这是 IBM® 内部的首席信息官 (CIO) 组织每天关注的重点。CIO 组织负责管理维持 IBM 运行的各种应用程序,其范围涵盖从供应链和物流到销售、营销和财务系统,再到数字工作场所解决方案。
该团队的指导原则是加快创新步伐,同时减少碳足迹。该团队于 2019 年开始采用 Red Hat® OpenShift®,以此作为跨 IBM® Z、IBM® Power、x86 和容器架构的面向企业平台的总体方法的其中一部分。这表示要在企业层面采用标准平台来提高速度。借助 OpenShift,迁移到大型多租户环境也使得依赖现有工具和流程来管理容量和维持最佳应用程序密度变得愈发困难。
即使在 IBM,应用团队在部署新服务时,也经常面临如何理解正确基础架构资源配置方面的难题。“与业内其他应用程序团队一样,我们团队历来都会过度配置以免出现与容量相关的中断,但这也会引入需由我们团队解答的一系列新问题。我们负责确定和实施最佳资源分配以最大限度提高性能,同时在较长时段内最大限度地降低成本”,IBM 混合云平台首席信息官兼副总裁 Matt Lyteson 指出。
在开始采用 Red Hat OpenShift 之后,随着环境复杂性的上升,Lyteson 和他的团队很快就意识到,手动修复过度分配的资源并不可行。在多租户环境中优化资源分配的流程已非人力可及。因此,该团队转向 IBM® Turbonomic 混合云成本优化解决方案。
实现 3.8 TB 的累积内存限制降幅
IBM Turbonomic 每月会执行 45,000 次自动资源配置操作
在多租户 OpenShift 环境中优化资源分配十分复杂,但在实施 Turbonomic 后,团队便发现前进的道路忽然变得豁然开朗。“我们不需要改变自己的平台,也不需要改变原有工作方式来实施 Turbonomic。安装后,几乎立即便可获取切实可行的数据”,IBM 混合云架构师兼 STSM 成员 Ryan DeJana 解释道。几个小时内,团队便可获取跨多个 OpenShift 集群的容量分配整体视图,并可看到需优化的内容。团队的下一步任务是探索自动化资源配置操作。但首先,Lyteson 需说服团队相信自动化是正确的解决之道。
“就连我自己也必须被说服去试用自动化。作为一名开发人员,将资源配置的控制权转移给软件平台这个第一步可能会让人十分不安”,DeJana 坦诚地表示。Turbonomic 的全栈可见性(即,以从应用程序层到基础设施的角度来观察整个环境的能力)是缓解此担忧并推动发展的关键所在。
Lyteson 说服团队去试用自动化,并亲眼见证 Turbonomic 正执行正确操作来调整环境。该团队从迁移其非生产和开发集群着手。“几天之内,团队就清楚地认识到 Turbonomic 的 AI 驱动式自动化正在为打造一个性能更高、更高效的环境做出贡献”,DeJana 评论道。
如今,该团队会使用 Turbonomic 的实时应用程序使用数据来自动调整 88% 非生产应用程序和 42% 生产应用程序的资源分配情况。“Turbonomic 在时间和变革速度方面为我们提供了帮助。我们不仅要求团队更快地开发出新的业务功能并更快进行交付,同时我们还要求他们知道自己实际需要多少资源”,DeJana 解释道。“借助 Turbonomic,我们可借助自动化来调整资源分配。我们不会让自己的开发人员观看并了解如何自行手动完成这些资源更改。我们正努力消除他们生活中的摩擦,以便他们能专注于创造业务价值。”
目前,该团队依靠 Turbonomic 的 AI 驱动式自动化功能每月执行 45,000 项操作。“当您意识到我们环境的复杂性以及 Turbonomic 所产生的影响时,您便无法计算我们通过实施 Turbonomic 自动化资源配置操作所节省的时间。这是因为,如果没有 Turbonomic 自动化,我们根本就无法执行如此大量的操作”,Lyteson 解释道。目前,他们的累积内存限制减少了 3.8 TB,CPU 请求也减少了 64%。这些效率提升对企业带来了重大财务影响。它们消除了手动修复所花费的时间,并让团队能专注于创新,从而最大限度地帮助降低了团队的劳动力成本。它们还帮助团队延长了现有基础设施的使用寿命,并避免对新硬件进行不必要的投资,同时进一步优化在 IBM® Cloud 上运行的 Red Hat OpenShift 资产。
展望未来,该团队计划扩大 Turbonomic 的采用范围,从而支持“基础设施即服务”(IaaS) 的规划和监控,以及集群资源优化规划。他们还将为生产环境中的任务关键型应用程序启用 Turbonomic。“我对迄今为止通过 Turbonomic 取得的成果感到非常满意,同时也很兴奋能见证该平台还能带领我们走向何方”,DeJana 说道。
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美国出品,2023 年 2 月。
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