遗留IT运营管理（ITOM）解决方案倾向于忽视跨越实时IT基础设施模型的重要性云服务一直到底盘粉丝。另一方面，Zenoss的关键原则之一是基于模型的监控，它提供了解释来自环境的数据的上下文，并允许获得更快和自动化决策的更多智能。在一个以前的帖子，模型的基础知识包括以及如何用大小的复杂性增长，并且在该帖子中，解释了构建Zenoss模型以及模型组成的方法。
创建Zenoss模型取决于Zenpacks.，这是插件，使Zenoss意识到IT环境中的不同拓扑实体，无论是身体的或者虚拟的。Zenpacks提供的不仅仅是模型元数据，因为它们包含特定于域的信息，这些信息通知管理系统的收集机制，事件类，阈值，用户界面（UI）增强功能等，但是对于此对话的目的，焦点在模型驱动的方面。Zenpacks在串联中工作，组装整个IT基础设施的整体实时视图，以及优雅的设计Zenpack SDK.确保Zenoss IT基础架构模型可以很容易地增强和修改，而不限制未来。
模型内包含的元数据是通过询问环境并拼接互连服务和组件的复杂网址来导出。这是一个小的采样，代表模型内的关系是如何创建的。
- IP地址（第3层）
- MAC地址（第2层）
- 存储地址（WWN，IQNS等）
- 管理API显示详细的模型信息。（vSphere API，UCS API等）
- 逻辑元数据（VM ID，标签等）
是什么让IT基础架构模型数据相对于其他类型的数据更有趣的是，这些关系不仅是性质的分层，实际上，该模型类似于节点可以，通常会参与的图形数据结构多个边缘。Zenoss已经获得了几十年的域名知识来了解哪些关系很重要，然后利用特殊技术来快速遍历这些复杂的模型。由于Zenoss自动创建并实时地维护整个IT基础架构模型，因此用户能够对事件的更高级别决策来利用这些知识，并了解基础设施的影响，而不是零碎的方法。
在数据中心和云环境中管理数十万个节点的所有这些模型信息快速变为压倒性。Zenoss通过提供模板和预先形成的分类机制来解决这个问题，允许在更多的服务和组件中产生一些影响。作为未来的轻微预告片，即将到来的Zenoss产品将包括模型的概念信息，以及基于机器学习创建模型的能力，这将进一步增强模型到模型内未精确确定的区域的区域。在即将到来的帖子中，我们将讨论ITOM景观中模型的一些关键用途，并深入研究提供智能监控解决方案的智能的模型的替代视角。
