Amundsen在REA Group公司的应用实践

REA Group是一家专门面向房地产与实业资产的跨国数字广告公司。

他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务，同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天，都有数百万消费者访问REA Group网站。

REA Group每天都需要进行大量的数据分析工作，去分析用户，财务等信息，该公司也掌握了大量的数据。

但是要使用数据，就必须先找到数据所在。在数据工作中面临做多的问题是：这些数据是否存在？我该如何访问？数据存在哪？最后更新时间是什么时候？

实际上，数据科学家和分析人员将大约20％的时间仅用于查找所需的数据，这占用了他们大量的时间和精力。

很多公司都存在类似的问题，也有很多数据治理的解决方案，但是没有一个完美的解决方案。在评估了多种方案以后，REA Group公司最终选择了Lyft的开源元数据引擎Amundsen。本文将介绍其应用实现过程，以及如何进行了定制化的改造。

为什么选择Amundsen

选择合适的解决方案最重要的是充分了解自己的需求，选择最合适自己的。

每一种方案擅长的领域不同，而此次需要的重点是帮助使用者搜索数据，获取有关该数据的基本信息，以及知道该问谁寻找更多的信息。

所以选择Amundsen是基于以下因素：

适合想要的大多数功能，包括与BigQuery和Airflow的集成，都已经在Amundsen中提供。在搜索结果中设置优先级，以查看最常用的表也是可以使用的功能。还需要用户可以查看所有表的元数据。这些都是Amundsen开箱即用的功能。
自动化 Amundsen专注于显示自动生成的元数据。这样可以节约大量的人力去手工维护。
易于使用 Amundsen具有清晰，直观，快速的UI。
开源开源的优势不仅仅是免费，而且可以灵活的进行定制化研发，而且Amundsen的社区非常活跃，正处于上升期。

但是，在选择Amundsen时，也有很多问题没有解决。

例如，Amundsen当前缺少数据血缘功能，无法显示数据的来龙去脉。

所以必须确定好，如果进行定制化研发，是否有足够的人员可以跟进，这将是额外的开销。

如何实施Amundsen

Amundsen有三个主要的微服务：Frontend服务，Search服务（依赖Elasticsearch）和Metadata服务（依赖Neo4j或者Atlas）

在REA Group，Google BigQuery是其主数据库。技术堆栈主要基于Amazon Web Services（AWS）。

因此，我们针对Amundsen的整个解决方案都部署在AWS中。

所有三个Amundsen微服务都作为容器部署在Amazon Elastic Container Service（ECS）上，Neo4j数据库存储所有元数据，前端通过元数据服务进行查询。

部署好Amundsen的相关服务以后，下一步的难题就是从BigQuery获取元数据，这里使用了Amundsen数据生成器库，Extractor从BigQuery提取元数据并将其引入Neo4j，而Indexer将Neo4j的元数据索引到Elasticsearch中。

定制化研发了Amundsen表详细信息页面

高级搜索页面

未来

在2020年11月发布的Beta版以后，REA Group得到非常好的使用反馈。

但也有很多的问题，比如表描述的缺失，所以必须鼓励数据发布者填写这些描述。随着不断的迭代，REA Group也会为开源社区做出进一步的贡献。包括如何将Amundsen用作其他数据治理工作的补充，例如隐私和数据质量。

随着越来越多的公司意识到元数据的重要性，Amundsen由于其功能，易用性和开源性也会成为最优选择~