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摘要：本文圍繞CMDB模型設計落地展開，闡述CMDB作為IT運維核心數據源、工具基石與數字地圖的核心價值，指出常見設計誤區，明確最小化、消費場景導向等設計原則，分享梳理場景與關聯關系、分層分域構建等最佳實踐及落地問題應對，為高效IT運維提供支撐。

關鍵詞：CMDB模型設計、配置項（CI）、設計原則、最佳實踐、落地經驗

01.為什么要做模型設計？

1)先思考清楚CMDB本質定位 

在當今高度依賴信息技術的企業環境中，CMDB（Configuration Management Database）作為IT服務管理（ITSM）的重要組成部分，其核心作用在于記錄和管理IT環境中的配置項（CI）及其相互關系。CMDB不僅僅是簡單的數據庫，更是企業IT資產的“單一真實來源”，對于運維決策、問題解決以及變更管理具有至關重要的作用。因此，良好的CMDB模型設計可以幫助組織更有效地管理其IT基礎設施和服務。

2)模型設計的作用與意義

①運維主數據：

CMDB作為IT運維的核心數據源，提供了關于配置項的標準描述，包括它們的狀態、位置以及相互之間的關系信息，相當于構建一套運維身份證和戶籍系統，這有助于實現IT資源的一致性和可追溯性。

②運維工具體系基石：

CMDB作為運維數字化轉型最重要的一個環節，是運維工具體系的基石。在IT運維的多個層面，如監控、自動化運維、事件管理、變更管理、運營分析等，CMDB作為底層支撐，提供了準確的數據基礎，使得這些工具能夠協同工作，提升整體運維效率。

③IT運維數字地圖：

通過映射出整個IT環境中的所有配置項及其關系，CMDB就像一張數字地圖，幫助運維人員迅速定位問題所在，加快故障恢復速度，提高效率降低成本。如果CMDB無法保持健康，沒有最新與準確的數據，企業內部運維人員就會對CMDB數據質量失去信任，開始維護各自的數據源，增加企業IT建設與管理成本，降低IT協助與運維效率。

02.模型設計理念

1）模型設計的誤區

①模型設計是一次性工程

模型設計是在規劃階段體系化工程，但不代表這是一次性工程。實際上，在規劃階段是難以預見所有落地執行的不同場景。另外，隨著業務和技術的變化，CMDB模型設計需要定期按管理流程進行審查和更新，以適應新的需求和技術發展。完美的模型設計是需要經過落地實踐磨煉出來的，重要的是先啟動并逐步優化，而不是等待一個完美的解決方案。

②模型設計是建設方的事情

由于模型設計涉及IT整體架構運維主數據的定義，模型設計的成功依賴于跨部門的合作，包括架構部門、業務部門、研發部門、運維團隊、測試團隊、安全團隊等，需要梳理管理對象全生命周期活動與場景消費需求，只有多方協作才能確保模型的全面性和有效性。

③模型設計應該什么都管

不能把CMDB當成一個純數據庫使用，什么都往里面存儲，沒有任何的控制策略，這樣的CMDB只會因為維護成本過大且管理困難，用戶使用意愿低，數據質量低下。而且過多的配置項會增加管理難度，應該根據實際需要選擇關鍵配置項進行管理。

• 以下是建議納管的范圍：

• 不建議納管的范圍：

2）模型設計的原則

①最小化原則

避免不必要的復雜性，采用奧卡姆剃刀原理，“如無必要，勿增實體”，需要專注于那些對運維業務有直接影響的配置項，結合管理成本和收益的綜合考慮，定義配置項準入原則。

②消費場景導向為原則

根據實際應用場景的需求來設計模型，確保它能滿足用戶的實際需求。

③自動化采集原則

盡量采用自動化，減少人工維護成本，無法自動化采集的屬性盡量減少

④面向業務為中心原則

伴隨著IT運維管理往IT運營管理發展演進，CMDB建設也從過往的面向資產為中心—面向資源為中心—面向應用為中心—面向業務為中心持續演進過程中。

03.模型設計的最佳實踐

1）梳理消費場景地圖，定義管理邊界

規劃運維體系業務，明確消費場景內容與價值，梳理對CMDB依賴配置項數據，定義優先級與建設計劃。

2）梳理對象關聯關系，定義整體模型

通常情況下，關聯類型有兩大類，一種父子關系，一類連接關系，但是細分的關系類型可能會非常多，這個時候就需要先定義企業標準的關聯類型。

基于分層分域的構建方法，設計整體CMDB模型架構。

3）梳理細化屬性，定義數據標準

可以基于以下屬性設計工具，對每一個屬性進行如下維度的分析：

①面向消費場景，基于3C法則梳理對象屬性

• 核心屬性（Core）：通過這些屬性能夠識別一個對象，是這個對象的身份信息，例如：實例名、IP、端口等。

• 能力屬性（Capability）：支撐場景的屬性，例如：維護人屬性用于支持告警通知、告警轉工單等場景。

• 詳細屬性（Context）：這些屬性是附加的可選屬性，用來幫助用戶能更容易地理解和使用。沒有一刀切的原則，需要考慮成本和價值的平衡（即納管這個屬性我需要付出什么成本，有多少收益），例如：物理服務器的光纖接口類型。

另外，伴隨著AI技術的持續發展，可以依賴類似chatgpt工具獲取對象建模的推薦。

②基于資源生命周期管理過程梳理管理流程

設計從配置項的創建、使用、變更到最終退役的全過程管理方案。

③考慮數據與現有系統的集成關系

規劃如何與其他系統（如監控工具、事件管理系統）集成，確保數據能夠實時同步更新。

03.模型設計的最佳實踐

1)標準統一宣貫的問題：

由于模型設計是重新定義數據標準的過程，會存在過往管理模式下一些概念術語、命名規范、數據統計口徑等內容的重新定義，因此在模型落地實施初期，需要通過培訓和文檔等方式，確保所有相關人員都理解CMDB的標準和操作流程。

2)數據冗余存儲問題：

在模型設計過程中需要合理設置數據冗余策略，這樣既能加速數據導入過程，也能便于后續的數據分析工作。通常情況下線下管理臺賬是一個大寬表存儲了不同對象的信息，在模型設計的階段會按不同對象進行建立模型與關系，例如增加物理服務器所在機柜名稱通過產品功能可以實現數據的快速關聯，并且方便查詢與統計。

3)易維護管理問題：

在模型設計階級需要考慮易維護的問題，如字段名稱盡量通俗易懂，盡量設置枚舉類型字段供用戶選擇，盡量提供默認值，添加屬性字段說明及示例，有邏輯關系的字段盡量在流程表單進行校驗等等。 唯有把用戶都當成小白看待，考慮產品的易用性，才能更好地提升CMDB數據質量。

4)責任分工問題：

由于不同的企業運維管理業務與組織設計有差異，通常在數據管理維護責任劃分上會有些區別存在，這些角色映射的菜單功能以及數據權限息息相關。例如傳統的企業一般按業務系統或專業線資源進行授權管理，集團性公司需要按單位維度進行授權管理。有些復雜的對象如系統存儲了架構管理相關屬性、運維管理屬性、維保屬性、安全管控屬性等，這些信息需要不同的團隊進行維護管理。另外，關聯關系的維護責任方同樣需要提前定義，責任不清晰最終會導致數據沒人維護。

通過上述分享，我們可以看到CMDB模型設計的重要性以及在實踐中需要注意的關鍵點。正確地設計和實施CMDB模型，將極大地提升IT運維效率，為企業創造更多價值。

04.配置管理CMDB選型推薦