CMDB失败，58%项目打水漂，有人直接亏掉1800万！ 你敢信吗？ Gartner最新数据砸脸：企业搞CMDB，超一半直接失败！
平均扔进去230万，最后连水花都看不见… 更狠的是—— 某股份制银行，20人团队干了3年，录了12万条数据，结果投产3个月，准确率却只有41%！运维团队哪里敢用，直接废弃！1800万，就这么打了水漂！团队更是原地解散！
为啥你家CMDB成了“电子坟墓”？ 三大深坑，看看你中了没：
1. 数据烂得像堆屎
某电商手动维护服务器信息，扩容后30%IP没更新，促销时脚本直接崩了！2.1亿GMV蒸发，哭都来不及…其根源是静态数据和动态建设之间的矛盾：手工录入本身就有较高的错误率，再没有合适工具纠偏，时间一长，持续堆积的错误数据极易造成事故。
2. 为建而建，纯纯面子工程
某政务云花500万搞CMDB，结果和运维流程完全脱节！运维人员被迫双系统来回切，效率暴跌40%，纯属瞎折腾！一半以上的CMDB是为了应付等保或者ISO20000的合规检查，只有12%真正用于故障定位和变更影响分析等。
3. 各部门踢皮球，运维一个人扛
某车企开发团队偷偷搞容器化改造，压根不告诉运维！CMDB里还躺着老掉牙的虚拟机信息，生产发生故障时，运维按照原有错误数据排查，直接停线8小时！
知道了有坑，只要对症下药，能让CMDB变成香饽饽。
四步打造高可用CMDB
1.以迭代思维建设
CMDB是其他系统的数据源，但并不需要将所有数据填入，采用联邦制管理更有利于数据的精准。
对于欠缺的数据，第一阶段只要保证核心数据的准确，依照28原则建设，将对业务最重要的数据整理好，就能覆盖80%的场景需要。如对运维团队，重点将服务器、网络、数据库等基础数据收集好；如对电商企业，先关注的是交易、支付等核心业务信息。
某证券公司，建设初期仅录入和交易相关的200项配置数据，上线3个月，实现故障定位速度提升70%。
2.自动化引擎辅助
这是让数据保鲜的关键。一般会采用自动发现和变更联动的双引擎配合，具体工具就见仁见智啦！我们一般会考虑网络扫描、云平台API、ITSM对接、开源配管工具等的组合，可以覆盖95%以上的物理资产和虚拟资产。
记得有次出现大规模漏洞时，采用我们工具的团队只用几分钟时间，完成几千台设备的升级准备，剩下工作就交给工具分批次执行好了。
3.成为决策中枢
要让CMDB真正发挥作用，唯一的办法就是：让CMDB发挥作用。听起来是不是有些绕？其实就是让各团队消费CMDB数据，当大家体会到使用的好处，自然会有更多使用场景被挖掘出来，CMDB才有机会发挥更大作用。
我们总结最常见的场景包括：故障影响分析、变更风险评估和成本优化决策，一些部门申请新增服务器，自身的大量服务器却还没有发挥作用。通过成本优化决策，我们为一家电商企业每年节省200多万的费用。
一家物流企业，CMDB对接监控系统后，在出现故障时，自动生成业务影响拓扑图，将平均修复时间下降了55%。
4. 组织保障
如同DevOps文化是为了打破开发和运维之间的隔离，CMDB建设中也通过RACI模型打破部门墙。
我们为了达到全员维护数据精准的目标，制作了数据异常报表，每天将系统、服务、应用、业务的数据问题暴露出来，发送邮件给负责团队，并抄送技术负责人，这样的方法只需一个月，数据精准度就能得到惊人的提升。
一家城商行在2022年投入600万打造的CMDB，数据准确率低于50%，一度准备放弃。采用我们的经验方法，清空几万条的垃圾数据，重新录入5000条核心配置。接着通过部署云管平台API，每天自动更新和同步，并将变更流程强制关联CMDB，将内部工单与CMDB绑定，经过一段时间优化，数据准确率达到98%，重大变更风险评估时间从3小时缩短到10分钟，且一年节省下来379万的闲置资源。
CMDB的未来：AI
AI将渗透到我们工作生活的每一角落，我们正在用AI帮助CMDB实现智能补全、预测分析和故障自愈，逐步提高运维的智能化水平。CMDB是智能运维的基石，我们仍将以场景价值为锚点，让各个系统紧跟时代步伐，切实更好解决实际场景问题。
