概要

評価指標とミッションの一致

ある企業は、コンテナ化とKubernetesに投資して、伸縮性、回復力、市場投入までの期間短縮というメリットを享受してきました。 しかし、可用性や待ち時間などの従来の指標では、動的なマルチクラウド環境やコンテナ化された環境でのパフォーマンスは解決されません。

サービス・レベル目標(SLO)を意味のあるものにするには、 ビジネスへの影響と顧客体験という重要な要素を測定する必要があります。 IBM®Turbonomic®アプリケーション・リソース管理ソフトウェアは、適切なタイミングでリソース処理を自動的に決定し、重要なアプリケーションがSLOを満たすために必要なものを正確に取得できるようにします。

Kubernetesの管理

SLO

クラウドの応答時間とトランザクションを示す画面ショット

しきい値を超える

サービス・レベル目標(SLO)を使用して顧客体験を最適化するには、アプリケーションの需要の継続的な分析と自動化が必要です。 これにより、トップダウンでフルスタックのデータ・ソースを使用してSLOを動的リソースに関連付け、適切な判断を下すことができます。

ライトサイジング

推奨されるサイズ変更アクションの画面ンショット

コンテナのライトサイジング

アプリケーションの要求に基づいて、コンテナの制限と要求を拡大、または縮小します。 アクションをリアルタイムで実行するか、DevOps導入プロセスの一部として実行します。

ポッドの移動

推奨されるポッド移動のアクションの画面ショット

継続的なポッドの移動

ポッドを移動するタイミングや どのノードへ移動するかについて考える必要があります。 リソースの集中を回避し、中断なしでクラスターをデフラグするために、ポッドを自動的に移動します。

クラスターの拡張性

仮想マシンに推奨されるプロビジョニング・アクションの画面ショット

クラスターの高度な拡張性

クラスターの規模を変更するタイミングと、 その容量について考える必要があります。 IBM Turbonomicは、ポッドのクラスター容量の過不足を確認し、別のノードをスピンアップしたり、ノードを一時停止するアクションを実行できます。

計画立案

構成と最適化の概要を示すコンテナ・クラスターの画面ショット

コンテナの計画立案

より多くの成長に対応するにはどうすればよいか。 数回クリックするだけで、既存の環境を最適化して容量を拡張できるようにする方法をシミュレートし、デジタル戦略を拡大できます。

メリット

手作業の最小化

開発者、DevOps、およびSREは、しきい値、制約、自動拡張のポリシーを設定する必要はありません。 IBM Turbonomicがリソースの決定を行い、自動化できるアクションを提供します。 また、統一されたプラットフォームにより、全てのチームが共通の認識を持つことができます。

キャパシティー費用の削減

Kubernetesは、開発者を最善のリソーシングの決断へと導きます。 IBM Turbonomicは、コンテナのサイズを適切に設定し、アプリケーションの需要に基づいてポッドを移動してクラスターを拡張します。これにより、必要以上に容量を使用したり、追加料金を支払ったりすることがなくなります。

DevOpsの加速

導入の頻度とスケールを安全に増やします。 分析機能はDevOpsワークフローに統合し、新しいサービスと既存のサービスが常に実行できるようにします。 また、自動化により、複数のプラットフォームやクラウドにわたって複数のテナントを管理できます。

対応するプラットフォーム

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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