cmdb是什么(djangocmdb)

经过两年多的努力，2020年，微众银行的智能运维建设终于取得了显著成效，在智能监控范畴内对异常识别和根源定位起到了很大的作用，甚至实现了二阶异常发明和定位。CMDB系统(Configuration Management Datebase)作为智能运维系统的基石和保障，不仅承担着存储和元数据支持，也为智能运维系统的正常运行和敏捷扩展提供了有力保障。本文将介绍微众银行CMDB智能运维系统的建设过程及实施后的效果。

回想之前的话题|智能时代的运维

构建 CMBD 体系的三个阶段

1.1所面临的痛点。CMDB1.0

2015年卫中银行成立之初，卫中银行就搭建了CMDB1.0，CMDB1.0借鉴开源项目oneCmdb的经验，配置CI模型结合键值情况存储CI数据，巧妙支撑了当时银行基础设施建设的初期。然而，随着银行业务范围的不断扩大，配置项目越来越多样化，技术工具系统如雨后春笋般涌现。在这个过程中，CMDB1.0架构在系统间对接、配置项多样性模型构建、数据快速增长等方面的可扩展性越来越差，同时在用户体验上也暴露出很多问题。在这个阶段，痛点和不足如下:

模型定义不完全：CMDB 中管理的配置规模、配置数据笼罩不全，配置关系及属性定义不完全，无法有效支持日常运维的基本诉求。数据保护成本高：未树立配置信息的性命周期管理流程，无法到达主动更新保护数据的目标。当时，CMDB 中数据的采集和变革严重依附人员保护，保护成本高，数据滞后于真实运行情形，甚至部分配置信息在体系外保护，CMDB 未能施展应有的作用。数据质量无法保证：缺少数据之间逻辑规矩校验机制以及数据同步校验机制，数据精确性和数据质量无法保证，运维人员不信赖 CMDB。

2.面向智能运维的CMDB2.0系统构建

自2016年起，为构建主动智能的运维体系，满足微众银行分布式架构的运维管理需求，我们重新规划建设新一代CMDB系统，支持各种运维场景，提供精准智能的基础数据人才，彻底解决了CMDB1.0面临的痛点

我们以应用为中心，通过自研提供完整、准确的模型，能够管理全网的运维对象和关系存储，实现与运维系统的智能连接。CMDB2.0的优势主要体现在以下三个方面:

以...为中心。建立主动智能的运维体系，从应用角度规划管理各种运维场景。因此，在CMDB2.0的模型设计中，我们以应用为中心，全面梳理和分析线内运维对象和关系，从物理层、逻辑层和应用层分层构建模型。通过该模型定义的配置项和关系，可以赞助运维快速查询了解日常工作中资源对象的整体利用率和拓扑关系，提升变更公告、故障分析等运维工作效率。

图1微众银行配置模型框架

注意系统的灵巧性和可扩展性。一方面，CMDB2.0需要提升配置模型的管理能力，即快速、灵巧地实现模型随业务变化的调整、修改和扩展，满足各运维团队对配置数据深度和广度的需求；另一方面，还需要提高配置数据的可用性，赞助用户或其他运维系统方便高效地查询和引用CMDB数据。在这个思路下，CMDB2.0管理平台具有以下六大功能特点:

配置模型动态扩大：在线动态定义配置项，以及配置项的属性、关系、数据类型、唯一性、组合症结字等；定义多维度查询：支撑在线自定义多项配置数据结合查询，以及全站检索；API 接口动态生成：支撑在线定义 API 接口，支撑在线测试、验证接口精确性；细粒度权限管控：实现行级列级的数据权限掌握；多维度日志查询：全站数据变迁的历史追溯；版本基线比对及回退：支撑配置模型版和配置数据的版本基线比对及回溯。图2系统API接口在线调试功效

3.微服务架构下的CMDB 3.0

随着外围系统对cmd 2.0的依赖性越来越大，系统之间的调用关系也变得越来越复杂，cmd 2.0的模块之间高度耦合。一个服务节点同时支持规则、审计、报表和接口功能。如果一个功能点出现异常，可能会影响所有平台服务。因此，CMDB3.0对微服务架构进行了升级，将系统接口调用、web用户访问、规则处理、数据处理等模块分离为单一的微服务应用，应用Dubbo框架进行微服务治理。此外，3.0WEB前端基于VUE自研框架，提升了用户体验，提高了团队的开发协作能力，降低了开发风险。

图3 CMDB演化过程

CMDB 的体系设计思路：多维度确保数据的精确性

数据的准确性是CMDB的生命。我们通过数据保护流程主动性、数据成本增加、数据审计等维度保证数据准确性，提升应用价值，主要包括以下几个方面:

1.建立数据生命周期管理，积极进行流程驱动的数据更新。

在构建之初，CMDB2.0定义了从生产、运营、消亡各个配置项的全生命周期，通过设计匹配的ITSM流程，主动驱动生命周期状态流转，从而实现数据的闭环管理。同时，确定每个阶段将受到影响的属性和关系，以确保配置模型的完整性。

图4服务器生命周期变化过程

2.连接多种操作和维护工具，以增加数据成本并提高数据移动性。

结合实际运维场景，与其他运维平台联动，数据积极支出，CMDB信息最大的价值体现在其他工具上。数据被广泛使用，并且能够保持新鲜的活力。就像池塘里的水一样，只有水保持流动和交替，水质清澈。基于智能API服务，微众银行CMDB2.0已接入ITSM、监控平台、能力平台、应用公告平台、基础技术工具平台、智能运维平台。以一个子系统从设计状态到运行状态的全生命周期为例，展示数据联动的成本和流程如下。

图5 CMDB和各种运维系统交互实现数据成本和流量。

3.通过规则检查和人工审核，确保及时发现和修复异常数据。

为了保证数据的准确性，通过规则检查、系统间信息同步比较和人工抽样审计等方式进行定期审计。持续审核优化生命周期管理，持续提升数据质量。微众银行配置项准确率在99%以上。

表1:示例1:CMDB主动审计规则

配置活动审核规则服务器。

主机下关联运用实例，主机状况不是“已分配”，服务器状况不是“已投产”主机类别是容器母机，对应服务器类别不是容器；已分配状况主机没有安排运用；

商业应用

业务运用状况“已上线”所属子体系状况不是“已上线”；子体系状况为“已下线”，仍安排业务运用；实行后果及未来展望

自2017年起，CMDB全面推广运营。从这三年的运营成果来看，CMDB有效支持了上层业务运维，其韧性、灵巧性、精准性得到了普遍认可，成为运维同仁值得信赖的合作伙伴。

应用范围方面，CMDB已经发展成为运维同仁管理和获取配置数据的首选系统，平台对接需求势不可挡。目前共有226个管理配置项，其中72%的关键配置项通过流程保护和接口同步更新。同时，服务线还有50个其他操作和维护系统，供应系统有300多个接口。

在服务数据运营和支持智能运维方面，CMDB已成为微众银行自智能运维体系中不可或缺的一员。

驱动业务流程：CMDB 为各业务流程供给高质量的配置数据，所有业务体系架构设计、资源申请、上线安排和运行保护等流程，均是通过 CMDB 与多个体系的协同运作来驱动落地。当前仅 ITSM 体系中对接 CMDB 更新或查询数据的流程已超过 200 个。服务数据化运营：支撑服务容量计划、成本核算、业务运营剖析等场景，例如容量管理体系基于 CMDB 数据可供给业务整体资源应用率数据和各业务应用量数据剖析报告。支撑智能化运维：基于 CMDB 数据关系，通过监控体系端到端视图帮助故障诊判断位、根因剖析，使故障迅速恢复和及时发明，已胜利实现了对我行智能化监控体系这种庞杂需求场景的有效支撑。图6 CMDB数据有助于智能监控系统故障定位和根本原因分析。

CMDB的建设仍然是一个不断迭代优化的过程。2020年，我们将构建基于微服务的CMDB3.0，期待CMDB通过开源平台提供服务，同时实现配置项的主动发明、元数据关系的可视化、数据异常的主动修复。我们今后将继续分担CMDB行动的后果。我希望你能继续我们的进化。如果你想了解我们在智能运维中应用的机器学习算法以及支持根本原因分析的具体方法，请参考本系列其他文章。

作者简介

作者是微众银行智能运维系统高级产品经理杨芳。

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