Recommender

主动提供方便您付诸实施的建议,帮助您让自己的云环境保持在最佳状态。

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视频内容说明。

主动发现和修正潜在的问题

每种 Recommender 都会通过数据驱动型机器学习方法主动提供切实可行的建议,从而帮助管理员优化 Google Cloud 资源。在此功能的助力下,管理团队可以自动检测到各种问题,例如,过于宽松的访问许可、不恰当的虚拟机实例数或者空闲资源。

笔记本电脑图片 - 了解有待优化的方面及优化方法

准确了解有待优化的方面及优化方法

若要最大限度地提高云环境的投资回报,关键是从价格、性能及安全性方面优化您的云环境。但是,随着您的云环境不断发展壮大,这项工作可能会变得越来越具有挑战性。因此,易于理解且切实可行的建议对于使您的云环境保持在最佳状态至关重要。

笔记本电脑图片 - 避免繁杂的手动管理工作

避免繁杂的手动管理工作

想办法使您的云环境保持在最佳状态仅仅是您需要考虑的一个方面。您需要考虑的另一个方面是,如何在不浪费员工太多时间和精力的情况下,轻松实现这一目的。借助这些智能建议,您只需几次点击便可进行重大更改,从而确保您的团队可以使您的云环境保持在最佳状态,同时还能专注于其他目标,例如创新。

IAM 角色

利用智能访问权限控制建议,取消对 Google Cloud 资源不必要的访问权限。借助 Recommender,安全团队可以自动检测到过于宽松的访问许可,并根据组织中的相似用户及其访问模式合理调整相关访问权限。观看此视频了解详情。

Compute Engine 资源调整

根据使用情况调整虚拟机 (VM) 实例数,以便针对费用和性能进行优化。识别并删除或备份未使用的虚拟机和永久性磁盘 (PD),以便优化基础架构费用。

防火墙数据分析

通过数据分析来了解防火墙规则的使用情况并发现优化机会,使您的部署更加安全且易于管理。

BigQuery 槽优化

即将推出:参照系统基于您的工作负载及使用模式给出的建议,预配合适数量的计算容量槽,从而优化 BigQuery 数据仓库的费用和性能。

虚拟专用网 (VPN) 利用率

即将推出:在过度使用的 VPN 成为瓶颈之前主动增加隧道,防止数据包丢失并增强系统的弹性。

承诺使用折扣 (CUD)

即将推出:有了 CUD Recommender,您将不必基于猜测来优化承诺量购买方案。繁重的工作将由我们来替您完成,包括分析历史使用数据,找到最适合您工作负载的承诺量,以及提供易于理解且切实可行的建议来帮助您节省费用。

我们最近在举办一场黑客马拉松,决定测试一下 Google Cloud 的空闲虚拟机 Recommender。我们很快了解到有 200 多台虚拟机处于空闲状态,但我们却要为它们买单。如果不是空闲虚拟机 Recommender,我们不会了解到这些情况。真正的优势是 Google Cloud 只用了几秒钟就找到了这些空闲虚拟机,这在将来会是一项非常宝贵的功能。

Hrushikesh Kulkarni,VuClip 技术副主管

资源

更进一步

新客户可获享 $300 赠金,用于在 Google Cloud 上进行学习并构建应用,有效期长达 12 个月。

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