一、 自动化理念
做好自动化运维在我看来是有两个重要抓手：流程和工具，做好这两点基本就可以将自动化运维顺畅跑起来。总结起来是：流程梳理好，工具是手段。
我们都知道罗马不是一天建成的，所以我们在建设运维自动化平台时也要遵循循序渐进的原则，但大方向要清楚，互联网讲究敏捷开发，好产品是不断迭代出来的。
放一张蓝图，朝着目标前进！
图 1 运维自动化概貌
二、 自动化实践
我挑选了几个典型产品给大家做分享。
1. CMDB
1.1 CMDB的意义——降低运维管理成本
现在很多公司互联网公司不惜投入重金建设自己的CMDB，那为什么要这样做呢？早期的各个团队维护自己的数据已经很稳定而且比较灵活，引入CMDB及ITIL的概念，不但会打破原有的操作习惯，而且在系统建设初期会有大量的数据导入和使用习惯切换成本。我觉得这其实是权衡现金系统理念的成本和收益问题。公司早期的各个团队维护自己数据，可以较好的满足业务需求，但当数据量越来越大，业务越来越复杂，数据管理成本是急速上升的。这时候在使用传统的运维数据管理方式，恐怕很难支持业务发展。
图 2 数据管理成本
1.2 CMDB定位
国美云对CMDB的定位是数据中心运维数据库。运维公共配置信息存放在CMDB，其他子系统维护特定业务数据，但与CMDB信息有强关联。
图 3 国美云产品 1.3 CMDB建设
CMDB数据来源主要分两种，人工录入和自动发现。
图 4 CMDB数据来源
从存储数据来看，包括以下方面：
图 5 CMDB存储数据
主机数据建设
主机管理模块，用户可以通过综合搜索功能快速快速查询相关信息，具备服务器、网络设备录入和自动发现功能。
应用数据建设
建立服务树，确立人——应用——机器的关系，将人和项目进行关联，项目与资源关联。
资源数据建设
包括网段管理、机房管理、应用管理、机型管理，从IDC、机柜到服务器、网络设备等硬件信息再到网段、IP、操作系统等软件层次都纳入cmdb统一管理，以此作为云平台的数据中心，做到数据一致性，并对外提供数据服务 。
IDC 机柜视图：
图 6 机柜视图
1.4 数据消费
数据消费是CMDB最大的价值所在，CMDB的目的不是为了建立大而统一的数据仓库，而是如何将收集来的数据进行消费，并在消费的过程中逐步完善数据。以下是一些实践应用：
1.与堡垒机联动，应用增加机器时自动对负责人授权
2.与负载均衡系统联动，实现灰度发布
3.与监控系统联动，通过修改机器状态打开、关闭报警，方便维护或做变更，并通过汇聚监控数据对应用集群的资源利用率产生报表
1.5 问题与挑战
1.5.1 数据准确性维护，数据的非正常变更 相信人or相信程序？
可以说数据准确性是CMDB的最大难题，如何提高数据的准确性呢？有效的方法就是通过自动检测和人工审核，另外还需要建立一些标准，比如运维标准来禁止非标操作。
对于很容易判断对错的数据来说，检测脚本可以自动订正数据，比如宿主机上资源剩余量。有些则需要人工确认后才可以更改的，比如IP的探测，有些IP被不守规矩的人配置了但没在CMDB标志，探测到IP通后需要人工介入才知道具体是哪个应用使用。