Snow for Cloud hilft, SaaS-Kosten im Griff zu behalten

Snow for Cloud erkennt und inventarisiert SaaS-Subscriptions und hilft durch tiefgehende Analysen, ungenutzte Cloud-Anwendungen zu identifizieren und so Mehrkosten zu vermeiden. [...]

Mit Snow for Cloud bietet Snow Software ab sofort eine zentrale Lösung, mit der sich mehr als 1.000 SaaS–Anwendungen inventarisieren und deren Verbrauch genau nachverfolgen lässt. So erkennen IT-Führungskräfte Mehrkosten aus doppelten, ungenutzten oder nicht ausgelasteten SaaS-Subscriptions. Zugleich veröffentlicht Snow auch Erweiterungen für seine Oracle Management Option und Snow for ITSM.

Snow for Cloud

Snow for Cloud erkennt und inventarisiert SaaS-Subscriptions und hilft durch tiefgehende Analysen, ungenutzte Cloud–Anwendungen zu identifizieren und so Mehrkosten zu vermeiden. Zudem automatisiert Snow for Cloud manuelle Zugriffsanfragen und Bereitstellungsprozesse, die häufig kostspielig und ineffizient sind.

„Viele Unternehmen haben vom Cloud-first-Ansatz zum Cloud-only-Ansatz gewechselt“, sagt Peter Björkman, CTO bei Snow Software. „Fachabteilungen können heute SaaS-Lösungen ohne Einbindung der IT-Abteilung einsetzen. Das führt dazu, dass diese keinen Einblick in oder Kontrolle über ihre SaaS-Umgebung hat und nicht weiß, was wo und von wem verwendet wird. Damit entsteht eine deutliche Kluft zwischen dem, was die IT über die Nutzung der Technologie weiß, und ihrer tatsächlichen Nutzung.“

Snow Oracle Management Option und Snow for ITSM

Die Oracle Management Option bietet CIOs und IT-Managern einen vollständigen Überblick über die in ihren Umgebungen eingesetzten Oracle-Datenbanken. Entscheider haben somit nicht nur einen besseren Überblick über Datenrisiken, sie erkennen auch besser, auf welcher Plattform Oracle eingesetzt wird – sei es physisch oder virtualisiert oder in einer SaaS– oder IaaS-Umgebung.

Snow for ITSM unterstützt eine Reihe von ITSM-Plattformen mit aktuellen Asset-Informationen, Software und Benutzern. Dies erhöht die Genauigkeit der CMDB-Daten. Die automatische Identifizierung und Normalisierung von Software und die Konsolidierung aus mehreren Datenquellen trägt dazu bei, die Effizienz der Helpdesk-Operationen zu verbessern.