
Was mir an IBM Turbonomic am meisten gefällt, ist, dass es Ressourcen automatisch basierend auf der tatsächlichen Anwendungsnachfrage und nicht nur auf Metriken optimiert. Es hilft, die Leistung sicherzustellen und gleichzeitig Überprovisionierung und Cloud-Kosten zu reduzieren, insbesondere in Kubernetes- und hybriden Umgebungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ein Nachteil von IBM Turbonomic ist, dass es zu Beginn komplex wirken kann. Die Lernkurve ist etwas steil, besonders wenn man versucht, die Entscheidungsmaschine und die Automatisierungsrichtlinien vollständig zu verstehen.
Es kann auch für kleinere Teams teuer sein, und die richtige Abstimmung, um es mit den organisatorischen Richtlinien in Einklang zu bringen, erfordert manchmal eine sorgfältige Konfiguration. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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