Cerner 公司首席技術架構師 David Dvorak 最近幫助 Cerner 在云中開發了一個配置管理系統，為公司的 IT 業務運營團隊提供了資產和配置管理庫存的真實來源?，F在，員工能夠更好地執行他們的工作，花時間創新和部署代碼，而不是簡單地維護資產。
由于 Cerner 是一家向全球客戶提供軟件的 IT 公司，因此保持準確、可靠和當前的系統信息對于為客戶提供價值至關重要。大約三年前，Cerner 的資產和配置管理結構正處于一個臨界點。該公司擁有多個不同的資產數據來源，由不同的團隊管理，但沒有一個團隊保持中央問責制。硬件資產管理、容量管理和漏洞管理等關鍵業務運營沒有單一的真相來源。
理想情況下，Cerner 員工應該能夠從本地 BMC 補救系統中提取數據，并相信所有信息都是正確的。然而，資產數據被存儲在許多不同的地方，沒有整合和一致的補救路徑，數據往往不可靠。
每當技術程序經理需要有關公司資產的信息時，他們都會從多個資產數據來源之一提取數據，而不是直接使用 Remedy。從不同來源收集數據并驗證其完整性的過程通常需要長達一周的時間。數據集完成后，技術程序管理器要求相應的團隊驗證數據集是否完整和正確。技術經理們浪費時間收集有關資產的信息，而不是專注于推動業務向前發展的任務，例如開發和發布代碼。
例如，關鍵的資產和配置管理任務是能夠快速輕松地識別其環境中的服務器數量。當"服務器"的定義根據您詢問誰而更改時，這種看似簡單的計算變得復雜起來。員工通常根據他們對服務器的定義提供不同的服務器計數，并且由于 Cerner 的資產數據來源不同，因此幾乎不可能跟蹤消費者到達服務器計數的位置和方式。然后，將花費更多時間試圖了解哪些服務器被占，因此很難知道每個所需系統是否已完成升級和所需工作。
Cerner 核心業務流程的主要部分取決于消費者對所提供的數據質量是否最高質量的信心。為了檢查數據質量，數據是根據其數據質量評分來衡量的。分數跨越五個加權維度：完整性、一致性、準確性、有效性和一致性。生成此分數需要復雜的計算，該分數由員工手動組合 Microsoft Excel 電子表格中多個系統的數據計算。這個過程漫長而乏味，員工需要幾天時間才能完成。由于制作這個分數所需的強度和體力勞動，它既更新供消費者使用，也只提交給領導每季度。
另一個相關問題是維護和清理單個數據源所花費的時間。每個系統在聚合、存儲和傳輸數據方面表現不同。由于每個系統都有自己的數據管理方法，因此在獲取資產數據的整體視圖方面存在不一致之處。
Cerner 的 Beacon 的成功集中在數據湖存儲上，這是信標用于聚合和存儲資產和配置數據的每日快照的大數據存儲技術。
Beacon 團隊開發了將三種類型的數據源組合到數據湖中的解決方案。第一類數據源是就地的。在尚未支持數據工廠連接的情況下，將實施名為 Rundeck 的開源應用程序，將本地數據推至數據湖。第二組數據直接從它所處的任何來源推入數據湖存儲，而第三組數據集則通過數據工廠被拉入數據湖存儲。通過數據湖存儲支持的各種計算選項，數據湖中對來自各種來源的大量數據進行了清理、豐富和轉換。
從數據湖存儲中檢索數據后，數據湖分析和數據磚用于聚合和轉換數據，更新的數據存儲在數據湖中或加載到 SQL 數據庫中。大多數消費者需要從類似的信息集中獲取信息。SQL 數據庫實例的附加存儲位置為消費者提供了更輕松的查詢能力，具有高度結構化的存儲模型，對大多數消費者來說非常方便。
在選擇數據可視化工具時，Beacon 團隊發現 Power BI 是唯一具有連接器的選項，允許那些還需要直接從數據湖中使用數據執行更復雜的查詢的消費者這樣做。因此，當數據直接從數據湖存儲中獲取時，Power BI 被使用，同時也作為使用 SQL 數據庫數據的消費者的主要工具。一些 Cerner 員工仍然使用 Tableau，但 Power BI 是主要工具，因為它易于連接到數據源及其先進的可視化功能。
如前所述，Cerner 的資產和配置管理職責之一是確定公司環境中有多少臺服務器，以便正確維護每臺服務器并監控整個環境。在 Beacon 之前，跟蹤數據存在的位置以進行適當的服務器計數是很復雜的。雖然 Cerner 的部門可能仍然對服務器有不同的定義，但獲取最終數字的邏輯現在很容易被跟蹤，通過證明數字的提取位置來省去所消耗的時間。信標現在使用 Power BI 通過系統計數儀表板可視化其整體資產態勢。
由于所有數據現在都位于一個地方，因此跟蹤數字來源的過程現在要簡單得多。用戶可以鉆閱計數儀表板，查看數字來自何處。集中的數據位置還便于分析和比較哪些系統被計算在內，哪些系統被排除在外。由于在燈塔中使用了 Azure 和 Power BI，因此能夠理解數字并簡化計算成為現實。不過，Cerner 的資產和配置知識并沒有以生成服務器計數而告終。
在信標之前，Cerner 無法信任其數據的質量。借用 Beacon，使用數據湖分析和數據磚創建快速計算這些分數的自動化過程，簡化了以前復雜且手動計算其數據質量分數的流程。由于所有資產和配置管理數據現在都集中在數據湖存儲中，因此分數可以從一個位置的數據進行計算，而不是通過多個來源進行篩選。這一個數據源消除了數據冗余，提高了數據的完整性，創造了更有價值的可靠分數。
自動化流程允許消費者隨時檢查系統中數據的質量。消費者可以繼續深入每個字段，檢查每個數據點，以及數據質量檢查是否通過。這為消費者和 Cerner 的開發團隊提供了差距的透明度，以及改進數據的機會。
如果收集數據并計算用于人工工作數天的數據質量分數，新過程會自動提供高效準確的計算。過去僅按季度提供的數據質量分數現在幾乎可以按需提供。頂級管理層現在只需點擊一個按鈕即可檢查數據質量分數計算。消費者可以深入到計算中，明智地決定將時間和精力集中到哪里，以提高數據質量。
Beacon 改變了 Cerner 的配置和資產管理，并成功地構建了一個解決方案，為其數據創建一個真實來源。在花了幾個月的時間從 20 多個來源收集資產數據后，Cerner 現在擁有一個單一的權威資產和配置數據來源，所有消費者都始終使用這些數據用于安全、運營和財務使用案例。Cerner 正在使用數據湖分析和數據磚來實施邏輯來分析其不同的數據源，以確定哪些獨特的資產在其環境中處于活動狀態。
信標解決方案幾乎完全建立在 Azure 服務之上，這使得信標團隊能夠利用設計用于協同工作的工具。當問題發生時，團隊在與單個供應商合作時找到了價值，以幫助診斷管道問題的來源，而不是嘗試與多家公司單獨合作。Beacon 團隊還為開發人員提供了創新、集思廣益、提出解決方案的機會，而不僅僅是維護這些想法。
為了擴展 Power BI 問答提供的交互性。消費者通常很難識別 Beacon 是一種解決方案，因為它主要是數據-沒有 UI，也沒有 URL，他們可以使用訪問信標，就像他們與 Cerner 的其他大多數企業服務一樣。如果沒有正式的界面，消費者可能會感到害怕和擔心，他們沒有技能來分析數據來回答他們的問題。Cerner 正在研究提供一個引導式對話界面，用戶可以在其中以自然語言詢問有關數據的問題并獲得答案。下圖所描繪的概念當前證明表明，這一愿景是可以實現的。
Cerner 正在確定 2020 年的優先時間，以充分開發 Azure Bot 服務能力，并將服務運送到整個資產和配置管理團隊中。Cerner 對利用這項技術提供一種交互式解決方案感到興奮，該解決方案優于通過電子表格或過濾報告查找答案。
