリクスとメタデータを取得

  • GCPエンティティを検出し、60分以内に最適化アクションの生成を開始

  • 仮想マシン

  • ディスク

  • ゾーン

  • VM vCPU

  • VM vMemory(有効な場合)

  • VMストレージアクセス(IOPS)

  • VMネットスループット 

  • VM入出力スループット

  • VMストレージ量

  • VM予約済みインスタンスのカバレッジ

  • データベースのvMemory 

  • データベースのvCPU

  • データベースのストレージ量

  • データベースの入出力スループット

  • データベース・キャッシュ・ヒット率 

  • データベース接続

  • CUDインベントリー

  • CUDのカバレッジ(VM)

- VMを異なるタイプまたは層(CUDを含む)にスケールアップ/スケールダウン

- VMの停止/開始(「一時停止」)

- ストレージディスクのスケールアップ/スケールダウン

- アタッチされていないストレージディスクの削除

Google Cloudのコストの最適化 
  • 既存の確約利用割引(CUD)を最大限に活用し、割引適用範囲を拡大する機会を特定

  • 「もしも」の計画シナリオを通じてコストのモデル化および最適化をすることで、迅速なリリースサイクルをサポート

  • コストを意識してワークロードの需要に合わせて自動スケーリングし、パフォーマンスを維持しながら過小利用や過剰プロビジョニングを排除

クラウドネイティブのGoogle Kubernetes Engine(GKE)のサポート 
  • GKEサービス、コンテナ、仕様、ポッド、ワークロード・コントローラー、名前空間、クラスタ、仮想マシン間の相互依存関係を自動的に検出してマッピングします。 

  • 自動化されたコンテナの適切なサイズ設定、ポッドの移動、クラスターのスケーリングと計画を通じて、Kubernetesのパフォーマンスとコストを継続的に最適化

レビュー
その他のパブリッククラウド統合

Google Cloud Platformの統合は、IBM Turbonomicプラットフォームで利用できるパブリッククラウド統合のうちの1つです。パブリッククラウド・ツールに接続し、リアルタイムの需要に基づいて継続的に生成されるアクションを使用して、予約済みインスタンスのインベントリーを含む環境を最適化します。

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AWS社のロゴ
Amazon Web Services(AWS)

リアルタイムの需要に基づいて継続的に生成されるアクションにより、予約済みインスタンスの在庫を含む環境を最適化します。

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Microsoft Azure

継続的に生成されるアクションにより、リアルタイムのデマンドに基づいてAzure VM、データベース、ボリュームを最適化します。

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