Bob, Richard一起去趟慕尼黑的新天鵝堡。新天鵝堡是巴伐利亞國王路德維希二世出資建造的“夢幻城堡”，工程耗時(shí)17年，壯麗無比。據(jù)說迪士尼的LOGO就是以天鵝堡為模板設(shè)計(jì)的。

新天鵝堡

我們一行人都是第一次前往，從蘇黎世到天鵝堡全程223公里，路程雖不長，但沿途路況復(fù)雜。我們在鄉(xiāng)間小道中穿行（瑞士稱“國道”），七彎八拐，還要穿越瑞德邊境，中途甚至一度起霧下暴雨，嚴(yán)重時(shí)連道路都看不清。但我們從未擔(dān)心迷路，果然，經(jīng)過2小時(shí)50分鐘的車程，我們順利到達(dá)目的地。你猜我們是如何做到的？是的，因?yàn)镚oogle Maps。

左邊多毛的手臂就是Bob，不要被他干擾，請將注意力要放在中間的地圖

Google Maps極大的方便了現(xiàn)代人的出行，通過集成地理數(shù)據(jù)、衛(wèi)星定位、實(shí)時(shí)路況和導(dǎo)航計(jì)算等數(shù)據(jù)和功能，人們可以精確知道自己在地圖上的位置以及與目的地之間的路線和路況，人們可以去任何自己想去的地方，不論之前有沒有去過。Google Maps甚至重新定義了地圖，地圖不再是出行前的輔助規(guī)劃工具，而是行駛過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)控工具，甚至每天上下班，人們也會打開Google Maps，查看實(shí)時(shí)路況以便及時(shí)調(diào)整行駛路線。這種對地圖的高頻使用在十年前是無法想象的。那時(shí)，由于紙質(zhì)地圖的信息非常有限，對出行幫助并不大。信圖不如信人，只有老司機(jī)清楚哪里道路狹窄、哪里容易擁堵、哪里路滑，所以驅(qū)車遠(yuǎn)行必須找到老司機(jī)引路。

幕后英雄

Google Maps解放了人們對老司機(jī)的強(qiáng)烈依賴，不過，在享受Google Maps帶來的巨大便利的同時(shí)，你知道Google Maps的幕后英雄是誰嗎？是GeoDB，它精確的記錄了每個(gè)城市、街道、建筑以及山川、河流的經(jīng)緯度坐標(biāo)和海拔，這些數(shù)據(jù)被稱為Geo Data。

Geo Data晦澀難懂，所以早期GeoDB的消費(fèi)場景很少，Geo供應(yīng)商的日子也很難過。Google Maps將晦澀難懂的Geo Data變得簡單直觀，降低了信息的理解門檻，從而使每一個(gè)普通老百姓都能夠消費(fèi)這些數(shù)據(jù)，一下子盤活了很多GeoDB，Geo供應(yīng)商的日子也好了起來。

咦，聽這話風(fēng)好像又要說CMDB了？是的，從數(shù)據(jù)形態(tài)來看，CMDB和GeoDB 非常相似，GeoDB記錄的是事物的經(jīng)緯度等地理數(shù)據(jù)，CMDB則記錄了CI的各種技術(shù)和管理屬性數(shù)據(jù)，但是由于晦澀的數(shù)據(jù)格式、低頻的消費(fèi)場景，讓配置管理團(tuán)隊(duì)的日子也很不好過。如何更好的發(fā)揮配置數(shù)據(jù)的價(jià)值？這個(gè)問題折騰了我十年，從國內(nèi)折騰到海外，感覺真是古今中外的未解難題。

CMDB的困局

CMDB缺乏消費(fèi)場景，其中常見原因是“數(shù)據(jù)不準(zhǔn)”。因此，為了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，我們引入了大量的管控流程、審計(jì)制度和自動發(fā)現(xiàn)手段，但結(jié)果往往事倍功半。其實(shí)，在非云化環(huán)境下，配置數(shù)據(jù)做到完全準(zhǔn)確是不可能的。但是，CMDB一定要完全準(zhǔn)確才能用嗎？GeoDB也不完全準(zhǔn)確（否則Google Maps就不會有一個(gè)數(shù)據(jù)異常的反饋界面了），但并不影響人們的使用和反饋熱情。

我覺得要破解CMDB的困局，還是要以終為始的看問題。雖然寬泛的說，我們構(gòu)建CMDB是為了給其他流程提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，但實(shí)際上主要的初衷還是希望通過CI數(shù)據(jù)還原IT架構(gòu)，幫助IT團(tuán)隊(duì)更好的識別系統(tǒng)組件的依賴關(guān)系，從而更好的進(jìn)行故障診斷、變更發(fā)布、容量規(guī)劃、安全控制等日常運(yùn)維管理事務(wù)。從這個(gè)“終”來看，可視化對CMDB是至關(guān)重要的。如果無法有效可視化，猶如脫離了Google Maps的GeoDB，數(shù)據(jù)再準(zhǔn)又能怎樣？

CMDB的破局

他山之石可以攻玉。CMDB要破局，除了死磕數(shù)據(jù)質(zhì)量這條路外，還可以借鑒Google Maps的路子：以場景為驅(qū)動，以可視為手段，通過構(gòu)建IT架構(gòu)地圖來充分體現(xiàn)和發(fā)揮CMDB的數(shù)據(jù)價(jià)值，并通過建立場景化的消費(fèi)反饋機(jī)制，不斷完善數(shù)據(jù)質(zhì)量。具體有三個(gè)實(shí)施重點(diǎn)：面向場景的數(shù)據(jù)可視、面向場景的自動發(fā)現(xiàn)、面向場景的消費(fèi)反饋。

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面向場景的數(shù)據(jù)可視

可視化在CMDB誕生之初就有了。大家經(jīng)常見到的畫面可能是這樣的：

很虐心吧？這種視圖呈現(xiàn)的對象粒度太細(xì)、太復(fù)雜、且脫離了具體的使用場景，因此沒有實(shí)用價(jià)值。Google Maps抓住“出行”這個(gè)高頻的場景，綜合利用各種可視化手段和數(shù)據(jù)分析能力，如：路況地圖、街景地圖、線路規(guī)劃等等，準(zhǔn)確命中出行痛點(diǎn)，并被市場認(rèn)可。

那么問題來了，到底什么是場景？IT管理領(lǐng)域又有哪些場景？

簡單說來，場景是一組“人、事、物”的組合，是特定的人對特定的物完成一系列的管理動作。面向場景的可視化，就是要深入分析人和事的需求，并在此基礎(chǔ)上對物以及物之間的關(guān)系做可視化。

在IT管理領(lǐng)域，我們常見的場景包括：架構(gòu)師針對某套應(yīng)用規(guī)劃架構(gòu)、運(yùn)維人員針對某個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行容量分析、運(yùn)維人員對某套系統(tǒng)進(jìn)行端到端監(jiān)控和故障診斷、機(jī)房管理員對機(jī)房進(jìn)行容量規(guī)劃、機(jī)房管理員對新設(shè)備進(jìn)行上架規(guī)劃等等。下面是針對各個(gè)場景的可視化案例：

上述管理場景都是一些日常事務(wù)性的場景，其實(shí)還有一類容易被忽略，但可能更加重要的場景，那就是“知識傳承”。

還記得前文提到過十年前我們對老司機(jī)的嚴(yán)重依賴嗎？老司機(jī)的核心價(jià)值在于對路況的熟悉，這種經(jīng)驗(yàn)是非共享的，只存在老司機(jī)的腦中。但是，今天通過Google Maps，每個(gè)人都可以輕松獲得老司機(jī)的大部分經(jīng)驗(yàn)知識，經(jīng)驗(yàn)變成了共享的，這就極大的降低了出行對司機(jī)經(jīng)驗(yàn)的要求。在IT管理領(lǐng)域，豐富的IT架構(gòu)地圖也能夠幫助IT菜鳥們快速掌握系統(tǒng)的運(yùn)作原理和組件的依賴關(guān)系，幫助菜鳥能快速上手，即使老專家離職或轉(zhuǎn)崗也不那么害怕了。當(dāng)然，我不是說IT老專家就沒用了，起碼這也能幫助IT老專家從日常事物中解脫出來，讓他們從事一些更高級的事情。

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面向場景的自動發(fā)現(xiàn)

自動發(fā)現(xiàn)是提升配置數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段，現(xiàn)在常見的搞法是全網(wǎng)掃描。但這種方式往往會探測出大量沒有用的細(xì)粒度信息，且由于掃描范圍極大，掃描頻率不可能很高，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)。更可怕的是，全網(wǎng)掃描很可能在某個(gè)角落引發(fā)安全或性能問題，而你卻并不知道。

Google Maps是怎么做的？他們的創(chuàng)意一度震驚業(yè)界：Let’s step back a tiny bit to recall with wonderment the idea that a single company decided to drive cars with custom cameras over every road they could access.(From ) 。

這就是大名鼎鼎的Street View car

這種方式看上去很蠢，但又非常成功：谷歌汽車以大中型城市為單位，從市中心向四周“爬行”，每次“爬行”會帶回兩種數(shù)據(jù)： Actual Tracks和 Photos。Actual Tracks用于驗(yàn)證驗(yàn)證地圖上的道路是否正確，Photos用于豐富街景信息。這是一種典型的面向場景的自動發(fā)現(xiàn)，每個(gè)大中型城市就是一個(gè)場景。

借鑒Google Maps的搞法，我們以場景為單位實(shí)施自動發(fā)現(xiàn)。由于場景的范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于全網(wǎng)環(huán)境，因此可以有更高的掃描頻率、更個(gè)性化的掃描內(nèi)容和更小的掃描風(fēng)險(xiǎn)。

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面向場景的消費(fèi)反饋

前面說到，構(gòu)建100%準(zhǔn)確的CMDB是不可能的，也是沒有必要的。我們只需要建立起一套有效的反饋機(jī)制，讓用戶在使用過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題時(shí)能夠方便的反饋并及時(shí)修正就行。以Google Maps為例，每個(gè)城市地圖的生產(chǎn)流程基本是這樣的：首先基于GIS數(shù)據(jù)構(gòu)建出一個(gè)城市的概要地圖，并輔以人工修正（谷歌內(nèi)部成為hand-massage），然后進(jìn)行地圖的數(shù)據(jù)豐富（引入街景、路況等信息），在使用時(shí)提供一個(gè)反饋界面，哪里出車禍啦？哪里錯(cuò)啦？

每個(gè)城市都這樣做，那么就能得到一張準(zhǔn)確的國家地圖，每個(gè)國家都這樣做，就能得到一張準(zhǔn)確的全球地圖。

就IT管理而言，我們同樣可以基于CMDB+人工輔助構(gòu)建場景視圖，通過數(shù)據(jù)集成為場景提供更加豐富的運(yùn)維信息，再提供異常反饋界面讓用戶自行修正。用Bob的話來說：每個(gè)場景都要做到自洽的，當(dāng)每個(gè)場景都準(zhǔn)確時(shí)，我們就可以得到一個(gè)準(zhǔn)確的CMDB。

不過，你真的需要一個(gè)準(zhǔn)確的CMDB嗎？未必吧，你只要把自己關(guān)心的場景弄準(zhǔn)確就好啦。

結(jié)語

后面，我們又驅(qū)車從蘇黎世到斯圖加特，一共210公里，路上還遇到了暴雨。不過沒關(guān)系，Google Maps在手，哪里都是坦途。當(dāng)然，我們要感謝Google Maps的幕后英雄：GeoDB。也希望有一天，Bob能用上IT的Google Maps，從此再復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)、再隱蔽的故障和漏洞也將一目了然。當(dāng)這一切實(shí)現(xiàn)，我們要深深的感謝其幕后的英雄：CMDB。