这是学习笔记的第 1910 篇文章
运维标签管理其实是运维体系中比较容易忽视的角色。很多时候其实和元数据的属性掺和在一起了。我们应当建立独立开放的标签管理模块，让它成为运维体系中的催化剂。
比如我们打开朋友圈或者点开一篇文章可能会收到不同的推送广告，有些软件APP会根据你的阅读情况给你针对性的推送一些内容。这种现象背后就是有相应的标签，也就是大数据中经常听到的用户画像，按照这种概念的逻辑，到了数据库方向我就叫做数据库画像吧。
多年以前，我被一句话感染了，一个同事说，我们对待数据库就要像对待自己的孩子一样。其实这个代表一种工作态度，换个角度来说，我们管理的数据库，如果涉及几百个业务，那么他们肯定有自己的特点，在求同存异中，存在差异难免，况且这也是根据业务特点使然。
如果我们给这些数据库打上标签，在已有的体系之中去管理，根据一些特点建立模型，打上标签，那么我们的管理工作就会很容易扩展开来。
比如一个服务器运行时间超过3年未重启，那么可以算是一个高危服务状态在PC服务器的维保周期外是很容易出现异常情况的，对于这类业务我们就要重点关注灾备和高可用，我们可以打上一个“高危服务”的标签，类似这种的形式。
根据自己对于业务的理解，我对目前的标签管理进行了一些梳理。
其中“标签管理”是基本的标签增删改查，能够支持多个维度的标签管理。
标签模型是管理的核心部门，我们需要建立相应的模型，通过模型的设计来创建多个标签，有些标签之间是有依赖的，比如标签A和标签B组合起来，根据条件可以衍生出标签C，逐步延伸出来就需要标签的关联关系，在建立一系列标签之后，我们可以根据这些标签信息进行上行下钻，来分析一些潜在的关系和问题。
自动化标签是根据已有的模型，通过周期性批量任务来触发检查，对已有的服务打上相关的标签，算是一种自动化运维的标签管理。
而数据库画像是在这些数据沉淀的基础之上，我们根据维度，根据业务特点和系统资源来建立相应的数据库画像，让我们的数据库服务具化为一种更加生动，容易理解的形式。
当然最后也是我们做这件事情的一个价值输出，那就是我们的标签管理其实是和巡检紧密结合起来的，通过标签的模型可以对巡检模型具有一些直接的参考价值。
而巡检任务其实是和报警，监控形成三位一体的关系，我们的标签管理是穿插其中，通过建立丰富的模型来提供更多的数据价值。
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