IBM TurbonomicによるKubernetesの最適化
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
Kubernetesによるサービス品質が、すぐに向上する管理手法 デモを予約
Kubernetes最適化のイラスト
Kubernetesリソースの最適化を利用してメトリックとミッションの整合性を図る

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しません。

サービス・レベル目標(SLO)を意味のあるものにするためには、ビジネスへの影響と顧客体験という重要な指標を測定する必要があります。Turbonomicソフトウェアは、リソースの適切な割り振りと、それを実行するタイミングを自動的に決定することで、SLOを満たすために必要なものをKubernetes環境と基幹業務を担うアプリが確実に取得できるようにします。
 

Kubernetesのパフォーマンス管理
分析 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。そうすることで、トップダウン、フルスタックの真のデータソースが実現し、SLOと動的リソースをKubernetesクラスタに関連付けることができます。


適切なサイズ設定 コンテナの適切なサイズ設定

コンテナのリソース要求をスケーリングし、ワークロードデマンドに基づいてスケールアップまたはダウンを制限できます。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。これらの操作によって、CPUと計算リソースを正確にプロビジョニングしてクラウドのコストを削減できます。


リソース管理 継続的なポッドの移動

ポッドを移動するタイミングと移動先のノードを決める必要があります。リソースの集中を回避し、中断なくクラスターがデフラグされるようにポッドを自動的に移動します。


リソース管理 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。Turbonomicソフトウェアを使用すると、ポッドのクラスター容量が過小または過大であるかを特定し、それに応じて容量を調整することができるため、Kubernetesリソースの使用率を管理し、全体的なコストの最適化に注力できます。


計画立案 コンテナの計画立案

成長の拡大に対応するにはどうすればいいでしょうか?それには、数回クリック操作するだけで、既存の環境を最適化して成長に向けたキャパシティを解放する方法をシミュレーションします。このシミュレーションにより、Kubernetesのコストとリソースの管理を維持しながら、デジタル・イニシアチブを拡大できます。

メリット デモを予約 自動化されたKubernetesのアクション

開発者、DevOps、およびSREは、しきい値、制約、または自動拡張のポリシーを設定する必要はありません。Turbonomicプラットフォームは、最適なリソースを決定し、リソースの使用を最適化するために自動化できるアクションを提供します。さらに、統合プラットフォームにより、すべてのチームが共通の理解でつながります。

キャパシティー費用の削減

Kubernetes上で実行されるマイクロサービス・アーキテクチャーでは、開発者は最も適切な推測をしてリソースの決定を行う必要があります。Turbonomicソフトウェアを使用すると、自動的にアプリのデマンドに基づいてコンテナのサイズを変更し、ポッドを移動し、クラスターをスケーリングし、パフォーマンスとコスト効率を確保するためにKubernetesを最適化できます。

DevOpsの加速化

導入の頻度とスケーリングを安全に増やします。分析機能がDevOpsワークフローに統合されるため、新規と既存のサービスのパフォーマンスを確保できます。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。

当チームには、Akkerisプラットフォームを実行するKubernetesコンポーネントがあり、開発者に提供するサービスが多数ありますが、Turbonomicを利用することでそれらのサービスを最適化する方法を理解できました。 Sam Beckett クラウド・エンジニア O.C. Tanner社
統合 コンテナ・プラットフォームに統合して、継続的なパフォーマンスのために意思決定を自動化することにより、アプリケーション駆動型フル・スタック管理を実現します。 すべての統合を表示 Kubernetes

アプリケーションスタックのすべての層でリソースを継続的かつ自動的に管理し、最適なパフォーマンスを確保します。

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Red Hat OpenShift

意思決定を自動化することで、パフォーマンスの確保、コスト削減、コンプライアンス遵守を同時に実現します。

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Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)

EKS上で稼働するアプリケーションのパフォーマンス確保を支援し、他のディストリビューションと共にEKSクラスターを表示できます。

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Azure Kubernetes Service(AKS)

アプリケーションの継続的なパフォーマンスを確保する、トップダウンのアプリケーション駆動型分析です。

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Google Kubernetes Engine(GKE)

自動化されたアクションにより、継続的なパフォーマンスと伸縮性を確保します。

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関連するユースケース 持続可能なIT

Turbonomicプラットフォームは、インテリジェント・オートメーションを使って利用率を高め、エネルギー・コストと二酸化炭素排出量を削減し、常時効率的なオペレーションを達成します。

データセンターの最新化

Turbonomicソフトウェアは、アプリケーションのリソース・レベルを自動的に最適化しながら、ビジネス・ニーズに合わせてリアルタイムで動的に拡張させます。モダナイゼーション戦略により、より効率的なデータセンターを構築することで、よりよいビジネス成果が得られます。

クラウド移行計画

Turbonomicプラットフォームは、使いやすいクラウド移行計画により、クラウドの消費量を最初から最適化し、クラウド移行を簡素化します。

Turbonomicを始めましょう

安全にコストを削減しながら、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に改善する方法を紹介します。

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