浅谈CMDB数据治理

本文由速邦咨询专业顾问撰写分享CMDB数据治理的3个关键策略聚焦场景应用、建立全生命周期更新机制、从业务价值角度实施治理帮助企业打造真正能用、好用的CMDB系统。一说到CMDB的建设大家应该都会有很多话去说再说到数据治理就更是这样了不管是好的经验还是踩过的坑说上几天几夜也说不完但这个事情却又是运维人员绕不过去的因此本篇文章对CMDB的数据治理简要说几句。首先作为数据中心CMDB建设和管理者在系统上线并纳管一定数量配置项后数据治理就成为确保系统价值持续发挥的关键工作而从这里可以说CMDB管理者才遇到了真正的挑战你CMDB数据准确吗我怎样才能使用CMDB我可以放心使用吗等等。此时CMDB管理者不仅要绞尽脑汁的去验证数据的准确性还要借助各种资源努力推广让大家去使用CMDB。于是CMDB数据治理就成了不得不做必须要做做了也看不到头的一项让人欲罢不能的长期投入。既然是必须的长期投入那怎样才能做到“见效又轻松”的呢笔者认为首先要有明确的目标这里有人就说了我们当然是有目标的CMDB数据治理不就是为了数据准确吗确实如此但笔者所说的目标非此目标。笔者认为的目标是说我们要聚焦在一个个的场景应用而不是追求大一统的数据准确。这里的场景指的是如与其他工具结合提升效率为AIOPS 落地提供数据支撑结合监控平台进行资源优化等。聚焦场景就像马拉松运动员在全程中定位的一个个阶段目标这样我们在进行CMDB治理过程中就会有目的的将治理一项项落到实处有结果见效果。通过场景应用驱动CMDB数据质量持续不断的迭代实现CMDB数据治理的持续提升我们也会从中收获成就感减轻压力。其次要关注数据的全生命周期从数据纳管到CMDB再到退出纳管整个过程要有明确的路径和规则一般纳管和退出都有流程控制重要的是在这个过程中的变更是怎么实现配置项的管控和更新的。也就是我们要建立可持续的更新机制确保CMDB中的数据资产始终保持完整、准确、一致的状态从而为上述各类运维场景提供可靠的数据支撑。这就涉及到配置项建模时一定要明确各属性信息的来源和责任是自动化采集还是人工维护如果是自动化采集就要定义采集和更新的规则如果是人工维护就要通过变更流程联动进行控制以保证配置项的持续更新。这里就需要细化到属性的层面而不是停留在配置项维度。第三就是要从业务价值角度去实施CMDB的数据治理如从配置项本身来说要确保每个配置项(CI)的属性信息能真实反映生产环境实际情况这包括硬件设备的物理参数、软件版本的准确记录、以及各类配置参数的及时更新。从关联关系层面要构建并维护配置项之间真实、完整的关联关系形成准确的资源拓扑图、系统间的接口调用、数据传输以及业务链路调用等血缘关系图。总之立足于当下锚定实际应用场景充分利用自动化技术和流程管控保证配置项信息的准确性、并为运维管理提供基础支撑如此CMDB的数据治理才能持续提升和发展。