Optimización de costos de Azure con IBM Turbonomic

Optimice automáticamente el inventario y los costos de máquinas virtuales, discos, SQL, AKS y RI de Azure en función de la demanda en tiempo real con Turbonomic para Azure
Ilustración de integración de Microsoft Azure para IBM Turbonomic
Acelerar la optimización de Azure

Microsoft Azure es la plataforma de infraestructura de Microsoft para la nube pública. La plataforma IBM Turbonomic se integra con Azure a través de un servicio principal de Azure y aprovecha Azure Resource Manager.

La plataforma Turbonomic genera continuamente acciones que optimizan las máquinas virtuales, las bases de datos y los discos de Azure en función de la demanda en tiempo real. Sus acciones prescritas ayudan a garantizar el rendimiento, al tiempo que minimizan los costos. Además, la plataforma administra su inventario de instancias reservadas (RI) y dirige acciones que maximizan la utilización y la cobertura de RI, todo a través de la lente del rendimiento de la aplicación.

Nota: Para habilitar el conocimiento de Azure RI y las tarifas negociadas, debe proporcionar a la plataforma Turbonomic acceso a las tarifas del Contrato Microsoft Enterprise a través del objetivo del mismo.

Descargue la ficha técnica

La integración de Turbonomic Azure

  • On-prem o SaaS

  • Se conecta sin agente a su(s) cuenta(s) de Azure a través de API con credenciales de solo lectura

  • Se integra con Azure Resource Manager para extraer todas las métricas y metadatos

  • Descubra las entidades Azure y empiece a generar acciones de optimización en 60 minutos 

  • Máquinas virtuales (máquinas virtuales de Azure)

  • CPU virtual de máquina virtual

  • VM vMemory (si está habilitada)

  • Acceso al almacenamiento de VM (IOPS)

  • Rendimiento neto de la máquina virtual

  • Rendimiento de E/S de VM

  • Cantidad de almacenamiento de VM

  • Cobertura de instancia reservada para máquinas virtuales

  • Memoria virtual de base de datos

  • vCPU de base de datos

  • Cantidad de almacenamiento de base de datos

  • Rendimiento de E/S de base de datos

  • Tasa de aciertos de la caché de la base de datos

  • Conexiones de base de datos

  • Inventario de RI

  • Cobertura RI (VM)

  • Escalar la máquina virtual de Azure hacia arriba o hacia abajo a diferentes tipos o niveles (incluidas las instancias reservadas)

  • Detener/iniciar Azure VM (conocido como "estacionamiento")

  • Escalar discos hacia arriba/hacia abajo

  • Eliminar discos no conectados

  • Ampliar/reducir la base de datos

  • Suspender la base de datos (pools SQL dedicados)

  • Comprar RI para la región

Optimización de costos de Azure 
  • Maximice el uso de las instancias reservadas y los planes de ahorro existentes, e identifique oportunidades para aumentar la cobertura de descuento

  • Dé soporte a ciclos de lanzamiento rápidos modelando y optimizando costos mediante escenarios de planificación supuestos

  • Escalado automático consciente de los costos para adaptarse a las demandas de carga de trabajo, eliminando la infrautilización y el aprovisionamiento excesivo, a la vez que se mantiene el rendimiento

Planificación de migración para Azure 
  • Modelar y comparar el rendimiento y las implicaciones económicas de los planes de migración "lift-and-shift" y optimizados, asignando las cargas de trabajo existentes a las máquinas virtuales y a las familias y tipos de discos de almacenamiento que mejor se adapten a ellas, tal como son y, posteriormente, optimizadas

  • Fomentar la colaboración entre los equipos de nube, aplicación y DevOps en torno a una única fuente de datos

  • Acelerar las cargas de trabajo en AWS a través de procesos escalables y repetibles para futuras migraciones de cargas de trabajo y consolidaciones en la nube

Compatibilidad con Azure Kubernetes Service (AKS) nativa de la nube 
  • Detecte y asigne automáticamente interdependencias entre servicios, contenedores, especificaciones, pods, controladores de carga de trabajo, espacios de nombres, clústeres y máquinas virtuales de AKS 

  • Optimice continuamente el desempeño y el costo de Kubernetes mediante el dimensionamiento automatizado de los contenedores, los movimientos de pod, el escalado de clústeres y la planificación

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