01. cmdb是下一代运维体系的基石
1）企业数字化转型的要义
当前，数字经济进入了高速发展的阶段，数字经济已经成为了引领经济的新增长点，全球范围的数字经济时代已经来临。尤其是在疫情期间，各地陆续颁发了推动和促进数字经济发展的相关政策与举措，以物联网、5g、大数据、人工智能等数字技术为支撑的新产业新业态将加快发展。
与数字经济相关的改革浪潮浩浩荡荡席卷而来，数字化转型已经成为关乎企业生存和发展的必然选择，在此其中有人成功，更多的是失败。据mckinsey（麦肯锡）发布的调查报告显示，目前企业数字化转型的成功率普遍仅为20％。导致企业数字化转型失败的原因多种多样，大多数企业的失败可以归咎于缺乏业务上的指引，盲目部署数字化系统和引进新技术，对即将出现的各种风险毫无防备。
笔者认为，未来企业的数字化的要义是业务和技术的快速融合。要说业务和技术到底是什么样的关系？我们可以从数字时代的发展史得到答案。在数字化的前半程，往往是技术推动业务变革，互联网的出现催生大量新的业务模式，就是最好的证明。而随着业务的快速发展，数字化进程进入中期，这时候的业务需求往往会倒逼技术的创新和升级，比如大规模海量的在线业务需求，催生了分布式微服务架构，业务的迭代需求催生了敏捷开发架构。而未来的数字化，一定是业务和技术的快速融合，以构建各类能力共享中心形式螺旋推动数字化进程发展。
在缺乏业务整体规划的前提下，盲目引进技术，或者缺乏技术支撑能力的情况下，盲目扩张业务，都是失败的根源。笔者无意探讨业务问题，还是谈谈怎样构建满足未来数字化转型需求要的技术支撑底座吧。
2）运维数字化易被忽视
笔者认为，构建数字化技术支撑底座，从架构上可以分为三个部分，分别是基础设施架构、应用开发架构和运维支撑体系，三者相辅相成，缺一不可。而在三大组成部分之中，最容易被忽视的往往是运维支撑体系。
三层架构的关系，也随着技术理念的进步，发生了悄然的转变。
第一阶段：运维支撑体系在底层，运维的根本目标是保障基础设施架构的正常运行，能为应用和开发提供支撑，运维管理对象通常是传统物理设备或单体软件，采用离散工具或者人工的方式支撑运维工作。
第二阶段：运维支撑体系在中间层，其目标是衔接应用开发层以及基础设施层，管理下层资源，为上层提供各类所需要的资源和服务，依赖标准化、自动化平台支撑。
第三阶段：运维支撑体系在顶层，其目标是对企业it整体架构进行统一规划和管理，构建企业it研发到运营的全生命周期管理体系，依赖数据化、智能化平台支撑。更准确地说，这一阶段的运维体系，应该称之为技术运营体系。
而在这一发展过程中，大多数企业容易忽视运维支撑体系本身也需要不断进行数字化演进，而导致许多企业的运维体系根本无法支撑整个技术底座的正常高效运转。这也是长期以来国内企业重基础设施、重研发、轻运维的管理理念造成的后果。
3）运维数字化始于cmdb
如何推动运维数字化转型？其实从业界it相关标准演变就可以看出端倪，大名鼎鼎的itil已经发展了从v2到v3再到如今v4的多个版本，还有devops和aiops理念的出现和发展，都从侧面告诉我们，运维已经到了必须数字化转型的时刻了。
笔者认为，下一代的运维体系，一定会朝着四个方向发展，总结起来就是两个并存和两个发展：1）运维的形态，从关注稳定运行，演变为稳定运行与敏捷交付并存。2）运维的价值，从关注业务连续性，演变为业务连续性与业务运营辅助并存。3）运维系统，从烟囱模式，发展为企业级平台。4）运维组织，从被动支撑，发展为技术运营。
而在运维数字化的发展路径上，cmdb的建设是一切的起点。
因为未来企业运维支撑体系的本质就是对企业it架构的规划和管理过程，而cmdb正是将企业it架构进行数字化描述的基础，只有实现it架构中每一个对象的数字化，才能实现其状态的数字化，从而实现其可观测性，进而通过操作和服务行为的数字化保障业务的连续性和敏捷性。在此基础上才有可能实现运维的终极目标：构建企业级的技术运营体系，全面支撑企业数字化实现成功。
02. 消费驱动的cmdb建设方法
1）cmdb的本质是数据服务
构建与企业it架构相匹配的cmdb过程中，需要重新规划it利益相关者（包括客户在内）的工作活动和需求，以人员为起点、从过程、技术一直到资源，最终落到cmdb上，体现了cmdb作为价值链的起点这一重要特征。
反过来说，cmdb提供各类技术工具所需要的数据，这些技术工具被各领域的工作过程所使用，满足了不同人员的差异化需求，最终体现了价值的传递过程。
cmdb的本质是数据服务。一方面，它实现了企业it架构的“数字镜像化”。另一方面，它为上层消费场景提供了数据支撑。因此，cmdb是运维数字化转型过程的必经之路，没有cmdb的数字化运维体系是空中楼阁。
2）cmdb的关键是数据质量
既然我们说cmdb的本质是数据服务，那么其关键一定是数据的质量。如何保持cmdb中的数据得到持续有效的治理？笔者认为，如果把cmdb看成是一个水池，要里面的水持续保持干净，可以从3个方面入手：
首先是活源。我们要确保进入cmdb中的新数据是准确的，也就是保证水池的水源是干净的，否则后续的治理就无从谈起。如何能保证数据来源的准确性？通常我们采取自动化采集和流程回写结合的方式，并且要充分考虑两者可能冲突的情况下以哪个来源作为权威数据源。
其次是净水。尽管我们尽可能采取自动化和流程回写的方式来确保源头质量，但是从来没有哪个企业能做到完全无需人工维护的cmdb，随着时间的推移，cmdb中难免会出现一些脏数据，需要经过净化才能被使用。如何及时发现和净化这些数据，需要依靠企业对cmdb的审计和运营，通过绩效驱动，责任到人的方式促使配置所有者持续对数据进行有效性维护。
最后是促流。不流动的水是一潭死水，不消费的数据不会产生任何价值。如何让数据流动起来，持续不断地产生价值，取决于我们的消费场景是否足够丰富。数据流出之后能不能持续保持质量，取决于消费过程对数据的改动是否能及时回写。因此，闭环的消费场景设计，是确保消费环节数据质量的关键。
3）cmdb建设的原动力是消费
当一切都准备就绪，我们去评价一套cmdb价值的唯一标准就是消费。消费场景越多，共享程度越高，数据的价值就越高，cmdb的建设就越成功。因此，从规划cmdb建设之初，就应当充分考虑将来cmdb的消费场景，如果不能清晰的认识到cmdb的定位，不能做到消费驱动的cmdb建设，最终cmdb会沦为一个毫无边界的数据库。
当然，如何去构建我们的cmdb消费场景，也要结合企业自身情况，并不是盲目追求全面覆盖，试图一蹴而就，反而导致cmdb建设成本过高，消费场景落地效果不佳，最终面临项目失败的局面。
4）cmdb建设四步法
嘉为蓝鲸结合多年的运维行业实践经验，把cmdb作为运维体系的基石，本着消费驱动的理念，总结出一套行之有效的cmdb建设实践方法论，称之为四步法：
① 配置管理体系构建。cmdb作为企业运维体系的一部分，必须从整体运维体系的角度进行规划，以整体目标为导向，明确cmdb建设相关的目标、原则、流程、组织架构、运营考核机制等内容。
② 消费场景和模型设计。设计符合企业自身特点的消费场景，相关数据及其模型设计，明确各消费场景会用到哪些对象的哪些属性和关系，梳理各类资源对象的生命周期，确保消费场景闭环。
③ 数据采集、维护和消费。通过自动化和流程驱动的方式，实现数据的采集和回写。根据cmdb使用者的不同视角，提供符合其习惯的维护界面，便于其及时的对数据进行查看和修改。同时，充分考虑监控、自动化、服务流程等消费场景的集成需求，提供符合要求的数据服务接口。
④ 持续的运营和改进。持续的改进和运营对cmdb的长期成功起到决定性的作用，很容易被管理人员忽略，通过对数据进行持续审计和检查，通过运营数据报表等方式都可以发现cmdb存在的问题，比如数据孤岛、错误数据、重复数据、低价值数据等等，并可以帮助我们对消费场景和模型提供改进意见。
03. 嘉为蓝鲸cmdb产品特色
嘉为蓝鲸配置管理中心产品体系，是基于我们对cmdb的深刻理解，结合在众多项目实践过程中总结的经验，打造的下一代运维体系的基石。
产品架构上，按照cmdb的水池模型，充分考虑了数据采集、数据维护管理和数据消费闭环的三大环节，将产品分成三大模块，满足配置管理员、配置所有者和配置经理的不同管理需求。
从功能上，嘉为蓝鲸cmdb除了提供常规的数据建模、自动采集、数据维护、数据接口等基本能力之外，提供面向机房运维的idc视角，面向设施运维的资源视角，面向应用运维的业务视角等，未来可扩展为面向应用、技术、数据、物理各层的架构管理场景，充分体现了以消费为导向的建设理念。
从能力融合上，嘉为蓝鲸cmdb支持itom、itsm、itoa等各类场景的消费集成能力，依托蓝鲸paas的强大运维开发能力，还能不断扩展消费场景。无论是作为一体化运维k8凯发天生赢家的解决方案的一部分，还是快速融入企业现有的运维体系，嘉为蓝鲸都可以从容应对。
最后，嘉为蓝鲸以消费驱动的cmdb建设方法论作为核心，本着客户成功的理念，在项目实践中贯彻四步法的落地过程，强调以管理体系构建作为开端，以持续运营改进作为终点，其中暗合pdca循环的理念。嘉为蓝鲸为客户提供全过程的规划咨询、蓝图设计、产品实施、运营改进服务，确保每一个cmdb项目都能取得成功。
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