Gratis hasta 650 horas al año con la optimización automatizada de costos y rendimiento de Kubernetes*
Reajusta automáticamente las cargas de trabajo de Kubernetes, reduciendo el desperdicio y liberando a los equipos de TI para que se centren en la innovación, no en el ajuste manual.
Escala dinámicamente los pods en función de métricas basadas en SLO para mantener la capacidad de respuesta de las aplicaciones durante los picos de demanda sin un costoso sobreaprovisionamiento.
Mueve proactivamente los pods entre clústeres para mejorar la utilización, reducir la capacidad inactiva y maximizar la eficiencia de Kubernetes.
Genera y automatiza acciones confiables que respetan las políticas de gobernanza, las licencias y las seguridad, al tiempo que mantiene la confiabilidad de las aplicaciones.
Reduce los gastos al eliminar los recursos sobreprovisionados mientras se garantiza que las cargas de trabajo de los contenedores continúen funcionando sin interrupciones.
Proporciona una optimización coherente de la carga de trabajo en todas las distribuciones de Kubernetes, incluido Red Hat OpenShift, y en entornos de varios clústeres.
Gestione el rendimiento con la optimización de Kubernetes
Turbonomic ingiere métricas en vivo sobre el consumo de CPU, memoria y E/S a nivel de contenedor, pod y nodo. Correlaciona estos datos de utilización con los recursos solicitados y configurados para identificar ineficiencias. Este análisis continuo forma la base para tomar decisiones de optimización precisas en todo el clúster.
Turbonomic genera acciones ejecutables específicas, como ajustar las solicitudes de CPU o memoria, escalar réplicas o reequilibrar las cargas de trabajo. Estas acciones se validan con respecto a las restricciones de rendimiento, cumplimiento y políticas antes de recomendarlas o automatizarlas. Este motor va más allá del monitoreo estático para impulsar una optimización continua y confiable en los entornos de Kubernetes.
Turbonomic se integra de forma nativa con la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Kubernetes para ejecutar acciones de optimización de forma segura y perfecta. Al aprovechar el plano de control, puede reajustar, escalar y programar sin interrumpir las cargas de trabajo. Esta estrecha integración garantiza que las acciones de optimización sean transparentes y auditables, y que estén alineadas con la orquestación del clúster.
Cada acción de optimización respeta las políticas definidas por la empresa, incluidas las reglas de afinidad, las licencias y las restricciones de gobernanza y cumplimiento. El marco de automatización de Turbonomic garantiza que los ajustes de recursos y los traslados de cargas de trabajo no incumplan los requisitos operativos. Esta estrategia crea un sistema de confianza en el que la optimización se ajusta a las normas de la organización desde el momento de su diseño.
Simule acciones de optimización antes de la ejecución para comprender su impacto en el rendimiento, la capacidad y el costo. Turbonomic muestra cómo cambiar el tamaño de los contenedores, mover cargas de trabajo o ajustar nodos afectaría el costo, el rendimiento y la capacidad. Al visualizar estos resultados con anticipación, los equipos pueden identificar estrategias seguras y rentables y garantizar que la optimización se alinee con los SLO y los objetivos de negocio.
Turbonomic ingiere métricas en vivo sobre el consumo de CPU, memoria y E/S a nivel de contenedor, pod y nodo. Correlaciona estos datos de utilización con los recursos solicitados y configurados para identificar ineficiencias. Este análisis continuo forma la base para tomar decisiones de optimización precisas en todo el clúster.
Turbonomic genera acciones ejecutables específicas, como ajustar las solicitudes de CPU o memoria, escalar réplicas o reequilibrar las cargas de trabajo. Estas acciones se validan con respecto a las restricciones de rendimiento, cumplimiento y políticas antes de recomendarlas o automatizarlas. Este motor va más allá del monitoreo estático para impulsar una optimización continua y confiable en los entornos de Kubernetes.
Turbonomic se integra de forma nativa con la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Kubernetes para ejecutar acciones de optimización de forma segura y perfecta. Al aprovechar el plano de control, puede reajustar, escalar y programar sin interrumpir las cargas de trabajo. Esta estrecha integración garantiza que las acciones de optimización sean transparentes y auditables, y que estén alineadas con la orquestación del clúster.
Cada acción de optimización respeta las políticas definidas por la empresa, incluidas las reglas de afinidad, las licencias y las restricciones de gobernanza y cumplimiento. El marco de automatización de Turbonomic garantiza que los ajustes de recursos y los traslados de cargas de trabajo no incumplan los requisitos operativos. Esta estrategia crea un sistema de confianza en el que la optimización se ajusta a las normas de la organización desde el momento de su diseño.
Simule acciones de optimización antes de la ejecución para comprender su impacto en el rendimiento, la capacidad y el costo. Turbonomic muestra cómo cambiar el tamaño de los contenedores, mover cargas de trabajo o ajustar nodos afectaría el costo, el rendimiento y la capacidad. Al visualizar estos resultados con anticipación, los equipos pueden identificar estrategias seguras y rentables y garantizar que la optimización se alinee con los SLO y los objetivos de negocio.
Integraciones
Turbonomic se integra con las principales plataformas de Kubernetes, como Red Hat OpenShift, Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE, IBM Cloud Kubernetes y Kubecost. Supervisa continuamente los clústeres y los contenedores en entornos híbridos y multinube para recomendar medidas de escalado y ubicación que permitan optimizar el rendimiento y la eficiencia.
Recursos
Turbonomic protagonizó "Inside the Blueprint" en Bloomberg y FOX Business.
Turbonomic reajusta continuamente el tamaño de las solicitudes y los límites de los contenedores, consolida los pods y automatiza las acciones de los nodos. Este enfoque elimina el sobreaprovisionamiento y reduce los gastos de Kubernetes mientras mantiene el rendimiento.
Analiza la demanda en tiempo real y escala los pods a través de controladores de carga de trabajo para cumplir con los objetivos de nivel de servicio (SLO). Al evitar la congestión y la falta de recursos, las aplicaciones siguen respondiendo con rapidez incluso en momentos de máxima carga.
La mayoría de las cargas de trabajo de Kubernetes solicitan más CPU y memoria de la que utilizan, lo que infla las facturas de la nube. Turbonomic analiza el uso real de los contenedores y lo compara continuamente con las solicitudes y límites configurados. A continuación, genera acciones seguras y automatizadas para reajustar las cargas de trabajo, garantizando la confiabilidad sin desperdicio.
El HPA y VPA reaccionan a los umbrales de utilización configurados manualmente y carecen de contexto de lote completo. A menudo corrigen en exceso o pierden oportunidades de eficiencia. Turbonomic analiza la demanda, la saturación, el comportamiento histórico en pods, nodos y clústeres y restricciones como cuotas de espacio de nombres, contaminaciones y tolerancias, afinidad y antiafinidad. Impulsa las decisiones de escalamiento que mantienen el rendimiento y, al mismo tiempo, reduce los gastos innecesarios. Utiliza un conjunto de políticas predeterminadas para generar acciones rápidamente, pero también se pueden configurar para adaptarse a las necesidades de su aplicación.
Sí. Turbonomic admite distribuciones de Kubernetes como Amazon EKS, Azure AKS, Google GKE y Red Hat OpenShift. Proporciona una optimización constante en entornos híbridos y de varios clústeres.
No. El reajuste, el escalado y los movimientos de pods se ejecutan de forma segura a través de los controladores de Kubernetes. En el caso de J.B. Hunt, las migraciones y optimizaciones a gran escala se completaron con cero tiempo de inactividad.
Notas de pie de página
*Según un estudio de caso de J.B. Hunt realizado por IBM