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。
データシートのダウンロード
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
領域
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
接続されていないストレージディスクの削除
データベースのスケールアップ/ダウン
リージョンのCUDを購入する
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
「リフト・アンド・シフト」の移行計画と最適化された移行計画の両方のパフォーマンスとコストへの影響をモデル化して比較し、既存のワークロードを最適なVMおよびストレージディスクファミリータイプにそのままマッピングして最適化
単一のデータソースを中心にクラウド、アプリケーション、DevOpsチーム間のコラボレーションを促進
将来のワークロードの移行とクラウド統合に備え、スケーラブルで反復可能なプロセスを通じてGCPへのワークロードを加速化
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します。
Turbonomicは、フルスタックの視覚化、インテリジェントな自動化、AIを活用したインサイトの取得、特許取得済みの抽象機能により、Google Cloudの全アカウントに加え、その他のパブリッククラウドやオンプレミスのデータセンター環境も一元管理できます。
自動化が可能なクラウド・コスト最適化ツールで、アプリケーションのパフォーマンスを維持しながらクラウドの支出を抑制します。
正確で使いやすいクラウド移行計画機能で、クラウドへの移行プロジェクトを加速化します。
Kubernetesオートメーションを最適化して、サービス・レベル目標をコスト効率よく達成します。
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・ツールに接続して、リアルタイムの要求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・インベントリーを含む環境を最適化します。
リアルタイムの要求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インベントリーを含む環境を最適化します。
リソースのアクションが規定されているので、クラウドへの投資と節約額を計算します。
継続的に生成されるアクションにより、リアルタイムの要求に基づいてAzure VM、データベース、ボリュームを最適化します。
カスタム料金体系を活用して、Azure環境のワークロード・サイズと予約済みインスタンスのカバレッジを計算します。
クラウドへの投資とコスト削減をより正確に計算できます。
Azure App Serviceを使用して、アプリケーション・デプロイメントの構成を計画します。