Gantek
Turbonomic 101

Turbonomic 101

Turbonomic en yalın anlatımla “Uygulama Kaynak Yönetimi” sağlayan bir araçtır. Altyapısında bulunan güçlü yapay zekâ teknolojisiyle, kaynak yönetimini uygulama bazlı ve dinamik bir şekilde yapabilmektedir. Sağlanılan verileri analiz eder ve bunun sonucunda alınması gereken aksiyonları bizlere listeler. Dilersek bu aksiyonları manuel olarak alabilir ya da otomasyonel bir süreç ile Turbonomic’e bırakabiliriz.

Bununla beraber veri merkezlerinde veya Cloud ortamlarında uygulama kaynak tüketimini optimize etmek, bir firmanın uzun vadeli enerji tüketimi profilini iyileştirmede önemli bir role sahiptir. Turbonomic de performanstan ödün vermeden bu kaynakları en verimli şekilde kullanmada bize yardımcı olmaktadır.

Uygulamanın bağlı olduğu sanallaştırma, Kubernetes, network, disk gibi birçok ortamdan verileri API’ler aracılığı ile toplar. Bu teknolojiler içerisinde toplanan verileri tek bir platform’da birleştirerek makine öğrenmesi ile analiz yapar ve bir problemin kök neden analizini tespit eder. Turbonomic kullanılmayan ortamlarda analizler birçok farklı takımın incelemesi sonucunda, uzun süren yoğun bir süreç içerebilir. Turbonomic ise bu analiz ve kararları sürekli bir şekilde ve birçok perspektiften bakarak verebilmektedir.

Bu resim için metin sağlanmadı

Turbonomic temelde iki ayrı kullanım senaryosu sağlar. Bu kullanım senaryolarının ilki; uygulama kaynaklarında aksiyonlar alarak dinamik kaynak yönetimi yapabilmesidir. İkincisi ise; Cloud perspektifinde baktığımızda optimizasyonu ve maliyet tasarruflarını sağlayabilmesidir. Bu iki kullanım senaryosunun aşağıda detayları verildi:

 A)    Uygulama Kaynak Yönetimi

Turbonomic kaynak yönetimini uygulama bazlı yapabilmektedir. Bunun detaylarına inmeden önce kompleks bir uygulama yığınını aşağıdaki görselde inceleyebiliriz:

Bu resim için metin sağlanmadı

Görüldüğü üzere uygulama yığın katmanlarını incelediğimizde fiziksel katmandan uygulama katmanına kadar birçok katman bulunmakta. Performans ile ilgili oluşabilecek problemler bu katmanların herhangi birinde olabilir. Dolayısıyla herhangi bir katmandaki darboğaz doğrudan uygulama performansına etki edebilir. Her katman farklı bir takım tarafından yönetilebileceğinden takımlar arası çalışma hızlı ve kolay olmayabilir. Turbonomic ise bu verileri tek bir platformda analiz ederek bu soruna çözüm üretmektedir.

B)    Cloud Kaynak Tasarrufu

Bulut platformlarında herhangi bir kaynağa ihtiyacımız olduğunda bu kaynakları ölçekleyebilmekteyiz ve bu ölçeklenebilirliğin sağladığı esnekliği verimli kullanabilmek de bizler için oldukça önemlidir. Peki bulut platformlarında kullandığımız kaynakları ne kadar verimli kullanıyoruz? Gereksiz kaynak kullanıyor muyuz? Daha düşük kaynaklı sanal makine kullanırsak uygulama performansında azalma olacak mıdır? Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure Cloud, Google Cloud Platform (GCP) gibi bulut ortamlarında bu ve benzeri soruları Turbonomic bizler için analiz ederek alınabilecek aksiyonları listeler halinde sunmaktadır.

Bu resim için metin sağlanmadı

Bunların dışında On-prem’de ise kullanılan sanal sunucular, diskler, bunların performansı, servislerden gelen talepleri karşılamasında bir kaynak sorunu var mı gibi konularda çözüm sunmaktadır.

Turbonomic ile Sürekli Optimizasyon

Bu resim için metin sağlanmadı

  Observability

Turbonomic’in çalışma prensiplerinden birincisi API-Driven keşif yapabilmesidir. APM’lerden, Kubernetes’e, Storage’lardan Multicloud ortamlara kadar API servislerini kullanarak iletişim kurar. Target entegrasyonunu yaparak aldığı bu verileri tek bir veri setinde birleştirir. Bu veri setinden Turbonomic uygulama ve altyapı haritasını otomatik olarak çıkartır.

Actionable Insights

Business Transaction, servisler, uygulama bileşenleri, container’ler, container specleri, database sunucuları, diskler, volume’ler gibi bütün yapıyı bize sunmaktadır. Görüldüğü gibi hem renklendirerek hem de sayısal olarak riskleri sunmaktadır. Turbonomic “2 temel risk var” üzerinden bu renklendirmeyi yapmaktadır. Bu riskler critical ve minor riskler olarak ayrılmıştır. Critical risk en üst seviyede aksiyon alınması gereken ve performansı doğrudan etkileyen durumları gösterir, minor riskler ise performansı doğrudan etkilemeyen ama kapasiteye etki edebilir riskleri göstermektedir.

Kaynak ihtiyaçlarını dinamik ve sürekli bir şekilde yaparak optimum ölçekleme ile performans yönetimini yapabilmektedir. Konteyner veya sanal makinelerde anlık kaynak taleplerini, anlık CPU ve memory artışlarında bu ölçekleme işlemlerini yapabilir. Servislerin start/stop edilmesi gibi aksiyonları da otomatik alabilmektedir.

Automation

Turbonomic “actions” kısmında alınması gereken aksiyonları listeler. Bu listelenen aksiyonları dilersek manuel alabilir veya belirlediğimiz zaman diliminde otomatik olarak aksiyonların alınmasını sağlayabiliriz. Pipeline ve workflow oluşturup dahil edebiliriz veya gerçek zamanlı olarak bu aksiyonların almasını sağlayabiliriz.

Dilerseniz “https://try.turbonomic.io” adresinden Turbonomic arayüzüne ulaşabilir ve inceleme yapabilirsiniz.

Bu resim için metin sağlanmadı

Turbonomic arayüzüne giriş yaptığımızda beklenen aksiyonlar, Top Business Applications ve Transaction’lar, Top Servisler, risk avoided gibi widgetler sunulmaktadır. Dilersek dashboard ihtiyaçlarımıza yönelik özelleştirme yapmamıza da imkân sağlamaktadır. Aksiyonlar ise compliance, efficiency, prevention, performance, savings, transaction gibi kategorilere ayrılmıştır.

Bu resim için metin sağlanmadı

Yukarıdaki görselde beş olası senaryo ve alınması tavsiye edilen aksiyonlar verildi. İlk iki senaryoda memory ve CPU ile ilgili doğrudan performansa etki eden kritik risk görülmektedir. Detaylara bakmak istersek de CPU kullanımı ne kadar süre boyunca yükseldi ve hangi zaman diliminde oldu veya tepe noktası neresiydi gibi sorulara da cevap bulabilmekteyiz. Üçüncü ve dördüncü senaryoda ise sanal makinelerde ve database’lerde instance türleri ve bunların saatlik ücretleri verilmiş durumda. Önerilen instance’a geçirdiğimizde de tasarruf miktarını karşılaştırmalı olarak sunulmuş. Son senaryoda ise disklerle ilgili aksiyonlara yer verilmiş. Aynı kapasitede olan diskler arasında IOPS değerlerindeki değişiklik ile bize ne kadar tasarruf edebileceğimizi yine karşılaştırarak sunmuştur.

Turbonomic Sürdürülebilirlik Hesaplayıcısı

Bilindiği üzere karbon salınımının ciddi bir şekilde artması dünyamız için önemli bir tehdit haline gelmiştir. Artık ülkeler ve ülke toplulukları, uzun ve kısa vadeli çevreci yaklaşım planlarıyla bu tehlikeyi önlemeyi hedeflemektedir. Bu çevreci yaklaşım planlarındaki hedefleri tutturma noktasında veri merkezlerinin de verimli kullanılmasının payı büyük olacaktır.

Veri merkezlerinin küresel olarak her yıl yaklaşık 200 terawatt saat (TWh) elektrik kullandığı hesaplanmıştır. Bir başka deyişle eğer dünyanın tüm veri merkezleri bir ülke olsaydı, bu istatistikle birlikte ülkeler bazında en yüksek elektrik tüketicileri listesinde 23. sırada yer alırdı. Bu da Almanya'nın elektrik tüketiminin yaklaşık %40'ına denk gelirdi. Bu durumda sizin tüketiminizi ve buna bağlı olarak karbon emisyonlarınızı görmek isterseniz Turbonomic Sürdürülebilirdik Hesaplayıcısı’nı kullanabilirsiniz. (https://www.turbonomic.com/sustainability-calculator)

Bu resim için metin sağlanmadı

“Turbonomic Sürdürülebilirlik Hesaplayıcısı” ile kullandığınız Veri Merkezi ve/veya Cloud ortamlarınızda kullanılan enerjiyi daha somut karşılaştırmalar yaparak; arabalar, elektrik, petrol varilleri, akıllı telefon şarjı gibi eşleniklerini bize gösterir. Turbonomic ile ortamlarınızı daha verimli kullanarak ekosisteme katkıda bulunabilir, gelecek nesillere daha yeşil bir çevre bırakabiliriz.

Bu resim için metin sağlanmadı
Bu resim için metin sağlanmadı