利用鸿鹄快速构建公司IT设备管理方案

news2024/11/17 15:32:42

需求描述

相信应该有一部分朋友跟我们一样，公司内部有很多各种各样的系统，比如资产管理、CRM、issue管理等等。这篇文章介绍下，鸿鹄是如何让我们的资产系统，按照我们的需求展示数据的。

我们的资产管理系统，是使用开源的Snipe-IT。Snipe-IT 凭借着易安装部署和内容丰富，赢得了不少的用户。炎凰是使用 docker 来进行部署的，只要部署两个容器即可。MySQL 和 Snipe-IT，所以理所当然Snipe-IT 的数据是存储在MySQL中的。

从功能上来说，仅仅就记录资产而言，Snipe-IT 完全能够满足我们目前的需求。但是随着时间的推移，电脑在快到达报废期限前，我希望能够收到提醒，并且可以提前统计出来，这样以便为下一次的预算做准备。Snipe-IT却没有这样的功能，但是我们可以依托鸿鹄的数据分析和展示能力，来实现我们的需求。

需求的实现

我们常常会有这样的感觉，数据和想法我都有，但是没有一个工具，能让我灵活的分析和展示我的数据。不过在了解鸿鹄之后，这样的问题就能够迎刃而解。

对于资产的支出，目前一大部分都是消费在电脑的采购上，如果有明年将会采购电脑的统计，那么明年的预算就简单了很多。而对于电脑的采购，也分为，电脑的换新和新购。

电脑换新：电脑年限一般在4年。到达4年后，同事们可以申请新的电脑，公司会为其采购。（为了本篇文章我暂时设置电脑换新年限为3年，因为我们公司刚成立2年多，如果设置4年的话，就没有数据样本）

电脑新购：为新进同事购买新的电脑。假设我们明年计划招聘15位新同事，而且根据不同部门分配不同配置的电脑，就能估算出新电脑的购置费用。

通过一天多的努力，就基本实现了我的需求。仪表盘等展示如下(由于数据敏感，为了展示。以下是我们根据真实场景，对数据进行了脱敏处理，以下数字并非真实业务数据)：

图1 资产预算仪表板

图2 解释电脑总支出费用

‘2023年预计电脑费用总支出(元)’是由‘电脑换新费用(元)’与‘新购电脑费用(元)’之和。

换新电脑的数据从何而来？我们是通过JDBC去查snipe-it的MySQL表中数据，然后发送给鸿鹄，下一章节会详细介绍。

图3 明年换新的季度费用统计

另外通过统计，我们也知道下一个/几个季度我们换新电脑的费用情况（因为公司是2020年8月份成立的，所以我们在统计2023年数据时，就只能看到从第三季开始的数据）。而且从详细的列表中，我们也清楚哪些同事可以在什么时间申请换新电脑，并且根据现在的行情估算出费用。

图4 明年换新的详细表

关于统计和计算，其实只需要例如这样的一条SQL就可以了(统计换新的总费用的SQL)。

仪表板有了，只要定期去查看，就能详细了解到明年采购电脑的费用情况。但是，资产报表并不是经常更新，所以我们的注意力不会经常放在上面，但是只要定期（我目前设置的是每个季度的第一天）让我看到一个一直更新的报表即可。于是设置了仪表板的“设定计划”，在每季度的第一天，就收到以PDF为格式仪表板的邮件，同时也提醒我，是时间该考虑预算问题了，简化工作流。

图5 仪表板邮件

图6 PDF中显示仪表板

方案实现步骤

Snipe-IT的配置

因为Snipe-IT的部署非常简单，我就简单点，把配置文件粘上来。Snipe-IT的部署，仅需MySQL与Snipe-IT 两个container。供参考：

mysql.yaml (折叠框)

snipe-it.yaml (折叠框)

部署好主界面如下：

图7 Snipe-it 界面

鸿鹄通过JDBC来访问

从上面的配置文件的代码就可以看出，Snipe-IT与MySQL之间是通过3306端口进行交互的，那我们就可以使用鸿鹄通过JDBC，来访问MySQL的数据。

鸿鹄的安装可以参考: https://yanhuang.yuque.com/books/share/b1b27937-e331-40fd-bce1-bd521af4e662/vvv9si

下面我们来执行一个简单的查询，来测试下JDBC，查看是否可以拿取MySQL中的数据

图8 测试JDBC

测试成功，不过我们需要的是一个持续可更新的数据集，这样以便我们做仪表板，和监控数据。

针对MySQL中的数据导入到鸿鹄，我使用的是预存查询的方法进行导入。如果希望更加快捷地，把关系型数据库的数据进行导入。可以联系我们的销售同事，获取炎凰数据平台商业版，商业版已经完美的支持了通过JDBC对MySQL的数据进行导入。

首先创建数据集，以 assets 为例：

图9 创建数据集

我这里会创建两个预存查询，第一个是删除掉数据集中的数据，第二个是从JDBC中拿取数据后 Insert 到数据集中，具体流程是每天的 0:01、6:01、12:01、18:01 清除数据集，然后在 0:02、6:02、12:02、18:02 时查询数据库然后把结果 insert 到数据集中，实现定时更新的目的。

1、创建清除数据的预存查询