ある企業は、コンテナ化とKubernetesに投資して、伸縮性、回復力、市場投入までの期間短縮というメリットを享受してきました。しかし、可用性や待ち時間などの従来の指標では、動的なマルチクラウド環境やコンテナ化された環境でのパフォーマンスは解決しません。
サービス・レベル目標（SLO）を意味のあるものにするためには、ビジネスへの影響と顧客体験という重要な指標を測定する必要があります。Turbonomicソフトウェアは、リソースの適切な割り振りと、それを実行するタイミングを自動的に決定することで、SLOを満たすために必要なものをKubernetes環境と基幹業務を担うアプリが確実に取得できるようにします。
サービス・レベル目標（SLO）を使用して顧客体験を最適化するには、アプリケーションの需要の継続的な分析と自動化が必要です。そうすることで、トップダウン、フルスタックの真のデータソースが実現し、SLOと動的リソースをKubernetesクラスタに関連付けることができます。
コンテナのリソース要求をスケーリングし、ワークロードデマンドに基づいてスケールアップまたはダウンを制限できます。アクションをリアルタイムで実行するか、DevOps導入プロセスの一部として実行します。これらの操作によって、CPUと計算リソースを正確にプロビジョニングしてクラウドのコストを削減できます。
ポッドを移動するタイミングと移動先のノードを決める必要があります。リソースの集中を回避し、中断なくクラスターがデフラグされるようにポッドを自動的に移動します。
クラスターの規模を変更するタイミングと、その容量について考える必要があります。Turbonomicソフトウェアを使用すると、ポッドのクラスター容量が過小または過大であるかを特定し、それに応じて容量を調整することができるため、Kubernetesリソースの使用率を管理し、全体的なコストの最適化に注力できます。
成長の拡大に対応するにはどうすればいいでしょうか？それには、数回クリック操作するだけで、既存の環境を最適化して成長に向けたキャパシティを解放する方法をシミュレーションします。このシミュレーションにより、Kubernetesのコストとリソースの管理を維持しながら、デジタル・イニシアチブを拡大できます。
開発者、DevOps、およびSREは、しきい値、制約、または自動拡張のポリシーを設定する必要はありません。Turbonomicプラットフォームは、最適なリソースを決定し、リソースの使用を最適化するために自動化できるアクションを提供します。さらに、統合プラットフォームにより、すべてのチームが共通の理解でつながります。
Kubernetes上で実行されるマイクロサービス・アーキテクチャーでは、開発者は最も適切な推測をしてリソースの決定を行う必要があります。Turbonomicソフトウェアを使用すると、自動的にアプリのデマンドに基づいてコンテナのサイズを変更し、ポッドを移動し、クラスターをスケーリングし、パフォーマンスとコスト効率を確保するためにKubernetesを最適化できます。
導入の頻度とスケーリングを安全に増やします。分析機能がDevOpsワークフローに統合されるため、新規と既存のサービスのパフォーマンスを確保できます。また、自動化により、複数のプラットフォームやクラウドにわたって複数のテナントを管理できます。
アプリケーションスタックのすべての層でリソースを継続的かつ自動的に管理し、最適なパフォーマンスを確保します。
意思決定を自動化することで、パフォーマンスの確保、コスト削減、コンプライアンス遵守を同時に実現します。
EKS上で稼働するアプリケーションのパフォーマンス確保を支援し、他のディストリビューションと共にEKSクラスターを表示できます。
アプリケーションの継続的なパフォーマンスを確保する、トップダウンのアプリケーション駆動型分析です。
自動化されたアクションにより、継続的なパフォーマンスと伸縮性を確保します。
Turbonomicプラットフォームは、インテリジェント・オートメーションを使って利用率を高め、エネルギー・コストと二酸化炭素排出量を削減し、常時効率的なオペレーションを達成します。
Turbonomicソフトウェアは、アプリケーションのリソース・レベルを自動的に最適化しながら、ビジネス・ニーズに合わせてリアルタイムで動的に拡張させます。モダナイゼーション戦略により、より効率的なデータセンターを構築することで、よりよいビジネス成果が得られます。
Turbonomicプラットフォームは、使いやすいクラウド移行計画により、クラウドの消費量を最初から最適化し、クラウド移行を簡素化します。