cartography-cncf/cartography

说明与用途

**项目简介**
Cartography 是 CNCF 旗下的开源 Python 工具，可自动发现云、容器、Kubernetes 等基础设施资产及其相互关系，并将这些信息写入 Neo4j 图数据库，帮助团队把散落的原始数据转化为可搜索、可分析、可用于自动化的结构化图谱。

**价值**

• **统一视图**：把分散在不同平台的资源统一映射到图数据库，实现跨系统的关联查询。
• **加速分析**：基于图谱的拓扑结构，可快速进行依赖分析、攻击面评估和容量规划。
• **支持自动化**：图数据可直接驱动 CI/CD、合规审计和安全检测等流水线。

**典型接入方式**

1. **环境准备**：部署 Neo4j（本地或云托管），确保 Python 运行环境满足 requirements.txt。
2. **配置数据源**：在 cartography.config 中填写云提供商（AWS、GCP、Azure）或 Kubernetes 的凭证。
3. **运行采集**：执行 cartographyctl sync，工具会调用相应 API 拉取资产并写入 Neo4j。
4. **后续使用**：通过 Neo4j 浏览器或 Cypher 查询语句，或在自建的 BI/安全平台中集成图数据。

**生产可用性**

• **成熟度**：Medium。已拥有 3,945+ 星、527+ Fork，活跃社区，适合作为原型或内部业务流程的核心组件。
• **使用前注意**：当前发现的元数据中关联信号较少，建议在正式上线前进行手动审查和补充标签，以确保图谱完整性。
• **运维要求**：需要定期检查 Neo4j 的备份、升级以及 Cartography 的依赖库安全性；若在生产环境使用，建议加入 CI 检查和版本锁定。

总体而言，Cartography 能帮助企业快速构建基础设施图谱，提升可观测性与自动化水平，但在生产环境部署前需做好元数据质量校验和运维保障。

实际用途

cartography-cncf/cartography helps convert raw data into searchable, analyzable, or automated pipelines.

• organize analytics pipelines
• process datasets
• improve reporting workflows

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.