CN112035442A - 一种基于大数据的动态cmdb自动关联方法 - Google Patents

一种基于大数据的动态cmdb自动关联方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了配置信息管理技术领域的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，包括如下步骤：S1、通过Agent分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行数据采集；S2、分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行核心数据解析，将采集数据进行清洗、换算和计算；S3、根据不同的数据特点进行针对性实体模型或关系模型存储；S4、通过流程管理完善CMDB实体属性，应用可视化展现，且将能力开放给其他应用场景使用。本发明通过将SaaS/PaaS/IaaS三层的资源统一纳入管理范畴，自动构建三层之间的动态拓扑关联关系，为运维监控，安全管控，资产管理等应用场景提供精准实时的资源配置管理数据。

Description

一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法
技术领域
本发明实施例涉及配置信息管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。
背景技术
CMDB就是配置管理数据库，存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，通过识别、控制、维护，检查企业的IT资源，从而高效控制与管理不断变化的IT基础架构与IT服务，并为其它流程，例如事故管理、问题管理、变更管理、发布管理等流程提供准确的配置信息。现有的CMDB技术：主要从应用层、IT基础资源层(IT基础设施、传统中间件)两方面进行管理，基本满足传统烟囱式应用系统的运维管理要求。随着新一代技术架构的不断演进，尤其是微服务，开源中间件，云计算等新技术的引入，系统平台渐渐分层为SaaS/PaaS/IaaS层。SaaS(Software-as-a-Service，软件即服务)：引入微服务后的应用软件，可以根据需要随时扩展变更，交付周期由原来月为单位，转变成实时上线交付，同时服务微小化后，数量急剧增长；PaaS(Platform as a Service，平台即服务)：传统的中间件主要集中在应用服务器(如Tomcat等)、数据库(如Oracle、Mysql等)，随着技术的不断演进，新一代PaaS组件以开源为主，种类繁多(如数据库就可以分为关系数据库，时序数据库，缓存数据库，图数据库等等)，且部署架构分散；IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)：云计算以虚拟化为基础，虚拟化从物理底层交付环境中分离资源和服务。通过这种方法，可以在单一的物理系统内创建多个虚拟系统，极大加快了资源交付的速度。
现有CMDB的技术主要还是采用人工流程管理的方式管理资源，面对新一代架构的快速、海量、分布式等特点，已经无法提供准确的配置信息去满足精确化管理要求。且存在以下的不足之处：
1、管理粗犷：现有CMDB通过人工方式进行粗粒度的资源管理，尤其在SaaS层与PaaS层，面对频繁按需启停的实例服务，无法通过人工进行申请、变更等流程管理，故只能维护不易变更的粗粒度实体，如管理到应用系统，该系统下的微服务，API接口，方法等细粒度实体均无法管理；
2、关系缺失：用户通过资源互相之间的依赖关系，并确定该IT组件对客户带来的潜在影响，从而提高IT服务的水平，资源关系复杂且频繁变更，随着资源的精细化管理要求，关系的复杂性呈现幂次提升的趋势，现有CMDB技术完全无法满足管理要求；
3、时效性差：现有CMDB技术通过流程管理方式进行录入填报，数据时效性极低，无法满足高时效的应用场景需求，如运维监控，故障排查等；
4、准确性低：现有CMDB技术主要依靠人工方式，无法保障数据得到有效维护，数据过期，数据冲突，多源录入等均会造成数据准确性低下，无法满足高准确的应用场景需求，如资产管理，安全管控等。
基于此，本发明设计了一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，以解决背景技术中提及的技术问题。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，包括如下步骤：
S1、通过Agent分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行数据采集；
S2、分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行核心数据解析，将采集数据进行清洗、换算和计算；
S3、根据不同的数据特点进行针对性实体模型或关系模型存储；
S4、通过流程管理完善CMDB实体属性，应用可视化展现，且将能力开放给其他应用场景使用。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S1中SaaS数据采集包括如下步骤：
通过全链跟踪工具对应用服务进行埋点采集，采集服务的基本信息和服务访问其他服务的调用信息。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S1中PaaS数据采集包括如下步骤：
采用组件自身提供的API接口，通过定时调用接口采集组件信息，采集组件的基本信息和组件内部包含的子组件信息。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S1中IaaS数据采集包括如下步骤：
采用Agent监控工具对基础资源进行数据采集，采集设备的基本信息和设备网络拓扑信息。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S2中SaaS核心数据包括SaaS实体配置信息、调用关系信息和承载关系信息。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S2中PaaS核心数据包括PaaS实体配置信息、包含关系信息和访问关系信息。
本发明实施例提供一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法。在一种可行的方案中，所述S2中IaaS核心数据包括IaaS实体配置信息和网络关系信息。
基于上述方案可知，本发明的有益效果为：
1、本发明通过将SaaS/PaaS/IaaS三层的资源统一纳入管理范畴，自动构建三层之间的动态拓扑关联关系，为运维监控，安全管控，资产管理等应用场景提供精准实时的资源配置管理数据；
2、本发明中对SaaS/PaaS/IaaS的采集发现是通过自动的方式实现的，SaaS通过分布式调用链技术自动采集并发现服务及其相关信息，PaaS通过API接口自动采集并发现组件及其相关信息，IaaS通过Agent监控工具自动采集并发现资源设备及其相关信息；
3、通过大数据挖掘分析技术，解析并实现动态跨层关联，实现实体及关系信息的自动更新能力；
4、实现了跨三层SaaS/PaaS/IaaS之间的关联打通，跨层之间关系实现了细粒度实例级的自动构建。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的整体流程框架图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，也可以是成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，也可以是通讯连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介的间接连接，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明提供的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，本实施例的基于大数据的动态CMDB自动关联方法；包括如下步骤：
S1、通过Agent分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行数据采集；
S2、分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行核心数据解析，将采集数据进行清洗、换算和计算；
S3、根据不同的数据特点进行针对性实体模型或关系模型存储；
S4、通过流程管理完善CMDB实体属性，应用可视化展现，且将能力开放给其他应用场景使用。
通过上述内容不难发现，通过本发明的基于大数据的动态CMDB自动关联方法，将SaaS、PaaS和IaaS三层的资源统一纳入管理范畴，自动构建三层之间的动态拓扑关联关系，为运维监控、安全管控和资产管理等应用场景提供精准实时的资源配置管理数据；具体的为，先通过Agent(能够自主活动的软件或者硬件实体，即为“代理”)对SaaS层应用、PaaS层组件以及IaaS层基础资源进行数据采集，并将采集到的数据分别对SaaS层核心数据、PaaS层核心数据以及IaaS层核心数据进行解析计算、清洗和换算；而后再对解析数据通过实体模型有选为为MySQL和关系模型优选为Neo4j进行模型存储工作，且利用实体模型存户是，可存储SaaS实例、PaaS实例和IaaS实例，利用关系模型，可以存储SaaS内部关系、PaaS内部关系、IaaS内部关系、SaaS与PaaS关系、SaaS与IaaS关系以及PaaS与IaaS关系；最后根据存储数据对未知资源进行流程管理，通过流程管理来完善CMDB实体属性(如责任人、责任部门等信息)，并形成资源全生命周期闭环管理体系；根据存储数据进行应用可视化展现，展现三层拓扑关系等信息；根据存储数据能力开放至运维监控、安全管控、资产管理等，且通过API、界面、数据接口等方式开放给其他应用场景使用。
可选地，在本实施例中，所述S1中SaaS数据采集包括如下步骤：
通过全链跟踪工具对应用服务进行埋点采集，采集服务的基本信息和服务访问其他服务的调用信息。值得说明的是，在本实施例中，全链跟踪工具可以优选为PinPoint、Skywalking来实现对应服务的埋点采集工作。
此外，所述S1中PaaS数据采集包括如下步骤：
采用组件自身提供的API接口，通过定时调用接口采集组件信息，采集组件的基本信息和组件内部包含的子组件信息。
再具体地说，所述S1中IaaS数据采集包括如下步骤：
采用Agent监控工具对基础资源进行数据采集，采集设备的基本信息和设备网络拓扑信息，在本实施例中，Agent监控工具可以优选采用Zabbix、Promethues对基础资源的数据采集工作。
进一步的，所述S2中SaaS核心数据包括SaaS实体配置信息、调用关系信息和承载关系信息；在本实施例中，SaaS核心数据的实体配置信息包括服务，接口，方法等信息；调用关系信息包括SaaS与SaaS之间的调用关系、SaaS与PaaS之间的调用关系；承载关系信息包括SaaS所部署承载的IaaS信息。
优选的，所述S2中PaaS核心数据包括PaaS实体配置信息、包含关系信息和访问关系信息；在本实施例中，PaaS核心数据中的实体配置信息包括组件基本信息、子组件基本信息等；包含关系信息包括组件与子组件自之间的包含关系、PaaS组件与IaaS资源之间的关系；访问关系信息包括组件与组件之间的访问关系。
更进一步的，所述S2中IaaS核心数据包括IaaS实体配置信息和网络关系信息；在本实施例中，IaaS核心数据中的实体配置信息包括资源基本信息等；网络关系信息包括资源之间的网络拓扑关系等。
在本发明中：1、SaaS应用采集发现技术：
面向Java程序的调用链主要采用Pinpoint，skywalking等字节码注入技术进行采集发现；本发明较为推荐的技术；
面向非Java程序的调用链主要采用Zipkin，OpenTracing等非字节码注入技术进行采集发现；本发明可支持的技术；
面向容器部署的程序，可采用Istio，Linkerd等服务网格技术进行采集发现；本发明可支持的技术；
2、PaaS组件采集发现技术：
本发明主要通过直接调用组件API进行自动采集发现；本发明较为推荐的技术；
也可以通过Zookeeper等开源技术通过对接组件，读取Zookeeper数据进行发现解析。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一特征和第二特征直接接触，或第一特征和第二特征通过中间媒介间接接触。
而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可以是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任意一个或者多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、通过Agent分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行数据采集；
S2、分别对SaaS、PaaS以及IaaS三层进行核心数据解析，将采集数据进行清洗、换算和计算；
S3、根据不同的数据特点进行针对性实体模型或关系模型存储；
S4、通过流程管理完善CMDB实体属性，应用可视化展现，且将能力开放给其他应用场景使用。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S1中SaaS数据采集包括如下步骤：
通过全链跟踪工具对应用服务进行埋点采集，采集服务的基本信息和服务访问其他服务的调用信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S1中PaaS数据采集包括如下步骤：
采用组件自身提供的API接口，通过定时调用接口采集组件信息，采集组件的基本信息和组件内部包含的子组件信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S1中IaaS数据采集包括如下步骤：
采用Agent监控工具对基础资源进行数据采集，采集设备的基本信息和设备网络拓扑信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S2中SaaS核心数据包括SaaS实体配置信息、调用关系信息和承载关系信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S2中PaaS核心数据包括PaaS实体配置信息、包含关系信息和访问关系信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态CMDB自动关联方法，其特征在于，所述S2中IaaS核心数据包括IaaS实体配置信息和网络关系信息。
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