• 리소스 사용량을 분석하고, 활용도가 낮은 리소스를 식별하고, 적절한 크기 조정 조치를 생성하여 비용 절감 기회 또는 필요한 투자 파악 

• 기존 예약, 저축 계획, 약정 사용 할인의 활용도를 극대화하고 할인 적용 범위를 확대할 수 있는 기회 식별

• '가정' 계획 시나리오를 통해 비용을 모델링하고 최적화하여 신속한 릴리스 주기 지원

• 애플리케이션과 인프라 간의 상호 의존성을 이해하고, 병목 현상을 사전에 파악하고, 최적화 조치를 취하여 성능 향상 및 비용 절감

• 자체 최적화를 자동화하여 리소스 경합 문제를 제거하여 팀이 문제 해결에 더 많은 시간 할애 

• 워크로드 수요에 맞게 실시간으로 리소스 할당을 동적으로 조정하여 성능을 유지하면서 활용도 저하 및 과잉 프로비저닝 제거 

• 자체 데이터 센터부터 AWS, Azure, Google Cloud에 이르기까지 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드, 멀티클라우드 전반에서 Turbonomic의 단일 인스턴스 내에서 최적화

• 다양한 클라우드 관련 팀이 Turbonomic의 공통 공급망 추상화를 통해 여러 기술 스택을 관리할 수 있도록 지원

• 공급업체에 구애받지 않고 비즈니스에 필요한 속도로 운영

• 클라우드 제공업체와 에이전트 없이 원활하게 통합되는 Turbonomic을 사용하여 클라우드 비용 최적화 및 애플리케이션 성능 보장 
  • AWS
  • Azure
  • Google Cloud Platform(GCP)

Turbonomic의 AI 기반 소프트웨어는 애플리케이션 수요를 인프라 공급에 동적으로 일치시키는 하이브리드 클라우드 비용 최적화 작업을 지속적으로 생성합니다. 이를 통해 애플리케이션은 가장 적은 비용으로 필요한 작업을 정확하게 구현할 수 있습니다. 분석 엔진은 애플리케이션에서 플랫폼, 하드웨어에 이르기까지 풀 스택에서 리소스 요구 사항과 종속성을 고려하기 때문에 이러한 작업은 성능에 위험을 초래하지 않습니다.

Turbonomic 소프트웨어가 제공하는 자동화되고 확장 가능한 솔루션을 통해 클라우드 사용 효율성을 높이고 비용 분석을 개선하며 클라우드 예산의 가치를 극대화할 수 있습니다.

Turbonomic의 분석 엔진은 퍼블릭 클라우드 제공 업체와 협상된 요금을 자동으로 수집하고 표시합니다. 그런 다음 특정 예약 인스턴스 구매 및 확장 작업을 생성하여 기존 RI 재고를 최대한 활용하고 예약-인스턴스 적용 범위를 최대화할 수 있습니다.

Turbonomic을 사용하면 하이브리드 클라우드 비용 최적화 작업을 파이프라인, 프로세스 및 워크플로우에 통합할 수 있습니다. Turbonomic을 사용하면 자동화를 쉽게 실행하고 오래 지속되는 즉각적인 결과를 얻을 수 있습니다.