基于对CMDB的使用，我们又有了新的理解，当然这都是伴随着收益和痛点而来的。正所谓痛并快乐着，我们最终还是要量力而行。
图片
多模型管理
CMDB得益于其多模型管理能力，这使得它能够高效地处理各种技术资产。
我们在CMDB多模型探索过程中，从各个团队的需求出发，提出了以下几个模型：
- 「主机模型」：管理各种服务器业务IP，确保每个主机的配置和状态都清晰可见。
- 「物理机模型」：专注于实际的物理服务器，跟踪其位置、规格和维护记录。
- 「应用清单模型」：记录所有已部署的应用程序及其版本、依赖关系等详细信息。
- 「Git工程模型」：通过Git进行版本控制，管理代码库，确保代码的每一次变更都可追溯。
- 「证书模型」：管理SSL/TLS证书等安全证书，确保其有效性和合规性。
- 「安全IP黑白名单」：定义允许或阻止的IP地址，增强网络安全防护。
- 「中间件模型」：系统架构中的中间件类型、集群部署方式等分别定义。
通过这些模型，CMDB能够为不同部门提供一个全面、准确的技术资产视图。
另外，模型之前还存在一定的关联关系，可以让我们更好的对资产进行关联查询：
- 主机模型-物理机模型
- 主机模型-应用清单模型
- 证书模型-应用清单模型
- 中间件模型-应用清单模型
- 等等
应用场景
无模型不场景，模型都是为场景服务的，只有在场景驱动下数据资产才会更好的流动起来。
- 「基础设施生命周期」：从采购到退役，CMDB全程管理硬件和软件的生命周期，确保资产的高效利用。
- 「应用系统生命周期（类ALM）」：支持应用程序的开发、测试和维护，促进敏捷开发和持续集成。
- 「证书生命周期」：自动化管理证书的申请、续订和吊销，减少安全风险。
- 「系统级流水线」：通过CI/CD管道实现自动化部署，提高软件交付速度。
- 「DevOps级流水线」：支持DevOps实践，促进开发与运维的紧密合作。
- 「研发效能统计」：提供研发团队的效率和生产力指标，助力持续改进。
- 「安全级管控」：确保安全策略和合规性要求的贯彻执行，保护组织免受威胁。
痛点
尽管CMDB具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战：
- 「多部门、多数据来源」：数据的准确性和及时性难以保证，尤其是在多部门协作时。
- 「依赖各团队治理」：缺乏统一的流程和制度规范，导致数据管理不一致。
- 「缺乏环境、灰度级别场景与技术架构的联动」：在不同环境或灰度发布场景中，技术架构的集成和联动不足。
总结
CMDB并非孤立存在，它需要与IT服务管理（ITSM）工具紧密集成，以支持工单审批和流程管理。通过优化流程、架构和场景的依赖关系，可以显著提高CMDB中资产数据的准确性。然而，随着业务场景的日益复杂，CMDB的局限性也愈发明显，需要不断改进和创新以适应新的需求。
