隨著互聯網+新形勢的發展，越來越多的企業步入雙態（穩敏雙態）IT時代，信息化環境越來越復雜，既有IOE三層架構，也有VCE、Openstack等云虛擬化架構和互聯網化的分布式大數據架構。所以，企業急需建立一套合適的配置管理庫（CMDB），像人類“大腦”一樣統一存儲從基礎架構到業務應用各層面的配置信息，以便協調“身體”（運維系統）各部分完成復雜的運維工作。
CMDB如此重要，但又是運維中最難建設好的部分，就連很多IT運維界大佬都感嘆CMDB是運維人的最痛點，他們總結CMDB建設有3大難點，而保證配置數據的準確性更是難中之難。當前業界主要靠流程控制、人工維護和自動發現解決數據鮮活、準確的問題。流程控制和人工維護都脫不了人的參與，既然我們是人、不是“神”，就意味著會“偷懶”、會出錯。在這個信息爆炸的大數據時代，再依靠人肉運維，我們已經傷不起。所以，要想數據準確，關鍵還是要靠自動發現。
今天，筆者就來談一種配置信息的自動發現方案，望能解放運維人的雙手和大腦，這樣我們可以干一些更有意義的事，比如喝喝咖啡、陪陪家人。
一、采集工具的選型
要實現配置自動發現，需要有一個好用的基礎采集工具（功若善其事、必先利其器嘛）。有些大佬可能會說：容易，自己寫一個唄。但現在是互聯網分享時代，前輩們已經踩過很多坑，并貢獻出自己的心血，我們就不必要再重復造輪子了，大可以“拿來主義”，找一個最適合自己的開源工具來用。
談到開源的自動化配置管理工具，就不得不說Puppet、Chef、Ansible和SaltStack這四駕馬車?；ヂ摼W上對這四款工具有很多詳細的介紹和對比，這里不再詳談，主要說說我們選型的理由和結論。
首先，這四款工具的實現技術分兩大派別：Ruby（Puppet、Chef）和Python（Ansible、SaltStack）。很多前輩都說過，要真正應用好一項開源技術，你必須要真正掌控它。所以技術類型的選擇是至關重要的，Python號稱是運維人的語言，其簡潔統一、運行高效的特性更適合運維人使用。另外最重要的是Python有很多完善強大的OS、網絡編程方面的第三方庫，這些是Ruby無法比擬的。所以，從技術實現角度講，Ansible和SaltStack這兩個工具更適合我們運維人玩。
第二，Ansible和SaltStack兩者最大的差別是代理技術的采用，當然SaltStack也可以通過salt-ssh命令實現類似Ansible的無代理執行能力，只是SaltStack的設計理念是通過執行代理（Minion）來實現高效和可擴展的配置管理體系。
總結下來，有代理和無代理對比優勢主要有：
1) 無需保存賬戶密碼等敏感信息，避免信息泄露，也便于管理員定期更換密碼；
2) 可采集更豐富的配置信息和關聯關系，比如可通過配置文件分析獲取深層次配置信息；
3) 可快速感知配置變化，無代理模式只能定時輪詢，增加了網絡流量的消耗；
4) 可以實現快速的文件傳輸，比如可方便實現配置文件的收集。
通過以上分析對比，我們選擇SaltStack作為配置自動采集的基礎工具。
二、采集框架的搭建
SaltStack是一款強大的、集中化的配置自動化管理工具，它可以通過grains、pillar實現上千臺服務器的配置自動收集和管理（關于SaltStack我就不普及了，大家自行問問谷哥或者度娘吧）。不過現在它只提供了比較好的命令行工具，當然官方也提供了一個名叫halite的簡單WEB UI，只是這個WEB界面長得實在是挫了點，功能也有限，對不起SaltStack這個配置自動化管理“神器”的稱號??！
所以，我們的目標是利用SaltStack的框架和擴展能力來實現配置自動化采集，采集到數據后可以輸送到配置管理庫或者集中管理。整個采集框架邏輯設計如下圖所示：
SaltStack從部署上包含Master和Minion兩大部分。一個網絡域內只需要部署一個Master實現集中發現調度和管理，Minion安裝在各個被管主機上負責接收和執行腳本，并將采集結果反饋給Master。因為本文不是重點介紹SaltSatck，所以其安裝部署就不介紹了，大家還是可以去問問無所不知的谷哥和度娘。
三、自動發現的實現
框架確定了，那么我們接下來的主要任務就是編寫一個自動發現調度腳本（框架圖中的“自動發現Discovery”），定時從Master收集數據并進行集中處理。
腳本用什么寫？當然就選運維人專用語言Python了，其可與SaltStack天然集成，腳本的主要邏輯就是定時通過grains模塊從Master獲取配置信息并集中存儲或推送給其他需要的系統。在命令行下，我們可以用：
salt '*' grains.items
或
salt '*' grains.item {key1} {key2} …
獲取所有配置信息或者指定關鍵字名稱的配置信息，比如下圖獲取Tomcat_8080配置信息：
各位親可能會覺得奇怪，常規的grains.item {Key} 命令獲取到的數據只有1項，但這里得到一個多屬性的復雜對象。這是因為實際環境中在一個主機上會安裝多個服務，也就是存在多個配置項，所以我們采用Python的字典類型（dict）來存儲每個配置項的屬性信息，這樣只要通過一個Key就能獲取到配置項的所有信息。
注：如何進行配置信息的發現采集，如何讓grains按字典格式存儲配置項的采集結果會在第五節“信息采集的擴展”里細說。
我們也可以通過：salt '*' grains.ls 獲取有哪些Key：
既然我們用了強大的Python，在實際開發時就沒必要再通過Shell去調用SaltStack的命令行了，直接用salt.client模塊調用就可以獲得一個字典類型（dict）的返回結果，Python字典類型可直接輸出成JSON格式字符串，在對這個JSON串進行解析處理即可。
代碼示意如下：
四、配置采集的擴展
有了配置自動采集框架后，我們需要的便是不斷的添磚加瓦，也就是根據管理需求和配置模型不斷擴展豐富SaltStack的grains采集腳本，并將腳本文件放在Salt Master的grains目錄下（默認為/srv/salt/_grains），然后通過“salt '*' saltutil.sync_grains ”命令將腳本文件同步到所有Minion主機端就行。
我們以Tomcat服務的配置發現為例，收集安裝路徑、WEB服務端口、Tomcat版本信息、最大線程數等信息，腳本大致如下：
通過自定義采集腳本，某個Tomcat實例的配置信息發現如下：
是不是感覺如點讀機一樣so easy！其他更多配置信息的獲取就留個各位親去大展手腳了。當然，SaltStack的應用并不只是實現配置發現這么簡單，大家可以深入挖掘，發揮其最大的潛力，實現雙態IT下的自動化運維！
作者簡介：龐輝富
?優云軟件 （全棧運維服務平臺：https://uyun.cn） 資深架構師
?10多年IT運維管理軟件的研發經驗
?致力于自動化運維解決方案的研究和推廣
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