使用图形数据库，颠覆性解决CMDB实现难点（一）

原创

Leon之 2013-12-19 17:59:34 ©著作权

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CMDB是什么？中文名叫配置管理数据库，以下解释摘自wiki百科：

配置管理数据库(Configuration management database)是与IT系统所有组件相关的信息库。它包含IT基础架构配置项的详细信息。

CMDB记录配置项，以及它们的重要属性和之间的关系。

简单地说，CMDB是记录IT系统中所有类别及其具体属性，以及它们之间的关联关系的。如果你只有那么几台设备，那手指就能数得过来了，如果有几十台设备，那几张表也够了，而如果成百上千台，甚至种类就多达几十种呢？必须得有个资产管理系统才行了吧，要不然你怎么知道这台设备的前世今生，以及它出了问题应该找谁（哪家供应商）。

而资产管理系统就够了吗？设备要用起来，就不能是孤立的，多种设备，以及设备上的系统，软件必须是连接起来才有意义，但资产系统显然管不了这种关联关系。

而如果使用传统的关系数据库，很简单的想法是一张表对应一种设备类型，表的列就是这种设备的属性，那问题来了，我加了一种设备怎么办？我需要在数据库里新建一张表，这个我还能做，因为我是个系统管理员嘛，这么简单的DBA入门工作还是能做的，但程序怎么办？它能认出这新加的这张表吗？我可不懂java, javascript...于是我只好付钱给我的软件供应商，让他再帮我加这一类设备。而作为软件提供商，就会面临各种各样稀奇古怪的设备类型，那软件开发人员能把这些类型都内置在里面吗？显然不可能。再一种情况，以前我的资产管理系统对于PC服务器，只需要记录它的型号，配置就行了，突然老板跟我说今年要作固定资产登记，每台机器加个标签，上面是固定资产编号。我又得叫软件提供商提供新版本了...

简单是说，传统的资产管理系统，设备类别不可增，设备属性也不能增。或者，都可增，但开发代价太大了，不是博主这种屌丝公司的小作坊开发团队能hold得住的，其性能及可维护性也不好。于是博主（从此，我就是我了，不再是那个甲方清闲的系统管理员了）的作了点调研，结合自己判断，用关系数据库（rDBMS)来做CMDB是死路一条。而以Neo4j为代表的图形数据库为轻量级的CMDB快速开发提供了一线生天。

有兴趣可以读读这位国外的仁兄写的博文：

http://zkybase.org/blog/2011/12/06/why-im-pretty-excited-about-using-neo4j-for-a-cmdb-backend/

为什么他为找到Neo4j来做CMDB数据存储端而兴奋？我看了也很兴奋！Neo4j太切合CMDB的需求了！它是NoSQL的，节点采用Key-Value的方式保存数据，这一点创造性解决设备类别（CMDB里叫CI类）的扩展性，可以随意加一种CI类，也可以随意在CI类里加一个属性，而且它不会影响原有数据，也无所谓空与非空。另外，Neo4j原来主要用于社交网络的，就是小明认识小红，而小红是她妈妈的女儿，她妈妈是她爸爸的妻子，同时也是老板的秘书，那小红与老板有什么关系就可以查出来了。人与人之间的关系太复杂，而设备与设备之间的关系（CI项与CI项之间的关系）也类似，应用系统依赖于数据库节点和中间件节点，而数据库节点和中间件节点都依赖于操作系统，操作系统运行在虚拟机上，虚拟机又依赖于物理服务器，物理服务器又与存储相连... 那么，应用系统与存储其实也是有关联的。这样的连接关系，如果用关系数据库来表示，应该怎么设计呢？我是没这个天赋去想了。

很快又悲观地发现，用图形数据库来做CMDB的就那位Willie Wheeler一个...但我还是打算尝试一下，特别是作为一个能写代码的产品经理。

不得不说python是个很好的胶水语言，非常适合个人或者小作坊，以下是我做的一些测试以及结果：

from py2neo import node,rel
from py2neo import neo4j
g=neo4j.GraphDatabaseService('http://localhost:7474/db/data')
import cmdb.py2neo_function as neofunction
# data initialize
#storage
a=g.create(
node(ci_class='storage',city='Shanghai',district='PuDong',name='storagea',rack=1,capacity=300),
node(ci_class='storage',city='Shanghai',district='PuDong',name='storageb',rack=1,capacity=300),
node(ci_class='storage',city='Shanghai',district='PuDong',name='storagec',rack=1,capacity=300),
node(ci_class='storage',city='Shanghai',district='PuDong',name='storaged',rack=1,capacity=300),
node(ci_class='storage',city='Shanghai',district='PuDong',name='storagee',rack=1,capacity=300))
#small_server
b=g.create(node(ci_class='small_server',city='Shanghai',district='PuDong',name='small_servera',cpu_count=16,mem_GB=64),
node(ci_class='small_server',city='Shanghai',district='PuDong',name='small_serverb',cpu_count=16,mem_GB=64),
node(ci_class='small_server',city='Shanghai',district='PuDong',name='small_serverc',cpu_count=16,mem_GB=64),
node(ci_class='small_server',city='Shanghai',district='PuDong',name='small_serverd',cpu_count=16,mem_GB=64),
node(ci_class='small_server',city='Shanghai',district='PuDong',name='small_servere',cpu_count=16,mem_GB=64))
#lpar
c=g.create(node(ci_class='lpar',city='Shanghai',district='PuDong',name='lpara',cpu_count=1,mem_GB=2),
node(ci_class='lpar',city='Shanghai',district='PuDong',name='lparb',cpu_count=1,mem_GB=2),
node(ci_class='lpar',city='Shanghai',district='PuDong',name='lparc',cpu_count=1,mem_GB=2),
node(ci_class='lpar',city='Shanghai',district='PuDong',name='lpard',cpu_count=1,mem_GB=2),
node(ci_class='lpar',city='Shanghai',district='PuDong',name='lpare',cpu_count=1,mem_GB=2))
#db_instance
d=g.create(node(ci_class='db_instance',name='dbi_a',type='db2',version='9.1'),
node(ci_class='db_instance',name='dbi_b',type='db2',version='9.1'),
node(ci_class='db_instance',name='dbi_c',type='db2',version='9.1'),
node(ci_class='db_instance',name='dbi_d',type='db2',version='9.1'),
node(ci_class='db_instance',name='dbi_e',type='db2',version='9.1'))
#was_node
d=g.create(node(ci_class='was_node',name='was_nodea',version='6.1'),
node(ci_class='was_node',name='was_nodeb',version='6.1'),
node(ci_class='was_node',name='was_nodec',version='6.1'),
node(ci_class='was_node',name='was_noded',version='6.1'),
node(ci_class='was_node',name='was_nodee',version='6.1'))
#application
e=g.create(node(ci_class='was_node',name='app_a'),
node(ci_class='was_node',name='app_b'),
node(ci_class='was_node',name='app_c'),
node(ci_class='was_node',name='app_d'),
node(ci_class='was_node',name='app_e'))
#get the nodes
#get all storeage nodes
storage_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','storage')
#get all small_server nodes
small_server_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','small_server')
#get all lpar nodes
lpar_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','small_server')
#get all was nodes
was_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','was_node')
#get all db_instance nodes
dbi_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','db_instance')
#get all app nodes
app_list=neofunction.SearchNodes(g,'ci_class','application')
#create relations
#relationship type:  depend_on, running_on, connect_to
g.create((small_server_list[0],'depend_on',storage_list[0]))
small_server_a=neofunction.SearchNodes(g,'name','small_servera')[0]
for i in rage(5):
    g.create((lpar_list[i],'depend_on',small_server_list[i]))
    g.create((dbi_list[i],'running_on',lpar_list[i]))
    g.create((was_list[i],'running_on',lpar_list[i]))
    g.create((app_list[i],'depend_on',dbi_list[i]))
    g.create((app_list[i],'depend_on',was_list[i]))
#search all lpars which depends on the specific small server
#get one small_server
n1=Get_node_by_id(2304)
lpar_list=Get_relationship_nodes(g,n1,'depend_on')
for lpar in lpar_list:
    print lpar[name] + ' is depend on '+n1['name']

以上代码，我对storage,小型机, lpar,数据库节点，中间件节点，应用这几个CI类都创建了5个CI项，然后尝试建立了一些关联关系。得到的图如下：