Zwei Schlüsselaspekte der Turbonomic-Hybrid-Cloud-Kostenoptimierung sind die KI-gestützten Resourcing-Empfehlungen und die automatisierten Maßnahmen. Für ihre lokale Umgebung, die aus VMware und Microsoft Hyper V besteht, automatisieren Auten und sein Team alle nicht unterbrechenden Aktionen rund um die Uhr und skalieren die nicht produktiven Aktionen während eines nächtlichen Wartungsfensters. Im Laufe von 12 Monaten führte Turbonomic fast 2.000 Größenanpassungen durch, die - wenn man davon ausgeht, dass ein manueller Eingriff 20 Minuten pro Aktion erfordert - über 650 Stunden der Zeit des Teams freisetzten, um sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren. Turbonomic hat das Team auch in seinem Planungsprozess für seine On-Premises-Umgebung unterstützt und ihm konkrete Beweise geliefert, die es dem oberen Management vorlegen kann, wenn neue Hosts gekauft werden müssen. Außerdem konnte das Team so sicherstellen, dass es einen Prüfpfad gibt, wenn Änderungen in der gesamten Umgebung implementiert werden: Turbonomic ruft das IT Service Management (ITSM) Webhook von J.B. Hunt auf, um Änderungsdatensätze für alle Skalierungsmaßnahmen zu erstellen.

In ihrer Azure-Umgebung verwendet das Team eine Kombination aus Empfehlungen und automatisierten Aktionen zur Verwaltung seiner Ressourcen. In ihrer Labor- und Testumgebung verlassen sie sich auf automatisierte Aktionen, aber in ihrer Produktionsumgebung folgen sie einem Governance-Prozess, bei dem sie Turbonomic-Empfehlungen an das breitere Team weitergeben, bevor sie ausgeführt werden. Sobald das Team dieser Aktion zusagt, verschiebt Cloud Operations diese Ressourcen in die Gruppe, die über eine Richtlinie verfügt, die diese Aktion in Zukunft automatisch ausführt.

Turbonomic hat dem Team von Auten auch geholfen, die Zusammenarbeit mit den Anwendungsverantwortlichen zu verbessern. Es hat sie in die Lage versetzt, Möglichkeiten zur Reduzierung von Abfall in ihrer Containerumgebung zu identifizieren, indem sie ihre Anwendungen neu gestalten. Um die Leistung seiner containerisierten Anwendungen zu gewährleisten, legt das Team laut Auten CPU- und Speichergrenzwerte fest, die auf dem basieren, was für den Start erforderlich ist, und nicht auf dem, was danach erforderlich ist. Dadurch wird zwar sichergestellt, dass diese Anwendungen über die Ressourcen verfügen, die sie während des Starts benötigen, aber es führt auch zu Verschwendung in ihrer Umgebung, da sie nicht die gleiche Menge an Ressourcen benötigen, um nach dem Start ausgeführt zu werden. Turbonomic identifiziert diese Diskrepanz und gibt ihnen klare Hinweise für Fälle, in denen es am besten wäre, ihre Anwendung neu zu gestalten, um mehr Ressourcen in ihrer Containerumgebung zu nutzen.

Zu Beginn des Jahres 2021 trat J.B. Hunt in eine strategische Allianz mit Google Cloud ein und beauftragte das Team mit der Migration des Großteil seiner Rechenumgebung – darunter 1.000 virtuelle Maschinen, 90 Kubernetes-Cluster, 915 Kubernetes-Knoten, 27.000 Pods und 500 Datenbanken – von Azure bis zur Google Cloud. Dank ihrer Architektur, ihrer Tools und ihres Talents konnten sie einen sechs- bis neunmonatigen Projektplan auf sechs Wochen reduzieren. Da das Team bei der Optimierung seiner Azure-Umgebung bereits auf Turbonomic vertraute, war es sicher, dass seine Arbeitslasten vor der Migration korrekt dimensioniert waren. Vor Beginn der Migration wussten sie, welche Dimensionierung sie in Google Cloud benötigen würden. Am Ende führten sie die Schicht in nur 35 Arbeitstagen ohne Ausfallzeiten durch.

Das Team hat bereits einen guten Start in die Google Cloud hingelegt, aber die Migrationsphase ist erst der Anfang. Das Team wird seine Umgebung weiter optimieren, um Abfall zu reduzieren und die Leistung seiner Anwendungen sicherzustellen. Ein wichtiger Aspekt in diesem fortlaufenden Optimierungsprozess wird ihre Fähigkeit sein, Ressourcenprobleme zu verhindern, bevor sie auftreten. Hier hilft die Google Cloud-Integration von Turbonomic.

Als frühe Nutzer der Google Cloud-Integration von Turbonomic haben Auten und sein Team damit begonnen, ihre nicht-produktive Umgebung auf Google Cloud auszurichten. Das Unternehmen plant, Turbonomic in seiner gesamten Produktionsumgebung einzusetzen, um die Auslastung und die Einsparungen zu verfolgen, die sich aus den KI-gestützten Empfehlungen und Maßnahmen von Turbonomic ergeben.

J.B. Hunt (link resides outside of ibm.com) wurde 1961 gegründet und ist ein Fortune-500-Unternehmen für Transport und Logistik mit Hauptsitz in Lowell, Arkansas. Von Anfang an stand ein hervorragender Kundenservice im Mittelpunkt der Mission von J.B. Hunt. Beim Aufbau des effizientesten Transportnetzes in Nordamerika ist J.B. Hunt bestrebt, einen branchenführenden Service zu bieten und sich gleichzeitig für ökologische Nachhaltigkeit einzusetzen.