Optimización de costes en GCP con IBM® Turbonomic
Optimice automáticamente máquinas virtuales de GCP, discos de almacenamiento, GKE, inventario de CUD y costes basados en la demanda en tiempo real con Turbonomic para Google Cloud
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Ilustración de la integración de Google Cloud Platform para IBM Turbonomic
Optimización automática de Google Cloud

Google Cloud Platform (GCP) es un conjunto de ofertas de nube pública creadas y gestionadas por Google. La plataforma se ejecuta en el hardware de Google y se compone de varios servicios alojados para la computación, almacenamiento y desarrollo de aplicaciones. 

La plataforma IBM® Turbonomic adapta de forma continua la demanda de las aplicaciones en tiempo real a todas las opciones de configuración de GCP. Le permite automatizar las acciones con toda confianza, ya que el rendimiento siempre es lo primero, y escalar y reconfigurar máquinas virtuales analizando sus datos de reasignación de recursos y facturación. Además, la plataforma IBM® Turbonomic es compatible con todas las instancias de Google Kubernetes Engine (GKE) y puede vincular sus clústeres GKE a los recursos GCP subyacentes.

Hoja de datos

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Integración de Turbonomic en GCP

Implementación
  • SaaS o en las instalaciones

  • Se conecta sin agentes a sus cuentas de GCP a través de API con credenciales de solo lectura

  • Se integra en Ops Agent para extraer todas las métricas y metadatos

  • Descubre entidades de GCP y comienza a generar acciones de optimización en 60 minutos

Entidades descubiertas
  • Máquinas virtuales

  • Discos

  • Zonas

Métricas descubiertas
  • VM vCPU

  • VM vMemory (si está habilitado)

  • Acceso al almacenamiento de VM (IOPS)

  • Rendimiento neto de la máquina virtual 

  • Rendimiento de E/S de la máquina virtual

  • Cantidad de almacenamiento de la máquina virtual

  • Disponibilidad de instancia reservada de la máquina virtual

  • Memoria virtual de la base de datos 

  • vCPU de la base de datos

  • Cantidad de almacenamiento de la base de datos

  • Rendimiento de E/S de la base de datos

  • Tasa de aciertos de caché de base de datos 

  • Conexiones de base de datos

  • Inventario de CUD

  • Cobertura de CUD (MV)

Acciones de optimización generadas
  • Ampliar/reducir la máquina virtual a diferentes tipos o niveles (incluidos los CUD)

  • Detener/iniciar MV (conocido como "estacionamiento")

  • Aumento/disminución de los discos de almacenamiento

  • Eliminar discos de almacenamiento no conectados

  • Ampliar/reducir base de datos

  • Comprar CUD por región

Optimización de costes de Google Cloud 
  • Maximice el uso de descuentos por uso comprometido (CUD) existentes e identifique oportunidades para aumentar la cobertura de descuentos

  • Acelere los ciclos de lanzamiento mediante la modelización y optimización de costes utilizando escenarios de planificación hipotéticos

  • Autoescalado consciente de los costes para adaptarse a las demandas de carga de trabajo, eliminando la infrautilización y el sobreaprovisionamiento a la vez que se mantiene el rendimiento


Planificación de la migración a Google Cloud 
  • Modele y compare el rendimiento y los costes de una migración "lift-and-shift" frente a los de una migración optimizada, mapeando sus cargas de trabajo existentes para que se ajusten mejor a las máquinas virtuales de Azure y a las familias y tipos de discos, tal cual y luego optimizados

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

  • Acelere las cargas de trabajo en GCP con procesos escalables y repetibles para futuras migraciones de cargas de trabajo y consolidaciones en la nube


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

  • Optimice continuamente el rendimiento y los costes de Kubernetes mediante la redimensión automatizada de contenedores, movimientos de pods, escalado de clústeres y planificación

Gestión de recursos autooptimizada para GCP y todo lo demás

La visualización de pila completa, la automatización inteligente, la información impulsada por IA y la abstracción patentada de Turbonomic le permiten gestionar todas las cuentas de Azure de su organización, además de otros entornos de nube pública y centros de datos locales, desde un único panel.

Optimización de los costes de la nube

Limite los gastos relacionados con la nube manteniendo el rendimiento de las aplicaciones gracias a las herramientas automatizables para la optimización de costes en la nube.

Planificación de la migración a la nube

Acelere las iniciativas de migración a la nube con funciones de planificación de la migración a la nube precisas y fáciles de usar.

Optimización de Kubernetes

Optimice la automatización de Kubernetes para alcanzar de manera rentable los objetivos de nivel de servicio.

Reseñas
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La integración de Google Cloud Platform es una de las diversas integraciones de nube pública disponibles para la plataforma Turbonomic de IBM. Conéctese a las herramientas de la nube pública para optimizar su entorno, incluyendo el inventario de instancias reservadas, con acciones generadas de forma continua en función de la demanda en tiempo real.

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Calcule su inversión y ahorro por el uso de la nube conforme se van prescribiendo acciones para los recursos.

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