Libera capacidad infrautilizada, reduce costes y asegura el rendimiento de tus aplicaciones con una plataforma inteligente que automatiza decisiones en tiempo real.
La Optimización automática de recursos IT consiste en aplicar inteligencia artificial para ajustar dinámicamente el uso de recursos como CPU, memoria o red, en función de las necesidades reales de cada aplicación. Permite evitar la infrautilización o el sobredimensionamiento, mejorando el rendimiento y reduciendo costes en entornos on-premise, híbridos o multicloud.
El uso de CPU, memoria y red se adapta en tiempo real según el comportamiento de las aplicaciones y su carga de trabajo.
Las decisiones de asignación o liberación de recursos se ejecutan automáticamente, sin necesidad de scripts o validación manual.
Monitorea desde aplicaciones hasta infraestructura física o virtual, ofreciendo contexto total para una gestión precisa.
Funciona de forma nativa con plataformas como VMware, Kubernetes, Azure, AWS, Google Cloud, Red Hat OpenShift, etc.
Detecta riesgos de saturación o sobreasignación antes de que impacten en el rendimiento o la experiencia de usuario.
Ofrece sugerencias con justificación técnica para optimizar el uso de recursos y reducir costes, incluso sin aplicar automatización.
Evita el sobredimensionamiento de recursos y libera capacidad infrautilizada, optimizando el gasto en infraestructura.
Asegura que las aplicaciones tengan los recursos necesarios en cada momento, mejorando la experiencia de usuario y la estabilidad.
Al anticiparse a picos de carga o saturaciones, reduce los errores derivados de una mala asignación de recursos.
Elimina tareas repetitivas relacionadas con el dimensionamiento manual, permitiendo a los equipos centrarse en tareas de mayor valor.
Optimiza entornos complejos de forma automática, facilitando la adopción de arquitecturas modernas sin penalizar el rendimiento.
Permite actuar sobre recomendaciones justificadas con métricas reales, reduciendo la incertidumbre en la gestión IT.
CPU, memoria, almacenamiento, redes y cargas en entornos virtualizados, on-premise, cloud e híbridos. También se adapta a Kubernetes y microservicios.
La solución permite operar en modo observación (solo recomendaciones) o ejecutar acciones automáticamente según políticas definidas.
Mientras que la monitorización alerta sobre problemas, la optimización automática actúa para evitarlos ajustando dinámicamente los recursos.
Evita el sobredimensionamiento, reduce costes de forma continua y asegura el rendimiento sin depender de ajustes manuales.
Sí, permite la gestión y optimización de recursos en múltiples nubes públicas, privadas y clusters de Kubernetes, de forma unificada.
No necesariamente. La mayoría de las integraciones son sin agentes, conectándose directamente con hipervisores, APIs de cloud o plataformas como OpenShift.
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