여러분은 탄력성, 복원력 및 출시 속도의 이점을 누리기 위해 컨테이너화와 쿠버네티스에 투자했습니다. 하지만 가용성 및 대기 시간과 같은 기존의 메트릭은 동적 멀티클라우드 또는 컨테이너화된 환경에서 성능을 해결하지 못합니다.
서비스 수준 목표(SLO)가 유의미하려면 비즈니스 영향 및 고객 경험과 같은 중요한 사항을 측정해야 합니다. IBM® Turbonomic 소프트웨어는 적절한 리소스 할당 작업과 그러한 작업의 생성 시기를 자동으로 결정하여 Kubernetes 환경과 업무상 중요한 앱이 SLO를 달성하는 데 필요한 것을 정확히 갖추도록 지원합니다.
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.
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.
팟(Pod)을 언제, 어느 노드로 이동해야 하나요? 팟(Pod)을 자동으로 이동하여 리소스 정체를 방지하고 중단 없이 클러스터 조각 모음을 수행하세요.
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.
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.
개발자, DevOps, SRE는 임계값, 제한조건 또는 자동 확장 정책을 설정하지 않아도 됩니다. Turbonomic 플랫폼은 가장 적합한 리소싱 의사결정을 내리며, 리소스 사용을 최적화하기 위해 자동화할 수 있는 작업을 제공합니다. 또한 통합 플랫폼은 모든 팀이 공통된 이해를 확보하도록 연결합니다.
Kubernetes에서 실행되는 마이크로서비스 아키텍처는 개발자가 최선의 추측으로 리소싱 의사결정을 내리도록 강력하게 지원합니다. Turbonomic 소프트웨어는 앱 수요에 따라 자동으로 컨테이너 규모를 조정하고 팟(Pod)을 이동하며 클러스터 규모를 조정하여 성능 및 비용 효율성을 위해 Kubernetes를 최적화하도록 도와줍니다.
배치의 빈도와 규모를 안전하게 늘리세요. 당사의 분석은 DevOps 워크플로우와 통합되어 신규 및 기존 서비스의 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 팀은 자동화 덕분에 여러 플랫폼 또는 클라우드에서 여러 테넌트를 관리할 수 있습니다.
애플리케이션 스택의 모든 계층에서 리소스를 지속적으로 자동 관리하여 최적 성능을 보장합니다.
의사 결정을 자동화하면서 성능을 보장하고 비용을 최소화하며 규정 준수를 유지합니다.
EKS에서 실행되는 애플리케이션의 성능을 보장하고 EKS 클러스터를 다른 배포와 함께 확인합니다.
애플리케이션의 지속적인 성능을 보장하는 앱 중심의 하향식 분석 방법을 이용합니다.
자동화된 작업을 통해 지속적인 성능과 탄력성을 확보합니다.
Turbonomic 플랫폼은 지능형 자동화를 사용하여 사용률을 높이고 에너지 비용과 탄소 배출량을 줄이며 지속적으로 효율적인 운영을 달성합니다.
Turbonomic 소프트웨어는 실시간으로 비즈니스 요구에 따라 동적으로 확장하면서 애플리케이션의 리소싱 수준을 자동으로 최적화합니다. 현대화 전략을 통해 보다 효율적인 데이터 센터와 탁월한 결과를 얻을 수 있습니다.
Turbonomic 플랫폼은 사용하기 쉬운 클라우드 마이그레이션 계획을 제공하므로 사용자는 처음부터 클라우드 소비를 최적화하고 클라우드 마이그레이션을 단순화할 수 있습니다.