Cmdb

目录

• "可落地"与"全生命周期"的内涵: 涵盖设计、自动采集、消费、运营治理
• API-first设计: 提供全面、稳定的Restful API供各方消费
• CMDB的核心价值: 从混乱到有序，从被动到主动
• 从CMDB到运维数据中台: 汇聚所有运维数据
• 元数据管理: 模型版本控制、变更与兼容性
• 关系类型定义: 运行于、连接至、依赖、集群关系等
• 分层架构: 数据采集层、核心服务层、API网关层、消费展示层
• 发现策略与调度: 全量发现与增量发现
• 变更流程与CMDB的联动: 一切变更皆记录
• 团队组建与协作: 运维、开发、DBA的角色
• 基于全域运维数据的分析与决策
• 基础CI模型设计: 服务器、网络设备、数据库、中间件、应用服务
• 多模式采集融合: Agent模式、无Agent模式、API集成模式与流量分析模式
• 常见误区与失败原因分析: 为什么你的CMDB成了"僵尸系统"？
• 技术选型: 自研 vs. 开源（iTop、CMDBuild、OneCMDB） vs. 商业产品
• 数据保鲜策略: 定期扫描、变更事件触发更新
• 数据模型设计: 经典模型与自定义扩展
• 数据治理在运维领域的实践
• 数据清洗、校验与合规检查
• 数据质量监控: 完整性、准确性、一致性度量与告警
• 权限与审计: 基于RBAC的数据访问控制，所有操作留痕
• 核心模块设计: CI管理、关系管理、自动发现、权限控制、操作审计
• 消费场景驱动设计: 你的监控、发布、告警需要什么数据？
• 演进路线图: 从核心CI管理到全链路拓扑与赋能
• 灵活的自定义字段与模型扩展能力
• 目标设定与范围界定: 从哪里开始？（MVP原则）
• 自动化是准确性的唯一保障: 摒弃手动录入
• 配置项（CI）: 识别与管理一切需要管理的对象
• 配置项关系: 依赖、连接、包含——构建数字世界的拓扑图
• 重新定义CMDB: 不仅是数据库，更是连接与消费的枢纽
• 附录A: 开源CMDB系统对比表
• 附录B: 常用自动发现工具与协议
• 附录C: CI模型设计示例
• 附录D: 术语表
• 高可用与高性能设计: 数据库选型（MySQL/PostgreSQL/NewSQL）、缓存策略、水平扩展