一个常用的CMDB模型

最新推荐文章于 2025-11-13 11:19:54 发布
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Linux学习总结（63）——CMDB 详细介绍：概念、架构、模型、表设计及开源选择
科技D人生
10-10 1万+
一、cmdb是什么？ 》》百度百科 配置管理数据库( Configuration Management Database,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(包括物理关系、实时通信关系、非实时通信关系和依赖关系)。 CMDB存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，它与所有服务支持和服务交付流程都紧密相联，支持这些流程的运转、发挥配置信息的价值，同时依赖于相关流程保证数据的准确性。 在实际的项目中，CMDB常常被认为是构建其它ITIL(Informatio
CMDB开发之基础搭建
ALLENsakaru的博客
11-27 3619
cmdb的介绍与需求 CMDB（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，它与所有服务支持和服务交付流程都紧密相联，支持这些流程的运转、发挥配置信息的价值，同时依赖于相关流程保证数据的准确性。 上面是对cmdb系统的介绍，但是我们的cmdb项目要比定义当中的cmdb具有更加完备的功能 我们cmdb系统具备以下的功能: 1、 数据添加 2、 数据查询/搜索 3、 自动收集服务器信息...
cmdb自上而下的模型样本
10-28
本文档提供cmdb自上而下的模型样本，可供参考
基于CMDB的运维信息系统建模与设计
aragongao的专栏
04-25 1716
基于CMDB的运维信息系统建模与设计 1 背景 2012.4.27至今从事系统运维工作将近1年的时间，在运维一线工作中收获颇丰，本文以CMDB为基础提出了基于CMDB的运维管理的信息系统模型，用来改善当前运维过程中遇到的问题。 2 问题分析 2.1 Business_MA模式 面临以下几个问题： 一：文档、媒体和知识库的准确性和实时性对工程师的维护依赖较大。 运维
2025 企业CMDB厂商选型指南：4 大主流厂商深度对比，解锁高效运维新方式
最新发布
2503_93520361的博客
11-13 607
文章对比不同类型CMDB厂商的定位、能力与适用场景，结合企业规模、IT架构、核心需求给出针对性选型建议，为企业IT资产管理提供参考。
CMDB模型设计
ITIL之家公众号
05-12 600
公众号回复：干货，领取价值58元/套IT管理体系文档公众号回复：ITIL教材，领取最新ITIL4中文教材正文将这篇文章的标题写成CMDB模型设计仅仅是为了符合大家的认知与兴趣，我对CMDB...
CMDB模型总结
Shine的BLOG
05-26 1021
CMDB模型总结1：结构分类2：关系连接从cmdb结构上可以对各个业务CI进行业务上的分类继承，而这种继承可以分为两种 实现方式。一种是取各个CI的交集，将相同的属性抽象成.类，各子类通过继承父类并以reguar（创建CI时选reguar)的形式保存自己的私有 属性。二种是取各子类CI的并集，将各子类的私有属性合并到一个大的父类，各子 类只对这个大的父类进行分类区分并不保存任何数据。在cmdb创建...
CMDB数据模型设计：构建可扩展配置项结构的最佳实践
本文深入探讨了CMDB数据模型的设计，覆盖了从基础概念到高级应用的各个方面。首先，阐述了CMDB数据模型的核心组件及其设计原则，包括可扩展性、数据一致性和完整性以及标准化和规范化。然后，通过构建实体关系图...
CMDB配置项定义标准：模型设计到数据一致性的6大核心要素
本文围绕CMDB（配置管理数据库）中配置项（CI）的标准化定义与模型设计展开系统研究，重点分析配置项在IT服务管理中的核心作用及其规范化定义的重要性。文章依次探讨了配置项模型的组成结构、属性与数据结构设计、...
cmdb后端功能API.zip
03-03
从文件名"cmdb-python-master"我们可以推测，这是一个使用Python语言开发的CMDB项目，并且可能是一个开源版本或主分支。 在这个项目中，我们可以期待以下几个关键知识点： 1. **RESTful API设计**：通常，后端API...
学神python全栈学习笔记CMDB系统---第一章 python_cmdb_介绍，项目开始
weixin_35264169的博客
08-25 5513
第一章 python_cmdb_介绍，项目开始 本节所讲内容： 1.1  python cmdb系统介绍与需求分析 1.2  python cmdb数据库建模 1.3  python cmdb前端基础搭建 1.1  python cmdb系统介绍与需求分析 CMDB（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，它与所有服务支持和服务交付流程都紧密相联，支持这些流程的运转...
cmdb表关系图.xlsx
10-09
cmdb表关系图，供大家参考
cmdb模型设计
JackLiu16的博客
01-24 3650
一、创建项目 让我们新开一个副本....咳咳，新建一个项目。 首先，通过virtualenv建立虚拟环境cmdb_env，安装Django，然后创建Django项目cmdb，配置好settings中的语言和时区，最后新建一个app，名字就叫做assets。这些基本过程以后就不再赘述了，不熟悉的请参考教程的前面部分。 创建成功后，初始状态如下图所示： 二、模型设计 说明：本项目依然采用...
cmdb表模型设计
番茄炒蛋君的博客
10-10 888
目录： 新建repository APP 新建repository APP 为了将模型独立出来，新建repository APP manage.py@autoserver > startapp repository "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.2\bin\runnerw64.exe" C:\Python36\python....
构建CMDB模型
weixin_34309543的博客
06-15 286
企业在实施ITIL项目的时候，配置管理常常被视为项目的“鸡肋”——食之无味，弃之可惜。究其原因主要是因为企业在创建CMDB（配置管理数据库）的时候，往往不知所措，耗费了大量的人力和时间收集各类IT基础架构信息，最后，大功告成的却是一个极其复杂而难以维护的“IT基础架构信息库”。这与ITIL描绘的配置管理是企业实践IT服务管理的基础或核心，为ITIL其它流程提供基础信...
CMDB是什么&实践案例分享
超级英雄吉姆的博客
06-11 4244
腾讯蓝鲸CMDB通过集中化管理、自动化发现、灵活的模型定义和开放的API，帮助企业高效管理IT资产和配置项，提升运维效率和服务质量，同时支持与其他系统的无缝集成，适用于金融、制造、互联网等多个行业
【CMDB】对常见的4种资产采集方案比较分析——应用于CMDB
weixin_34242819的博客
11-26 529
CMDB资产采集的方案总共有四种· Agent· SSH类· Saltstack· Puttet方案设计，从性能上考虑下面前三种是用Python开发的，目标是兼容三种采集方式的软件原理要明白如何实现自动采集？subprocessLinux基本命令v = subprocess.getoutput('ls')1 Agent方式· ...
信息系统建模的三个阶段：资产管理、CMDB、资源管理
11级风的博客
01-18 1450
具体来说，信息系统资源管理涵盖了对数据、人员、硬件、软件、规程等方面的管理。为了实现这一目标，需要对信息系统的整个生命周期进行全面管理，从规划、设计、开发、测试、上线到维护、升级和废弃等各个环节进行有效的控制和管理。该系统通过资产目录管理、采购计划管理、出入库管理、资产借用与报告、存货管理等具体功能，实现资产信息的集中管理，提高资产的管理效率，减少人为错误和疏漏。资源管理的阶段，主要是将CMDB的模型和物联模型结合，定义数据对象的物联方法、服务、事件，以及数据存储的具体实现方式、数据访问控制和安全管理等。
我们要做一个关于运维的大模型，现在需要大量运维知识的数据集
07-21
<think>嗯，用户询问的是关于构建运维领域大模型所需的知识数据集。我需要从专业角度提供全面且实用的数据资源建议。 用户可能正在规划一个运维AI项目，需要了解数据来源的合法性和适用性。根据引用内容[1][2][3]，运维大模型的关键在于多维度数据的融合处理，因此回复应该覆盖结构化/非结构化、开源/商业等不同类型的数据集。 准备从几个核心维度组织回复：首先是公开数据集资源，如LogHub和BGL日志这类学术常用数据；其次是行业平台数据，包括Stack Overflow和GitHub这类技术社区；最后是商业数据服务，比如AWS和Azure的运维数据市场。还要特别说明数据预处理要点，参考引用[3]强调数据清洗和标注的重要性。 考虑到用户的实际需求，应该补充获取数据的具体方法：比如通过API爬取技术论坛时要注意合规性，或者参与行业数据共享计划。最后需要提醒数据使用的注意事项，包括隐私保护和分布差异问题（引用[4]提到测试/训练数据分布差异的难点）。 相关问题设计要侧重后续步骤：如何评估数据集质量、处理非结构化数据的方法、企业自建数据库的要点等，这样能形成完整的工作闭环。所有建议都要紧扣引用中提到的"数据采集完整性"（引用[1]）和"故障预测准确性"（引用[2]）这两个运维模型的核心目标。</think>以下是运维领域大模型训练所需知识数据集的类型、获取途径及建议： --- ### **一、核心数据集类型** 1. **日志数据** - 系统日志（Syslog）、应用日志（JSON/Text）、错误日志 - 格式示例：`[2023-01-01 12:00:00] ERROR server-001: Disk usage exceeds 95%` - 来源：服务器、网络设备、数据库等 2. **监控指标** - 时间序列数据：CPU利用率（$CPU_{\%}$）、内存占用（$M_{used}/M_{total}$）、网络流量（$ \Delta bytes/\Delta t $） - 工具来源：Prometheus、Zabbix、Grafana 3. **工单与事件记录** - 故障工单、变更请求、解决方案文档 - 关键字段：故障描述、影响范围、根因分析、解决步骤 4. **配置管理数据** - CMDB（配置管理数据库）信息：设备型号、IP地址、服务依赖关系 - 配置文件：Kubernetes YAML、Nginx 配置、Ansible Playbooks 5. **知识库与文档** - 运维手册、应急预案、技术白皮书（如《Redis高可用方案》） --- ### **二、公开数据集资源** | **数据集名称** | **内容** | **获取途径** | |----------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **LogHub** [^1] | Hadoop、Spark、Linux系统日志 | [GitHub: logpai/loghub](https://github.com/logpai/loghub) | | **BGL日志** | 超级计算机故障日志（Labeled） | [USC ArcLab](https://arc.usc.edu) | | **AWS CloudWatch** | 云服务监控指标（需账户授权） | AWS Public Dataset Program | | **Stack Overflow** | 运维问答（>500万条） | [Stack Exchange Data Dump](https://archive.org/details/stackexchange) | --- ### **三、企业级数据整合方法** 1. **内部数据采集** - 通过ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）收集日志 - 利用Telegraf抓取监控指标，存入InfluxDB - 示例代码： ```bash # Logstash 配置示例 input { file { path => "/var/log/*.log" } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP:timestamp} %{LOGLEVEL:level}" } } } ``` 2. **数据脱敏与标注** - 敏感字段加密（如IP、用户名） - 人工标注故障类型（网络/存储/计算） - 参考引用[3]的预处理流程：数据清洗→实体识别→关系抽取 --- ### **四、商业数据服务** 1. **XDR平台数据**（如CrowdStrike、SentinelOne） - 提供跨设备的威胁检测日志 2. **Splunkbase数据集** - 预处理的运维事件包（需订阅） 3. **数据中心基准数据**（如Uptime Institute） - PUE（$PUE = \frac{Total\,Facility\,Power}{IT\,Equipment\,Power}$）、温湿度记录 --- ### **五、使用注意事项** 1. **数据合规性** - 遵守GDPR/HIPAA，避免用户隐私泄露（参考引用[4]的分布差异警告） 2. **数据平衡性** - 故障数据与正常数据比例建议 ≥1:10 3. **时效性验证** - 定期更新数据集（如Kubernetes API变更需同步配置数据） --- ### **
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