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【经验分享】打破CMDB认知误区,掌握建设关键!

【经验分享】打破CMDB认知误区,掌握建设关键!

2020-12-03 16:19

​​CMDB (Configuration Management Database)配置管理数据库,存储与管理企业 IT 架构的各种配置信息,为运维场景提供配置数据服务。与所有IT运维管理服务支持和服务交付流程都紧密相联,为支持这些流程的运转、发挥配置信息的价值。CMDB作为IT运维管理的核心,无论对客户自身还是运营服务商本身都非常重要,已成为系统管理项目实施的热点。

 

在很多建设实践案例中,或由于项目干系人对CMDB认知的差别及建设关键因素的忽视,导致CMDB在应用中受到较大的挑战。

 

在下文中将主要讲述嘉为蓝鲸CMDB建设过程中的几点实践经验。


 

CMDB建设常见误区

 

 

1.CMDB数据越多越好,追求大而全

 

很多管理员对CMDB数据量过度重视,希望交换机具体的路由表、acl表、端口信息、服务器的补丁更新时间、存储的卷信息、资源池信息等都存入CMDB。导致的一个结果是CMDB数据成为大杂烩,数据质量往往不高,准确性不够。

 

CMDB最核心的建设目标是建立一套高质量的IT资源配置主数据,数据质量是关键,在技术、成本允许的情况下,尽量实现配置发现和采集的自动化。

 

数据不是越多越好,关键是准确,有消费场景。上述交换机、存储的的各个配置管理参数,与企业 IT 架构管理、运维管理服务各项流程支撑、关联分析、IT资产追踪等并无紧密联系,通过各设备的管理控制台即可查看,且更直观、详尽,不合适规划为CMDB数据管理的范畴。

 

 

2.幻想CMDB建设过程中技术搞定一切

 

部分项目干系人总是幻想技术搞定一切,试图单一通过自动发现、自动采集将CMDB各项数据采集至配置管理数据库。但无论自动采集还是自动发现,从技术实现上仍然需要具备相应采集及发现的技术条件及可行的技术实现路径。

 

在CMDB建设过程中涉及面较广,需要各方人员积极参与和配合以及领导的重视,在建设实施周期中,约有40%的工作量会消耗在企业存量数据的梳理工作上。

 

3.幻想CMDB建设完成后一劳永逸

 

CMDB建设并非一劳永逸,数据初始化完成后,如果需要继续保持数据准确性,需要有持续的维护。

 

维护的重点主要在于手工录入部分信息的维护(如CI的基础管理信息)以及主机到对应业务模块划分、中间件、数据库实例的新增及变更数据的维护。


 

CMDB建设的关键点

 

1.统一CMDB认知宣导

在开展项目调研及CMDB模型设计之前,针对项目各个干系人及参与者做CMDB认知基础概念及建设方法论的宣贯,使得项目团队在建设目标与过程方法上达成一致,统一CMDB的认知,排除上述提到的各项CMDB建设误区。

 

2.基于运维可用性的考虑,确定需要纳入CMDB管控范围的模型对象

CMDB建设,应对企业当前运维现况的评估,深入运维一线,识别运维互动场景和痛点,CI及其属性需要结合实际,同时兼顾长远规划。

 

CMDB的实施可以分步进行,比如先从某个关键的业务系统着手,或者从某个物理位置区域着手,可以基于当前基础设施的复杂度,制定合理的实施计划和分工计划。

 

3.注重CMDB数据消费

数据消费是CMDB建设的最终目的,必须注重消费场景的挖掘和建设。

 

CMDB数据越用越准,CMDB建设需要集成项目初期定义的场景,推动运维人员使用新上线的CMDB平台,并尽可能的集成更多的CMDB数据消费场景,如资源交付自动化、监控、事件管理、问题管理、变更管理等流程紧密结合。

 

 

4.持续的数据维护,责任明确到位

自动发现、自动采集、自动同步和数据校验等技术手段仅是辅助作用,并不能100%保证数据质量。

 

数据质量的保证的关键在于确定每种运维对象的权威数据来源及对接,CMDB维护流程的定义配置、配置管理角色及职责的定义并且责任执行到位。同时,建立对应的配置运营和审计措施。


 

嘉为蓝鲸CMDB建设典型效果案例

 

1.自动追踪IT资产,减少手动处理的工作量

 

通过自动采集工具的开发、减轻手动录入,配置维护简单而准确 ,从而降低配置信息的维护成本,提高维护效率和配置数据准确性。

 

2.直观的可视化视图,配置管理门户清晰展示各类关键配置管理信息,为运维决策提供配置信息支撑

 

 

3.业务视角的配置管理,通过鉴别不同配置间的相互依赖性,让变更的实施更具主动性、可控性

 

可从配置项关系图中,核心的IT资源变更时,会影响到哪些业务系统都一目了然。便于变更影响分析,支撑故障快速定位。

 

 

4.持续的数据消费

 

分散在各个系统或运维人员手中的配置数据得到统一的在线管理,通过接口的方式提供配置数据,供给外部应用消费(监控、流程、自动化运维、运营分析…)。

 

 

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