Kubernetes 최적화 - IBM Turbonomic

성능 및 비용 효율성을 위한 쿠버네티스 최적화

IBM Turbonomic은 리소스 관리를 자동화하여 탄력성을 확보하고 성능과 비용의 균형을 유지함으로써 쿠버네티스 환경을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

Turbonomic의 이점은 다음과 같습니다.

최저 비용으로 성능 제공
자동화를 통한 클라우드 비용 최소화
수요에 따라 컨테이너 크기 조정, 파드 이동, 클러스터 확장 작업을 지속적으로 안전하게 최적화
심층적인 Health Insights를 위해 전체 쿠버네티스 스택에 대한 가시성 확보

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백서

쿠버네티스 성능 향상 방법 알아보기

성능 관리

분석

임계값 넘어서기

서비스 수준 목표(SLO)를 통해 고객 경험을 최적화하려면 애플리케이션 수요에 대한 끊임없는 분석과 지속적인 자동화가 필요합니다. 이를 통해 SLO를 Kubernetes 클러스터에 대한 동적 리소싱과 연계해 주는 하향식 풀 스택 데이터 소스를 확보하게 됩니다.

규모 조정

컨테이너 규모 조정

워크로드 수요에 따라 컨테이너 리소스 요청 및 제한을 확장하거나 축소할 수 있습니다. 실시간으로 또는 DevOps 배치 프로세스의 일환으로 작업을 실행하세요. 이러한 작업은 CPU 및 계산 리소스를 정확하게 프로비저닝하여 클라우드 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

리소싱

지속적인 팟(Pod) 이동

팟(Pod)을 언제, 어느 노드로 이동해야 하나요? 팟(Pod)을 자동으로 이동하여 리소스 정체를 방지하고 중단 없이 클러스터 조각 모음을 수행하세요.

리소싱

지능형 클러스터 확장

클러스터의 규모를 언제, 얼마나 조정하나요? Turbonomic 소프트웨어는 팟(Pod)의 클러스터 용량이 너무 적거나 많은 상황을 파악하여 알맞은 조정 작업을 제공할 수 있습니다. 이는 Kubernetes 리소스 사용률을 관리하고 전반적인 비용 최적화에 집중하는 데 도움이 됩니다.

계획 수립

컨테이너 계획

추가적인 성장에 어떻게 대응하나요? 몇 번의 클릭으로 기존 환경을 최적화하여 성장에 필요한 용량을 확보하는 방법을 시뮬레이션해 보세요. 이를 통해 Kubernetes 비용 및 리소스 관리에 계속 집중하면서 디지털 이니셔티브를 확장할 수 있습니다.

사례 연구

소프트웨어 및 서비스

리소스를 최적화하고 혁신에 집중하는 O.C. Tanner

O.C. Tanner는 가장 의미 있고 매력적인 경험을 조성하기 위해 끊임없이 서비스를 개발하고 있습니다. 하지만 개발자가 뛰어난 성과를 내려면 빠르고 민첩한 환경에서 적절한 리소스에 적시에 액세스할 수 있어야 합니다. 이는 이 회사가 IBM Turbonomic 하이브리드 클라우드 비용 최적화 소프트웨어를 사용하기 전까지 직면했던 중요한 과제였습니다.

통합

지속적인 성능을 위해 자동화된 의사 결정으로 앱 기반의 풀 스택 관리를 달성하려면 컨테이너 플랫폼과 통합하세요.

모든 통합 보기

Kubernetes

애플리케이션 스택의 모든 계층에서 리소스를 지속적으로 자동 관리하여 최적 성능을 보장합니다.

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Red Hat OpenShift

의사 결정을 자동화하면서 성능을 보장하고 비용을 최소화하며 규정 준수를 유지합니다.

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Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)

EKS에서 실행되는 애플리케이션의 성능을 보장하고 EKS 클러스터를 다른 배포와 함께 확인합니다.

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Azure Kubernetes Service(AKS)

애플리케이션의 지속적인 성능을 보장하는 앱 중심의 하향식 분석 방법을 이용합니다.

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Google Kubernetes Engine(GKE)

자동화된 작업을 통해 지속적인 성능과 탄력성을 확보합니다.

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