银行企业为什么要建设CMDB项目？推行的难点主要在哪方面？与其他系统关系是什么？项目上线后如何对运维工作进行管理安排？在产品选型过程中需要注意的要点？本文来自金融行业的社区会员分享。

目前很多银行针对各类设备、业务系统构建了各种监控，然而各个厂商、不同类别的监控系统就像一座座孤岛占满了监控大屏，各种监控各管一段，有些复杂的故障问题或性能问题的定位就变的尤其复杂，影响了问题的快速定位和故障处置。因此，如何构建一个一体化监控体系（或者统一监控体系），成为一个愈来愈紧迫的问题。
日前，社区针对相关难点组织了在线交流，参与的同行们互相探讨问题，分享经验。以下是参与活动的专家据此整理的银行一体化监控平台建设十个典型问题，供更多读者参考。

CMDB似乎是运维中永恒的老话题，方法论很多，落地却发现理想与现实间存在巨大差距：技术之外，建设者们经常要凭一己之力对抗整个组织或流程，一不小心还成了背锅侠。本文试图从各类复杂的解决方案背后寻找决定性的深层逻辑，将围绕CMDB价值定位和数据治理两个核心问题，揭示主数据库这个全局动力与无序熵增这个内在阻力间的矛盾，分析数据治理的政治因素和技术分解，提出CMDB建设的价值能力模型。

在目前这个互联网时代，无论是中小型企业、还是大型的互联网公司都是可以拥抱到云计算的好处，各大公有云产商的平台提供了接近零的停机时间、无限的扩展性、可控的容错及成本控制等。但我们的业务如何配合云计算达到最大化的收益呢？那么就是云原生，通过云原生构建具有弹性、轻量级、无状态的应用以适应目前互联网发展所需的大流量及大负载服务处理的能力。

我们知道，在很长的一段时间里，这三种架构几乎统治了数据存储市场。所有行业用户的数据存储需求，都是在这三者中进行选择。然而，随着时代的发展，一种新的数据存储形态诞生，开始挑战前面三者的垄断地位。

在数据大爆炸时代，数据成为重要的战略资源，数据被称为黄金、新的石油，蕴含重要的经济、社会价值。但有数据不代表就会产生价值。数据如果未能被认知、被利用，就是无价值的；如果数据未被有效的管理，不但不能发挥价值，反而可能带来风险，从而引发“数据危机”。