优维科技老王:与其说建设CMDB,不如说建设IT资源图谱

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原文来自公众号:互联网运维杂谈

在运维人员看来,CMDB是一个绕不开的字眼。在ITIL时代,太多的CMDB落地项目,但鲜有成功。而我之前有一个观点,CMDB中的配置字眼要从这个里面去掉,重新给它设定一个边界。在这个边界划分上,我曾经提出过CMDB经历过三个阶段,资产管理、配置管理到今天我主张的IT资源管理。

资产管理围绕硬件属性、采购属性、成本属性、采购属性、固件管理等等;配置管理围绕服务管理、配置管理等等,但配置范畴太广,导致容易管理失控,比如说应用配置、环境配置、中间件参数管理等不适合进入CMDB,分布式配置中心Apollo、Nacos便是佐证;IT资源管理进一步缩小其管理能力范围,把不能够产生服务能力的东西都剥离出去,不纳入管理范围。

 那到底什么是IT资源?一切能直接或者间接产生业务服务价值的IT实体都可以称之为资源,比如说应用系统的业务服务、网络带来的网络服务、F5带来的负载均衡服务、存储资源带来的存储服务、主机带来的计算/网络/存储服务等等。那它和配置管理服务有什么区别?我认为配置是资源的版本化描述,比如说网络配置是对网络服务的版本化描述、主机上会有各类配置(CPU、网络和存储、环境配置)等等,而这种版本化的描述可以通过配置中心来管理。

一旦我们收敛了CMDB的管理边界是IT资源,此时就需要知道构成资源服务能力的不仅仅是资源自身,还有其关联的资源,资源图谱概念由此产生。资源图谱旨在描述IT世界中存在的各种实体与资源及其关系,构成一张复杂的实体与资源关系图,节点表示资源实体,边则由关系构成。

在资源图谱的概念中,对现实世界的图谱描述有两层,第一层是实体层,第二层是资源层,最后是他们的关系表达。实体是从真实的世界出发,直观看到的,比如说网络、防火墙、应用系统、数据库中间件等等,通常一个实体代表一类服务能力。再往下,实体构成对外的服务能力一定是其关联的资源实现的,比如说网络上的端口、应用系统的部署和服务资源、基础设施主机上的CPU/网络/存储等等资源。这两者在过去,统一用CI来表达,我认为是欠妥的,容易对这个世界平面化的描述,但其实他们是层次化的。针对每一个实体和资源都要用结构化表达,这是另外技术建模的问题,在此不多讲。其次说到关系,实体之间的关系是由资源的关系构成的,主机和主机之间没有关系,而是上面的端口资源访问产生的业务关系,交换机与主机没有关系,是因为交换机端口和主机之间物理连接产生的关系;A和B应用系统因为他们之间的API服务访问产生的关系。

 到底哪些应该纳入到资源图谱管理呢?上至服务、应用系统及组件,下到数据、基础设施架构等等,员工也属于资源的一种。API是越来越重要的资源,行业也开始出现各类管理平台,如swagger;应用系统是由N个组件组成,也是一种资源;组件从安装部署态算起,一直到运行态,由大量的关联资源组成,主机、制品包、关联的依赖库、关联的进程端口、提供的服务等等;数据服务关联了各类中间件服务信息,cache类、DB存储类等;基础架构的资源分解很简单,就是上面关联的核心资源管理,比如说交换机的端口、F5上面的vspool/irules等。

CMDB到底要不要建设?我觉得可以不要,但IT资源图谱平台要不要建设?我觉得很有必要。我会从IT资源图谱的四大定位和五大类场景谈谈他的必要性。

首先说说它的四大定位,这也是我一直在和客户不断说的四个方面:数据地图、基础数据、数据总线、数据治理:

一、数据地图(边界)

IT资源图谱需要构建一个数据地图的能力,全面构建资源实体对象及对象关系,这个定位有利于控制它的边界。在现实中有各类地图,地图本身维护各类经纬度数据(点)以及点到点之间的路径关系,而基于地图的应用则很多,比如说衣食住行类应用等等。IT平台也是如此。在一体化运维平台体系中,上层的场景丰富多样,需要底层这样的一个数据地图来描述数据和数据之间的关系。

二、基础数据(能力)

基础数据是一种可供数据消费的能力,IT资源图谱需要开放所有的数据供外围场景平台消费,比如监控平台、自动化平台、安全平台等等。基础数据平台要解决数据的生成和数据的消费两个方面问题。数据生成一方面依赖自动发现,另外一方面就要依赖流程;数据消费要基于开放式的API能力,供外围场景平台和它联动。

三、 数据总线(整合)

在IT运行过程中,很多地方,比如说自动化和场景平台,自动发现发现某条记录进入IT资源图谱、云管平台分配一台主机进入IT资源图谱,此时外围安全、4A平台、监控等诸多平台需要消费,此时需要一对多的数据发布能力,IT资源图谱平台是最好的数据聚合点。在这个聚合点,可以在数据入库前做相应的校验,数据发布后做发布的确认等等。

四、数据治理(治理)

它也是一个IT资源数据治理的平台。随着IT应用系统和基础设施架构越来越复杂,资源及其关系错综复杂,纳入这么多的资源数据进入到平台,需要对原始数据进行数据的甄别、数据清洗、数据转换和数据融合的过程,从而变成高质量外围平台可消费的数据。还有一个场景化的数据治理思路,是和上面的变更服务耦合在一起的。

很多人会说,费这么大的力气建设一个IT资源图谱平台,到底是干嘛呢?一定是价值/场景消费导向,我把场景分成五大类:

一、流程服务类

ITIL里面包含很多流程类的服务,如服务台、事件、问题、变更等等,这些流程服务都可以和CMDB关联起来,在不同的流程服务里面需要消费的数据不一样。不知道大家有主要到没有,配置服务流程是ITIL里面实施最差的流程,为什么?从流程设计上来说,变更流程执行完成之后,发起配置流程修改配置,但是很少人这么做,一次变更触发了哪些配置项修改,估计实施的人都不知道,别说发起流程选择变更的配置项和属性了,特别是全流程自动化场景。这就牵扯到ITIL轻量化的话题,在此不展开。

二、可视化

CMDB里面很多数据是被关系理解的,这个关系从不同的角色角度去看,需要看到的拓扑和关系视图是不一样的,网络管理员、主机管理员、系统管理员等等,他们都是实例资源拓扑的场景化表达。上层应用架构拓扑是非常复杂的,不容易场景化理解的。可视化的核心是把关系数据有意义的表达出来。

三、自动化类

自动化是变更的主要实现,在这个场景之下一般都会触发资源变更,因此和自动化场景的关联是一种强关系。

IT自动化可以从资源交付自动化到应用交付自动化两层去分解。资源交付自动化可以从资产到资源自动化整个生命周期过程来分解;应用交付自动化就是今天行业所说的DevOps CICD过程,从持续集成开始一直上线到持续反馈,应用作为一个核心的IT资源对象,它自身有新上线、升级、运营服务、下线这样一个生命周期过程。覆盖如此复杂的IT过程,需要有一个基础IT资源数据平台存在,串联整个过程。这套方法我给写进了证券行业的自动化运维规范之中。

四、数据化类

监控、IT运营分析(容量、性能、可用性、连续性、成本、用户体验、质量)等各类数据场景都和资源图谱平台紧密关联。本质上来说,所有的数据都是这些资源的状态数据,而资源图谱提供了一个元数据基础,它首先解决的是一个到底有多少资源需要数据化。孤立的数据价值越来越小,关联整合的数据价值越来越高。关系是维度的体现,基于维度的数据聚合是很常规的运维需要,比如说从机房、从业务系统、从集群的角度去聚合流量。

五、智能化类

随着AIOps应用越来越多,在一些智能化运维场景中,比如说故障根因分析、事件关联分析等等,需要和资源图谱的数据全面关联,相当于一个知识标签库,相比较AIOps的标签库,资源图谱是基于场景维护产生的标签库,有着准确性高,实时性好,全面性广等特点。

我们今天正在在招商银行实践从CMDB到IT资源图谱的升级,改变过去的配置管理思维,全面落地IT资源图谱。

建设IT资源图谱,需要从四个定位出发,强调它的职能边界、数据生产和消费能力、基于数据总线的整合和面向多源数据的治理。同时要面向五个消费场景,强调这份数据建设的价值——流程和可视化是最基本的场景,也可以说是弱场景;自动化是一种强场景,直接影响资源数据变更;数据化消费资源图谱数据的重要场景,直观体现这部分数据价值;智能化是一个资源语义网络,理解资源和资源关系,提升特定智能场景的价值。

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