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Active Assist - Cloud Optimierung mit Recommender

Active Assist liefert KI-gestützte Empfehlungen zur Optimierung von Kosten, Sicherheit und Performance Ihrer Google Cloud Ressourcen.

Management
Preismodell Kostenlos (Teil der Cloud Console)
Verfügbarkeit Global mit EU-Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Active Assist bündelt Googles KI-gestützte Recommender und Analyse-Tools, um Optimierungspotenziale in Ihrer Google-Cloud-Umgebung sichtbar zu machen.

Was ist Active Assist?

Active Assist ist die Sammelbezeichnung für ein Portfolio an Recommendern und Analyse-Werkzeugen innerhalb des Google-Cloud-Recommender-Frameworks. Die Tools analysieren kontinuierlich Ihre Ressourcennutzung und liefern konkrete, umsetzbare Empfehlungen direkt im Active-Assist-Dashboard der Cloud Console.

Die Empfehlungen sind in mehrere Wertkategorien gegliedert, darunter Kosten, Sicherheit, Performance, Zuverlässigkeit, Verwaltbarkeit und Nachhaltigkeit. Jede Empfehlung enthält eine Beschreibung des identifizierten Optimierungspotenzials, die empfohlene Aktion und den erwarteten Nutzen.

Kernfunktionen

  • Mehrere spezialisierte Recommender für unterschiedliche GCP-Services und Optimierungsbereiche
  • Zentrales Dashboard mit Übersicht aktiver Empfehlungen nach Wertkategorie
  • Automatische Erkennung von ungenutzten oder überdimensionierten Ressourcen
  • Sicherheits- und IAM-Policy-Insights basierend auf Best Practices
  • Empfehlungen lassen sich über Cloud Console, gcloud CLI oder REST API abrufen und anwenden

Typische Anwendungsfälle

Kostenoptimierung: Active Assist identifiziert ungenutzte VMs, überdimensionierte Disks, nicht zugewiesene IP-Adressen und liefert Hinweise zu Committed-Use-Rabatten basierend auf Ihrem Nutzungsprofil.

Sicherheitsverbesserung: Die Recommender erkennen übermäßig breite IAM-Berechtigungen, riskante Firewall-Regeln und andere Sicherheitsrisiken und schlagen konkrete Korrekturen vor.

Performance- und Zuverlässigkeits-Tuning: Empfehlungen zu VM-Typen, Netzwerkkonfigurationen und Speicheroptionen verbessern Anwendungsperformance und Betriebsstabilität.

Vorteile

  • Kostenlos und ohne zusätzliche Konfiguration nutzbar
  • Datenbasierte Empfehlungen über mehrere Optimierungsdimensionen hinweg
  • Nahtlose Integration in Cloud Console und CLI
  • API für Automatisierung und Integration in CI/CD-Pipelines

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Active Assist: Auswertung und Priorisierung von Empfehlungen, Automatisierung über die Recommender API, FinOps-Strategien und kontinuierliche Kostenoptimierung.

Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu Active Assist und Google Cloud Optimierung.

Verfügbare Varianten & Optionen

Typische Anwendungsfälle

Kostenoptimierung
Sicherheitsverbesserung
Performance-Tuning
Ressourcen-Rightsizing

Häufig gestellte Fragen

Was ist Active Assist?

Active Assist ist die Sammelbezeichnung für Googles Portfolio an Recommendern und Analyse-Tools innerhalb des Recommender-Frameworks, die Optimierungspotenziale in Ihrer Google-Cloud-Umgebung aufzeigen. Die Empfehlungen basieren auf Nutzungsmustern, Machine Learning und Google Best Practices und decken mehrere Optimierungsbereiche ab.

Welche Arten von Empfehlungen gibt Active Assist?

Die Recommender liefern Empfehlungen in mehreren Wertkategorien, unter anderem Kosten, Sicherheit, Performance, Zuverlässigkeit, Verwaltbarkeit und Nachhaltigkeit. Dazu gehören zum Beispiel VM-Rightsizing, Erkennung ungenutzter Ressourcen, IAM-Policy-Insights und Empfehlungen zu Committed Use Discounts.

Was kostet Active Assist?

Active Assist selbst ist kostenlos und in der Google Cloud Console enthalten. Es fallen keine zusätzlichen Gebühren für die Empfehlungen an; lediglich die Umsetzung einer Empfehlung kann zu Ressourcenänderungen führen, die regulär abgerechnet werden.

Wie zuverlässig sind die Empfehlungen?

Die Empfehlungen basieren auf historischen Nutzungsdaten und verbessern sich mit zunehmender Beobachtungsdauer einer Ressource. Für neue Ressourcen benötigt das System zunächst eine Lernphase, bevor präzise Empfehlungen möglich sind.

Kann ich Empfehlungen automatisch umsetzen?

Ja, über die Recommender API lassen sich Empfehlungen programmatisch abrufen, anwenden oder verwerfen. Manche Empfehlungen können direkt automatisiert angewendet werden, andere erfordern zusätzliche manuelle Schritte, die im Detailbereich der jeweiligen Empfehlung angezeigt werden.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

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