CN116088969B - 一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统，其中，所述方法包括：创建业务场景下的多个配置项模型，为每个配置项模型创建相应的配置项属性；对多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个配置项模型之间的关系类型；自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据；基于采集的多个配置项实例的数据及关联规则，更新多个配置项之间的关联关系，具有可以实现自动采集配置项实例的数据，并根据规则策略对配置项实例之间的关系进行自动关联的优点。

Description

一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统

技术领域

本说明书涉及数据处理领域，特别涉及一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统。

背景技术

配置项（configuration item，缩写为CI），是为配置管理设计的硬件、软件或两者的集合。它在配置管理中作为单个实体来对待。配置项管理数据库 (ConfigurationManagement Database，缩写为CMDB) 是一个逻辑数据库，包含了配置项全生命周期的信息以及配置项之间的关系，例如：物理关系，实时通信关系，非实时通信关系和依赖关系。

随着信息技术的发展，数据中心中的硬件和软件环境都比较复杂，并且其间存在着各种各样的关联关系。目前，对于配置项本身的配置信息，在工作中普遍已经被运维人员进行了有效的管理，但配置项之间的关联关系确难于梳理和维护。现有技术中，某些硬件设备，例如网络设备，网络设备之间的关联关系可以通过网管系统可以采集，但更多的其它硬件设备和软件之间的关联关系(包括各硬件设备之间的关联关系、各软件之间的关联关系、各硬件设备和各软件之间的关联关系)还无法自动采集，配置项的数据的来源较为单一，缺少主动性且较为依赖第三方，并且庞大的配置项数据对关系的关联具有较大的工作量，配置项的关系建立过于依赖第三方的规则制定，庞大的数据量手动关联对于用户来讲又不易操作。

因此，需要提供一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统用于实现自动采集配置项实例的数据，并根据规则策略对配置项实例之间的关系进行自动关联。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，所述方法包括：创建业务场景下的多个配置项模型，为每个所述配置项模型创建相应的配置项属性；对所述多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个所述配置项模型之间的关系类型；自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据；基于采集的所述多个配置项实例的数据及关联规则，更新所述多个配置项之间的关联关系。

在一些实施例中，所述关系类型为一对一关系类型、一对多关系类型、多对一关系类型或多对多关系类型。

在一些实施例中，所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：对于每个所述配置项实例，创建脚本采集插件；根据脚本采集插件生成采集任务；在所述配置项实例对应的目标主机上执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据。

在一些实施例中，所述创建脚本采集插件，包括：配置需要进行数据采集的所述目标主机的认证信息；配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

在一些实施例中，所述创建脚本采集插件，还包括：配置是否需要人工调和，当所述脚本采集插件的任务执行脚本配置为需要人工调和时，采集到的数据后，需要获取用户反馈，并基于所述用户反馈判断是否将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

在一些实施例中，所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：对于每个所述配置项实例，创建数据库采集插件；根据数据库采集插件生成采集任务；调用关系型数据库的客户端执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据。

在一些实施例中，所述创建数据库采集插件，包括：配置需要进行数据采集的关系类型数据库的认证信息及SQL脚本；配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

在一些实施例中，所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：对于每个所述配置项实例，创建方法采集插件；根据方法采集插件生成采集任务；调用第三方平台接口执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据。

在一些实施例中，所述创建方法采集插件，包括：配置需要进行数据采集的第三方平台接口请求信息；配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

本说明书实施例之一提供一种配置项数据自动采集与数据调和的系统，包括：模型建立模块，用于创建业务场景下的多个配置项模型，为每个所述配置项模型创建相应的配置项属性；双向关联模块，用于对所述多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个所述配置项模型之间的关系类型；数据采集模块，用于自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据；关系确定模块，用于基于采集的所述多个配置项实例的数据及关联规则，更新所述多个配置项之间的关联关系。

在一些实施例中，相比于现有技术，本说明书提出的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法及系统，至少具备以下有益效果：

1、CI实例数据主动的获取减少对第三方平台的依赖，与下游采集脚本的配合可以实现设备信息的周期性数据采集，从而实现设备变更后的及时更新；

2、CI实例关系的自动发现可以使之前在庞大的数据量面前需要人工花费大量时间去维护，而自动发现帮忙解决了这点，根据关系规则进行CI实例关系的关联，用户只需要处理数据中心少数不满足规则的CI实例关系。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的配置项数据自动采集与数据调和的方法的流程示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图；

图3是根据本说明书另一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图；

图4是根据本说明书另一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的配置项数据自动采集与数据调和的系统的模块示意图；

图6是根据本说明书一些实施例所示的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的配置项数据自动采集与数据调和的方法的流程示意图。如图1所示，配置项数据自动采集与数据调和的方法可以包括以下步骤。

步骤110，创建业务场景下的多个配置项模型，为每个配置项模型创建相应的配置项属性。

配置项（Configuration Item，CI）：是为配置管理设计的硬件、软件或两者的集合。它在配置管理中作为单个实体来对待。例如，物理机、虚拟机、交换机、MySQL、Redis、Tomcat等这些资源都可以称之为一个CI。

CI模型（Module）：每个CI都需要有自己的模型，可以理解为关系型数据库中的表。CI模型由CI属性组成。

CI属性（Property）：CI模型的基础组成，可以理解为关系型数据库中的表字段。例如，虚拟机的CI属性可以包括：主机名，IP地址，内存，操作系统等属性。每条CI属性都有对应的数据类型，可以理解为关系型数据库中的字段类型，例如，MySQL中的字段类型VARCHAR、INT、TIME、DATE等，而CI的属性类型可以有文本、单选/多选、日期/时间、整数/小数、表格等类型。

CI实例（Instance）：一个具体的资源对象。例如cmp-10.20.12.12这台虚拟机。

自动化运维工具（Ansible）：基于Python（计算器编程语言）开发，可以实现批量系统配置，批量程序部署，批量允许命令等功能。Ansible架构相对比较简单，仅需通过SSH（Secure Shell 安全外壳协议）连接客户机执行任务。

仅作为实例的，创建一个物理机的配置项模型，配置的相应的配置项属性可以至少包括物理机名称、IP地址、目标主机、运行状态等配置项属性；创建一个虚拟机的配置项模型，配置的相应的配置项属性可以至少包括虚拟机名称、IP地址、操作系统等配置项属性。

步骤120，对多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个配置项模型之间的关系类型。

关系类型为一对一关系类型、一对多关系类型、多对一关系类型或多对多关系类型。

例如，物理机的配置项模型包含虚拟机的配置项模型以及虚拟机的配置项模型运行在物理机的配置项模型上，并且指定两者的关系类型为一对一关系类型。

在一些实施例中，创建完成配置项模型之间的关系类型后，在两个模型的关系类型的基础上继续创建他们的关系规则，通过指定两个配置项模型中的配置项属性值为等值，以此来确立两个配置项实例之间的关系，可以理解为关系型数据库中一张表的字段作为另一张表中的外键，从而实现两张表中数据的关联。例如，将物理机的配置项模型的IP地址和虚拟机的配置项模型的目标主机进行绑定，通过此关系规则来确定两个配置项模型下的配置项实例关系，当物理机的配置项实例的IP地址等于虚拟机的配置项实例的目标主机时，就可以认定这两个配置项实例存在关联关系。

步骤130，自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据。

可以支持多种方式采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据。例如，比如手动创建多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据及EXCEL文件导入多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据或者通过CI采集插件的采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据。

在一些实施例中，CI采集插件（Collection Plug-in）可以为主动地执行采集配置项实例的数据的任务组件，可以实现多种类型场景下（例如，脚本、数据库、接口方法）的数据采集。

图2是根据本说明书一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图，如图2所示，在一些实施例中，通过CI采集插件的采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，可以包括：

对于每个配置项实例，

创建脚本采集插件；

根据脚本采集插件生成采集任务；

在配置项实例对应的目标主机上执行采集任务，得到配置项实例的数据。

在一些实施例中，脚本采集插件可以支持多种常规的脚本。例如shell，bat，perl，python，playbook，powershell。

在一些实施例中，创建脚本采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的目标主机的认证信息，实现Ansible通过认证信息以SSH的方式登录到目标主机然后进行脚本命令的执行；

配置对照参数，其中，对照参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，输出参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例进行关联，将采集到的数据存储到配置项实例。

在一些实施例中，创建脚本采集插件，还包括：配置是否需要人工调和，当脚本采集插件的任务执行脚本配置为需要人工调和时，采集到的数据后，需要获取用户反馈，并基于用户反馈判断是否将采集到的数据存储到配置项实例。用户确认后，才将采集到的数据存储到配置项实例。

在一些实施例中，创建脚本采集插件，还包括：设置任务执行超时时间，防止任务无终止的执行。

在一些实施例中，采集任务可以支持两种模式：标准任务和定时任务。标准任务为即时的任务执行，定时任务为定时执行并且可以配置为周期性执行。

图3是根据本说明书另一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图，如图3所示，在一些实施例中，通过CI采集插件的采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，可以包括：

对于每个配置项实例，

创建数据库采集插件；

根据数据库采集插件生成采集任务；

调用关系型数据库的客户端执行采集任务，得到配置项实例的数据。

在一些实施例中，创建数据库采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的关系类型数据库的认证信息及SQL脚本；

配置对照参数，其中，对照参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，输出参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例进行关联，将采集到的数据存储到配置项实例。

在一些实施例中，数据库采集插件支持MySQL，Oracle两种关系型数据库。

在一些实施例中，创建数据库采集插件，还包括：配置是否需要人工调和，当脚本采集插件的任务执行脚本配置为需要人工调和时，采集到的数据后，需要获取用户反馈，并基于用户反馈判断是否将采集到的数据存储到配置项实例。用户确认后，才将采集到的数据存储到配置项实例。

在一些实施例中，创建数据库采集插件，还包括：设置任务执行超时时间，防止任务无终止的执行。

在一些实施例中，采集任务可以支持两种模式：标准任务和定时任务。标准任务为即时的任务执行，定时任务为定时执行并且可以配置为周期性执行。

在一些实施例中，采集到数据后生成相应的采集历史记录，采集记录中会详细记录采集的过程和采集的执行结果，并且对采集到的数据和CI实例进行匹配，即根据插件的输入参数和输出参数对照CI实例的属性值进行匹配。

在一些实施例中，将采集到的数据和CI实例进行匹配后，若开启人工调和则需要用户进行确认采集到的数据是否更新到匹配的CI实例中，可进行取消和更新操作。

图4是根据本说明书另一些实施例所示的自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据的流程示意图，如图4所示，在一些实施例中，通过CI采集插件的采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，可以包括：

对于每个配置项实例，

创建方法采集插件；

根据方法采集插件生成采集任务；

调用第三方平台接口执行采集任务，得到配置项实例的数据。

在一些实施例中，创建方法采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的第三方平台接口请求信息；

配置对照参数，其中，对照参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，输出参数用于对采集到的数据的value值与配置项实例进行关联，将采集到的数据存储到配置项实例。

在一些实施例中，创建方法采集插件，还包括：设置任务执行超时时间，防止任务无终止的执行。

在一些实施例中，采集任务可以支持两种模式：标准任务和定时任务。标准任务为即时的任务执行，定时任务为定时执行并且可以配置为周期性执行。

在一些实施例中，采集到数据后生成相应的采集历史记录，采集记录中会详细记录采集的过程和采集的执行结果，并且对采集到的数据和CI实例进行匹配，即根据插件的输入参数和输出参数对照CI实例的属性值进行匹配。

在一些实施例中，将采集到的数据和CI实例进行匹配后，若开启人工调和则需要用户进行确认采集到的数据是否更新到匹配的CI实例中，可进行取消和更新操作。

步骤140，基于采集的多个配置项实例的数据及关联规则，更新多个配置项之间的关联关系。

CI关联关系（Relation）：两个CI之间的双向关系定义。例如，物理机和虚拟机，可以定义为物理机上包含虚拟机以及虚拟机属于物理机这两种正反向关系。通过指定两个CI模型中的CI属性值为等值，以此来确立两个CI实例之间的关系，可以理解为关系型数据库中一张表的字段作为另一张表中的外键，从而实现两张表中数据的关联。

采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据后，可以将采集的配置项实例的数据录入CMDB。多种方式的CI实例数据采集、入库，都会触发CI实例的关系自动发现，根据两个CI模型之间的关系及规则CI实例会进行关系自动发现绑定，并且所有的CI实例的关系还会周期性的进行自动发现，以此对CI实例之间的关系进行最新状态的自动更新。

触发CI实例的关系发现都会生成相应的历史记录。

在生成的CI实例关系发现记录中，可以查看到相应的关系变更，若在自动发现的过程中出现违背关系规则的数据，则需要用户去手动确认具体的关系，以此来保证CI实例关系的准确性。例如，物理机CI模型和虚拟机CI模型的关系类型为1对1,而在自动发现的过程中发现了一条物理机的CI实例对应多条虚拟机CI实例的情况，则需要用户去手动确认具体的关系，以此来保证CI实例关系的准确性。

图5是根据本说明书一些实施例所示的配置项数据自动采集与数据调和的系统的模块示意图。如图5所示，配置项数据自动采集与数据调和的系统的模块可以包括模型建立模块、双向关联模块、数据采集模块及关系确定模块。

模型建立模块可以用于创建业务场景下的多个配置项模型，为每个配置项模型创建相应的配置项属性。

双向关联模块可以用于对多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个配置项模型之间的关系类型。

数据采集模块可以用于自动采集多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据。

关系确定模块可以用于基于采集的多个配置项实例的数据及关联规则，更新多个配置项之间的关联关系。

关于模型建立模块、双向关联模块、数据采集模块及关系确定模块的更多描述可以参见图1-图4及其相关描述，此处不再赘述。

参考图6，现将描述可以作为本发明的服务器或客户端的电子设备的结构框图，其是可以应用于本发明的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

图6是根据本说明书一些实施例所示的电子设备的结构示意图。如图6所示，电子设备包括计算单元，其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器（RAM）中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可存储设备操作所需的各种程序和数据。计算单元、ROM以及RAM 通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。

电子设备中的多个部件连接至I/O接口，包括：输入单元、输出单元、存储单元以及通信单元。输入单元可以是能向电子设备输入信息的任何类型的设备，输入单元可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元允许电子设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，基于因果反馈的缺失数据集因果关系发现方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到电子设备上。在一些实施例中，计算单元可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行配置项数据自动采集与数据调和的方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (8)

1.一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，包括：

创建业务场景下的多个配置项模型，为每个所述配置项模型创建相应的配置项属性；

对所述多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个所述配置项模型之间的关系类型；

自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据；

基于采集的所述多个配置项实例的数据及关联规则，更新所述多个配置项之间的关联关系；

所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：

对于每个所述配置项实例，

创建脚本采集插件；

根据脚本采集插件生成采集任务；

在所述配置项实例对应的目标主机上执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据；

所述创建脚本采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的所述目标主机的认证信息；

配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

2.根据权利要求1所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述关系类型为一对一关系类型、一对多关系类型、多对一关系类型或多对多关系类型。

3.根据权利要求1所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述创建脚本采集插件，还包括：

配置是否需要人工调和，当所述脚本采集插件的任务执行脚本配置为需要人工调和时，采集到的数据后，需要获取用户反馈，并基于所述用户反馈判断是否将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：

对于每个所述配置项实例，

创建数据库采集插件；

根据数据库采集插件生成采集任务；

调用关系型数据库的客户端执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据。

5.根据权利要求4所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述创建数据库采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的关系类型数据库的认证信息及SQL脚本；

配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

6.根据权利要求1-3任意一项所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：

对于每个所述配置项实例，

创建方法采集插件；

根据方法采集插件生成采集任务；

调用第三方平台接口执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据。

7.根据权利要求6所述的一种配置项数据自动采集与数据调和的方法，其特征在于，所述创建方法采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的第三方平台接口请求信息；

配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

8.一种配置项数据自动采集与数据调和的系统，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于创建业务场景下的多个配置项模型，为每个所述配置项模型创建相应的配置项属性；

双向关联模块，用于对所述多个配置项模型进行双向关系的关联，指定每两个所述配置项模型之间的关系类型；

数据采集模块，用于自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据；

关系确定模块，用于基于采集的所述多个配置项实例的数据及关联规则，更新所述多个配置项之间的关联关系；

所述自动采集所述多个配置项模型对应的多个配置项实例的数据，包括：

对于每个所述配置项实例，

创建脚本采集插件；

根据脚本采集插件生成采集任务；

在所述配置项实例对应的目标主机上执行所述采集任务，得到所述配置项实例的数据；

所述创建脚本采集插件，包括：

配置需要进行数据采集的所述目标主机的认证信息；

配置对照参数，其中，所述对照参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例对应的配置项模型的配置项属性进行关联；

配置输出参数，其中，所述输出参数用于对采集到的数据的value值与所述配置项实例进行关联，将所述采集到的数据存储到所述配置项实例。

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