Lösung: Einheitliche Verwaltung von Multi-Cloud-Ressourcen mit Microtica
Microtica bietet eine spezielle Lösung für die häufigen Probleme der Ressourcenfragmentierung und der Unsichtbarkeit der Kosten für Organisationen, die mehrere Cloud-Dienste wie AWS, GCP, Azure und andere gleichzeitig nutzen müssen:
- Zentralisiertes Dashboard zur ÜberwachungCloud-Konto verbinden: Sobald alle Cloud-Konten mit der Funktion "Cloud-Konto verbinden" verknüpft sind, zeigt das System die wichtigsten Metriken wie CPU-/Speichernutzung, Netzwerkverkehr usw. für jede Cloud-Plattform in einer einheitlichen Oberfläche an.
- Cloud-übergreifende KostenanalyseKostenoptimierung: Auf der Seite Kostenoptimierung führt die KI verschiedene Cloud-Rechnungen zusammen und analysiert sie, um die Verteilung der Kosten in visuellen Diagrammen darzustellen (z. B. Identifizierung von AWS EC2-Überprovisionierung oder Azure Blob-Storage-Kaltdaten).
- Automatisierte OptimierungsstrategienDie Einstellung von Ruhezeitplänen zur automatischen Aussetzung von Testumgebungsressourcen während der arbeitsfreien Zeit (z. B. 20.00 Uhr bis 8.00 Uhr in der Nacht) führt nachweislich zu einer Verringerung der Leerlaufkosten um 30-60%.
- Standardisierung von VorlagenErstellen Sie wiederverwendbare Bereitstellungsvorlagen, um sicherzustellen, dass verschiedene Cloud-Umgebungen dieselbe Spezifikation von Instanztypen und Speicherkonfigurationen verwenden, und vermeiden Sie so versteckte Kosten aufgrund von Spezifikationsunterschieden.
Umsetzungsempfehlung: Führen Sie das Pilotprojekt vorrangig in der Entwicklungsumgebung durch und beobachten Sie die Kostenveränderungen zwei Wochen lang, bevor Sie es auf die Produktionsumgebung ausweiten. Gleichzeitig sollten Sie die vom System erstellten Optimierungsberichte als Entscheidungsgrundlage nutzen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMicrotica: Vereinfachte Cloud-Bereitstellung und KI-Analytik zur Optimierung von Cloud-RessourcenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des chaotischen Ressourcenmanagements und der unkontrollierbaren Kosten in Multi-Cloud-Umgebungen lösen?
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