Part 3— IBM Turbonomic ile İşletme Maliyetlerinizi Azaltın ve Performansı Artırın!
Herkese selam,
IBM Turbonomic yazı serimizin 3. bölümü ile karşınızdayım.. IBM Turbonomic ile ilgili daha önceki yazılarima göz atmak isterseniz linklerini asagida bulabilirsiniz.
Bu yazıda ise biraz daha Turbonomic’in yeteneklerinden bahsedeceğim.. keyifli okumalar.. :)
Günümüz iş uygulamaları hızla değişiyor ve işletmeler, rekabetçi kalmak ve büyümek için sürekli olarak uygulama performanslarını artırmak zorunda kalıyorlar. Ancak performans artışları genellikle artan maliyetleri de yaninda getirmektedir.
“SRE Perspektifinden Performans ve Verimlilik” başlıklı yaziya goz atabilirsiniz.
IBM Turbonomic, işletmelerin karmaşık bulut ve veri merkezi ortamlarında otomatik performans optimizasyonu yapmalarına yardımcı olan makine öğrenimi ve yapay zeka temelli yeni nesil (cloud-native) bir yazılım platformudur. Uygulama kaynaklarını optimize ederek performansı artırırken maliyetleride minimize eder.
Şimdi hızlıca diğer avantajlarından bahsedelim;
1- AI Powered Automation: IBM Turbonomic platformu güçlü bir otomasyon yeteneğine sahiptir. Performans sorunlarını önceden test eder ve çözer, ayrıca talebe bağlı olarak kaynakları otomatik olarak ayarlayabilir.
2- Comprehensive Insights: Kaynakların optimize edildiğinden ve aşırı bir kaynak tahsisi yapılmadığından emin olmak için uygulama bazlı eylemleştirebilir öneriler sunar. Otomasyon yeteneği ile kaynakların en verimli şekilde kullanılmasını sağlamak ve maliyetleri kontrol altında tutmak için sürekli öneriler sunmaktadır.
3- Cloud Cost Optimization: Bulut maliyet optimizasyonunu sürekli olarak otomatikleştirebilir ve aşırı kaynak kullanıldığı durumlarda oluşan maliyet aşımlarından bağımsız olarak uygulama performansını garanti altına alabilir..
4- Accelerate Cloud Migration: Bulut ortamlarına migration planları için detaylı öneriler sunar ve bulut ortamında ihtiyacınız olan kaynak yapılandırmalarını belirler. Önce veri merkezindeki iş uygulamalarınızı optimize eder ve ardından uygun bulut yapılandırmalarını değerlendirir.
5- Cross Platform Support: IBM Turbonomic, kullanıcılarına iş yüklerini en iyi şekilde optimize edildikleri yerde, bulutta veya veri merkezlerinde yönetim kolaylığı sunar. Turbonomic, Microsoft Azure, AWS, Google Cloud Platform’u destekler ve iş yüklerinizi optimize etmenize yardımcı olur.
6- Maximize ROI of next-gen Kubernetes platforms: Container uygulamaları için defacto hale gelen Kubernetes platformunu performans ve maliyet açısından optimize eder. (Container rightsizing- Continuous pod moves - Cluster scaling- Container planning)
IBM Turbonomic percentile tabanlı ölçeklendirme kullanır..
Performans problemlerini ve bulut maliyet asimlarini, genellikle uygulama peak zamanlarına veya ortalamaya göre gerçekleştiğinde daha fazla karşılaşırız. Percentile tabanlı ölçeklendirme, uygulamaların kaynak kullanımının 95th ve 99th yüzdeliğine dayalı olarak kaynakların ölçeklendirilmelerine izin veren bir yaklaşımdır.
Bu yaklaşım, kaynakların anlık ihtiyaçlarına göre artırılmasının önüne geçer. Percentile tabanlı ölçeklendirme kullanarak gerçek bulut esnekliği sunar. IBM Turbonomic percentile tabanlı ölçeklendirmenin detaylarını merak ediyorsanız aşağıdaki bağlantıdan inceleyebilirsiniz.
Turbonomic ayrıca gözlem süresini (Observation period) değiştirerek yüzdelik ölçüm hassasiyetini ayarlamasına da olanak tanır. Gözlem süresi, yüzdelik dilimini hesaplamak için kullandığınız veri noktalarının sayısını kontrol eder. Gözlem süresi ne kadar uzun olursa yüzdelik dilim o kadar istikrarlı olacaktır.
IBM Turbonomic, esnekliği artırmak için uygulama mimarisinin her katmanında otomatikleştirilmişler eylemler gerçekleştirebilir. Bu sayede daha esnek ve verimli bir IT yönetimine sahip olabiliriz.
Aşağıda göreceğiniz üzere uygulama tedarik zincirine bağlı tüm katmanlardaki bileşenlerimize ait risklerimizi oluşturmuş ve hangi bileşende nasıl bir aksiyon önerisi sunduğunu görebilmekteyiz. Bu aksiyon tipleri Aksiyon Kategorisine göre değişmektedir. Performance, Savings, Compliance ve Effiency olarak sunulmaktadır.
Şimdi tedarik zincirinde hangi katmanlarda nasil risk ve aksiyonlar sunabiliyor bakalım..
1- Compute Optimization: Uygulamalarınız için gereken doğru kaynakları (Cpu-Memory,Storage) - sanal makine (Instance Type) otomatik olarak belirlerken her hesaplama için aşağıdaki parametreleri kriter olarak olmaktadır..
- vCpu (Virtual Cpu)
- vMem (Virtual Memory)
- Netwotk & Storage IO (Input -Output)
- Throughput
- Reserved Instance Inventory
- Pricing /Discounts
- Disc count, quota, available region capacity and more
IBM Turbonomic, Compute optimizasyonunu IOPS değerlerine, Reserved Instana ve Discount modellerine göre yapan tek bulut optimizasyon platformudur.
2- Storage Optimization: IBM Turbonomic platformu analitik yetenekleri sayesinde doğru depolama boyutlandırılması için güçlü oneriler sunmaktadır. Disc count, quota ve IOPS (Input/Output) ve throughput değerlerine bakarak ne zaman ne kadar depolama alanına ihtiyacınız olduğunu belirler.
- Performans (IOPS — Throughput) ve maliyetler için farklı bulut sağlayıcılarında ölçeklendirme yapabilir.
- Performans (IOPS — Throughput) için yeniden boyutlandırma ile yukarı-aşağı ölçeklendirme sağlar.
- Verimlilik için kullanılmayan diskleri ve volumelerin silinmesini otomatikleştirilebilir.
- Belli politikalar ile depoloma optimizasyonunu sürekli hale getirebilir.
3- DBaaS (Database as a service) Optimization: IBM Turbonomic, public cloud ve hybrid cloud ortamlarında yönetilen veri tabanı hizmetlerinin performansını, verimliliğini ve maliyet optimizasyonu sağlayabilmektedir. Gerçek zamanlı olarak iş yükü taleplerine dayalı olarak doğru kaynakları (CPU,Memory,Storage) dinamik bir şekilde tahsis ederek veritabanı iş yüklerini optimal performans göstermesini sağlar. Bu sayede performans sorunlarını önlemeye yardımcı olur.
Aynı zamanda aşırı kaynak kullanımını önleyerek veri tabanı ile ilgili maliyetleri kontrol etmemize kolaylık sağlar.. Otomatik ölçeklendirme ile birlikte değişen iş yükü taleplerine göre hızlıca aksiyon alarak gerekli aksiyonları almanızı sağlar.
AWS RDS (Relational Database Service) Scaling,
IBM Turbonomic, RDS ölçeklendirme aksiyonlarını analiz ederken hem depolama hem de compute kullanim değerlerini dikkate alarak yapmaktadir. Sürekli olarak vCpu, vMem, DB Cache Rate, Storage Amount, ve IOPS gibi parametler izleyerek yukarı-aşağı yönlü ölçeklendirmemiz için gerekli aksiyonları önerir.. AWS RDS gibi bulut tabanlı veritabanları hizmetlerinde performans ve maliyet optimizasyonunu sağlamak için kullanılır. Turbonomic çok yönlü analitik özelliği sayesinde veri tabanlarını yüksek performansla çalışmasını sağlarken, gereksiz maliyetlerinde önlenmesini sağlar.
Azure SQL Database Scaling
Azure SQL veri tabanları içinde dinamik olarak ölçeklendirme imkanı sunmaktadır. Azure SQL tarafında DTU bazlı kullanım referans alınarak SQL DB’ler arasında neredeyse hiç kesinti olmadan geçiş yapabilirsiniz.
4- Reserved Aware Scaling: Farklı bulut ortamlarındaki rezerve edilen kaynakların kullanıma dayalı olarak ölçeklendirme yeteneği sunmaktadır. Bu özellik bulut müşterileri için rezerv edilen kaynaklarını verimli bir şekilde kullanırken optimal performansı sürdürmelerine olanak sağlıyor.
Bulut müşterileri için rezerve edilmiş sanal makinelerin kullanımını sürekli olarak izlemektedir. İş yükü taleplerine göre Turbonomic, ölçeklendirme kararları alabiliyor. Bu kararlar, rezervasyon kaynaklarının etkili bir şekilde kullanıldığından ve performansın sürdürüldüğünden emin olmak için kaynakların ölçeklenmesini içerir ve bu sayede daha az maliyetli kaynakları kullanarak gereksiz harcamaları azaltır.
5- Azure App Service (PaaS) Optimization: IBM Turbonomic, Azure App Service üzerinde barındırılan uygulamaların performansını, maliyetini ve kaynak kullanımını optimize etmemize fayda sağlamaktadır.
IBM Turbonomic, Azure App Service uygulamalarınızı sürekli olarak izler, yanıt süreleri, kaynak kullanımı farklı faktörleri bir arada analiz ederek uygulamaların sorunsuz ve verimli bir şekilde çalıştığından emin olur. Ayrıca Otomasyon yetenekleri ile birlikte bir çok optimizasyon politikalarını otomatikleştirir, manuel müdahale ihtiyacını ortadan kaldirir.
- Dynamic Vertical Scaling: Azure App Service planlarının uygulama performansını optimize etmek ve maliyeti en aza indirmek için uygun boyutta olduğundan emin olur.
- Delete Wasted Azure App Service plans: Otomatik olarak gereksiz Azure App Service planlarını izler ve kullanılmayan kaynakları ortadan kaldırır.
6- Kubernetes Optimization: IBM Turbonomic, Kubernetes node’larının ve üzerinden çalışan iş yüklerinin performansını sürekli olarak izleme yaparak kaynakların en verimli şekilde kullanmalarına yardımcı olur.
Kubernetes üzerinde çalışan uygulamalara ait kaynak yönetimi yapmak çok zorlu bir süreçtir. Çünkü genelde hangi pod’un ne kadar kaynak gereksinimin olduğunu tahmin etmek mümkün değildir. Dinamik uygulama mimarilerinde kaynaklarında dinamik bir şekilde ölçeklendirilmesi gerekmektedir.
SRE ekiplerinin bir görevi olarak müşteri deneyimini optimize etmeye yönelik Service Level Object (SLO)’lar için uygulama talebinin sürekli bir şekilde analizine ve sürekli otomasyona ihtiyacınız bulunmaktadır. IBM Turbonomic platformu gerçek zamanlı olarak DevOps süreçlerinin bir parçası olarak çalışır ve CPU, Memory gibi kaynakların doğru bir şekilde verildiğinden emin olarak maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olur.
7- Cloud Parking: IBM Turbonomic platformu, bulut üzerinde kullandığınız compute kaynakları için “Parking” eylemlerini destekler. Bu eylemler bulut harcamalarınızı azaltmanıza yardımcı olmak için bulut kaynaklarınızı belirli bir süreliğine durdurur ve daha sonra ihityaç duyduğunuz anda kaynaklarınızı tekrardan başlatır. İsteği bağlı ve belli bir politikalar aracılığıyla otomatik olarak uygulayabilirsiniz.
Bulut üzerinde kullandığınız sanal makinelerin sürekli çalışmadığı durumlarda Parking özelliğinin çok fazla faydasını görebilirsiniz. Genelde olusturulan sanal makineler kullanılıp/kullanılmadığına bakılmaksızın ayda 744 saat üzerinden faturalandırılır. Dev-Test ortamlarında bu süreler yonetilebilir oldugu için maliyetleri Prod ortamlarına göre daha az olmaktadır.
FinOps yaklaşımları ivme kazanmaya devam ettikçe, işletmeler tahmin edilen ve gerçek bulut harcamaları arasındaki boşluğu kapatmak için çeşitli çözümlere yönelecekler.
IBM Turbonomic platformunun avantajlarından ve özelliklelerinden bahsetmeye çalıştım..
Okuduğunuz için teşekkürler, bir sonraki yazıda görüşmek dileğiyle.
