Introduction

U mojim najnovijim postavkama, ja sam gledaoApache ledenjakU pitanju jeApache Kafka rečiiApache dobarTo me je navelo da razmišljam o tome šta bi moglo biti korisno proširenje u tom prostoru za gledanje, što me je navelo da razmišljam o navigaciji u složenosti suvremenih ekosustava podataka.Otvoreni metadati, platforma otvorenog koda dizajnirana da racionalizira upravljanje metapodatima, nudeći robusno rešenje za otkrivanje podataka, promatranost i upravljanje. U ovom blogu ćemo se uroniti u tehničke temelje OpenMetadata, istražiti njegovu arhitekturu, ključne značajke i slučajeve upotrebe, i pružiti vizualne pomoći kako bi vam pomogli da shvatite zašto dobija privlačnost u zajednici inženjeringa podataka.

What is OpenMetadata?

OpenMetadata je ujedinjena, platforma za metapodatke otvorenog koda koja omogućuje organizacijama da efikasno upravljaju svojim podatkovnim sredstvima. Počela je 2021. i inspirirana lekcijama iz Uberove infrastrukture metapodataka, pruža centralizovani repozitorij za metapodatke, omogućavajući otkrivanje podataka, praćenje linije, praćenje kvaliteta i timsku saradnju. Sa više od 300 učesnika i usvajanjem u različitim industrijama, OpenMetadata se ističe svojom jednostavnošću, ekspanzivnošću i živahnom zajednicom.

Za razliku od tradicionalnih alata za metapodatke koji se oslanjaju na složene grafne baze podataka ili vlasničke sisteme, OpenMetadata usvaja racionalizovanu arhitekturu sa pristupom koji se temelji na shemi. Podržava više od 90 konektora za unos metapodataka iz baza podataka, skladišta podataka, cevovoda i kontrolnih ploča, što ga čini svestranim izborom za moderne skupove podataka.

Why OpenMetadata Matters

Čitanje baze podataka i izradu izveštaja bilo je prilično jednostavno u starim danima. Napravili ste neke spojeve, neke filtriranje, neke oblikovanje i bang, bili ste gotovi. Sada imate složene pipeline koje hvata podatke iz različitih izvora i tipova. Kada, ako ne, nešto ide na jug sa rezultatima, nije lako pratiti gde je išlo pogrešno, i to je mjesto na kojem dolazi OpenMetadata. To je ključno sredstvo za razumijevanje linije podataka, osiguravanje kvaliteta i omogućavanje saradnje, rješavanje nekoliko bolnih tačaka:

• Fragmentirani izvori podataka: Organizacije često koriste više alata (npr. Snowflake, dbt, Metabase), što dovodi do siloed metapodataka.
• Otkrivenost podataka: Pronalazak relevantnih resursa podataka može biti dugotrajan. Pretraga OpenMetadata i obogaćivanje metapodataka čine otkrivanje intuitivnim.
• Upravljanje i usklađenost: OpenMetadata podržava robustno upravljanje bez prekomjernog ručnog napora kroz funkcije kao što su verzijacija metapodataka i automatizovani tokovi posla.
• Skalabilnost: Njegova lagana arhitektura i opsežna podrška konektora odgovaraju poduzećima svih veličina.

Architecture of OpenMetadata

Na osnovu vremena koje sam proveo, čini se da se OpenMetadata sastoji od četiri osnovne komponente:

1. Metadata Store: Centralni repozitorij koji skladišti metapodatni grafikon, povezuje podatke, korisnike i metapodatke generirane alatom. Koristi relacijsku bazu podataka (npr. MySQL, Postgres) za skladištenje, izbjegavajući složenost grafskih baza podataka kao što je Neo4j.
2. Ingestion Framework: Plugable framework koji unosi metapodatke iz više od 90 izvora, uključujući baze podataka (npr. BigQuery, Snowflake), podatkovna jezera (npr. S3, Iceberg) i BI alate (npr. Power BI).
3. Metapodatne sheme: Sheme zasnovane na JSON-u definiraju entitete metapodataka (npr. tabele, kontrolne ploče) i odnose. Ove sheme su proširive, što omogućava organizacijama da prilagode metapodatke svojim potrebama.
4. Korisnički interfejs: Web-based UI izgrađen sa React, nudeći pretraživanje, lineage vizualizaciju i alatke za saradnju. To se integrira sa Elasticsearch za potragu punog teksta i podržava CMD + K prekratke za brzu navigaciju.

Na primer, podešavanje lokalnog okruženja traje nekoliko minuta, a platforma podržava ugradnju u oblaku na AWS, Azure i Google Cloud.

Ključne karakteristike

OpenMetadata nudi bogat skup funkcija koje, na osnovu mog iskustva u prostoru, stvarno pokrivaju ono što ljudi trebaju / žele da rade.

1. Data Discovery

   The full-text search engine, powered by Elasticsearch, indexes entity names, descriptions, tags, and even conversation threads. Users can refine searches with filters or use advanced queries to explore tables, dashboards, pipelines, and more.

   
   

2. Data Lineage

   Lineage tracking provides column-level visibility into data flows across pipelines and tools. For example, you can trace how data moves from a PostgreSQL table through a dbt transformation to a Power BI dashboard. Lineage can be exported as PNG or PDF for documentation.

   
   

3. Data Quality and Profiling

   Includes no-code data quality tests and profiling tools. Users can define test suites, monitor data health, and view results in an interactive dashboard. AutoPilot, an AI-driven feature, automates metadata extraction and profiling for new services, reducing onboarding time.

   
   

4. Collaboration

   The platform fosters collaboration through conversation threads, task creation, and event notifications. Data producers and consumers can communicate directly on data assets, reducing silos.

   
   

5. Governance

   Supports metadata versioning, tagging, and ownership assignment, enabling compliance with data governance policies. Its two-way metadata synchronization pushes enriched metadata (e.g., tags) back to source systems like Snowflake, ensuring consistency.

   
   

6. Extensibility The schema-first approach and REST APIs allow developers to extend metadata entities and integrate with custom tools. The ingestion framework supports community-contributed connectors, ensuring flexibility.

Use Cases

Fleksibilan dizajn čini ga primjenjivim u mnogim industrijama. Evo nekoliko scenarija koje treba uzeti u obzir:

• Centralizovanje podataka: Trgovina na malo koristi OpenMetadata da konsoliduje metapodatke iz Snowflake, dbt i Metabase, pružajući jedinstveni izvor istine za analitičke timove.
• Automatizacija upravljanja: Financijska institucija koristi AutoPilot za automatizovanje označivanja metapodataka i izvršavanje politika maskiranja podataka u BigQuery-u, osiguravajući usklađenost sa GDPR-om.
• Data Discovery za AI: SaaS provajder koristi OpenMetadata da standardizuje metapodatke za različite skupove podataka klijenata, omogućujući glatku integraciju u AI model pipeline.

Suradnja preko timova: Platforma za e-trgovinu koristi alat za saradnju OpenMetadata kako bi se uklonile praznine između poslovnih analitičara i inženjera podataka, poboljšavajući efikasnost kreiranja kontrolnih ploča.

Getting Started

Postoji nekoliko načina za početak sa OpenMetadata, a opcije su jasno opisaneOvdeNe želim da ih replikuju u ovom blogu, jer se mogu promijeniti s vremenom. ono što ne bi trebalo da se promijeni, međutim, je UI adresa, tako da:

• Pristup korisničkom interfejsu: Navigirajte na http://localhost:8585 da biste pristupili web interfejsu.
• Konfigurirajte konektore: Povežite se sa svojim izvorima podataka pomoću okvira za unos. Kao što sam rekao nekoliko puta, u trenutku pisanja ovog teksta postoji više od 90 konektora. Dokumentacija pruža korak po korak vodiče za popularne alate.

Možete izbjeći korak instalacije i pokušati OpenMetadata Sandbox naUslovi korišćenja sandbox.open-metadata.org• ZajednicaSlatkikanal je takođe odličan resurs za podršku i rasprave o funkcijama.

Challenges and Considerations

Iako je OpenMetadata moćna, ima ograničenja. Za moderne arhitekture jezera podataka (npr. Delta Lake), funkcionalnost konektora može biti ograničena, a procesi unosa (npr. Athena) mogu imati troškove ako se ne optimiziraju, tako da ne samo da ga slepo ukažete na ogromno jezero podataka i isključite ga.

Summary

OpenMetadata je projekt otvorenog koda koji pruža jedinstveno rješenje za upravljanje metapodatima. Njegova lagana arhitektura, opsežna podrška za konektore i fokus na saradnju čine ga uvjerljivim izborom za moderne podatkovne kupove. Centraliziranjem metapodataka, poboljšanjem otkrivenosti i automatizacijom upravljanja, OpenMetadata omogućava organizacijama da otključuju puni potencijal svojih podataka. Bilo da gradite kulturu zasnovanu na podacima ili se bavite izazovima usklađenosti, OpenMetadata je vrijedno istraživanja.

Želite pročitati više u mojoj “Šta je Heck???” seriji? korisna lista je ispod:

• Šta je DuckDB?
• Šta je Heck je Malloy?
• Šta je Heck je PRQL?
• Što je Heck je GlareDB?
• Šta je Heck SeaTunnel?
• Šta je to LanceDB?
• Šta je SDF?
• Šta je Heck je Paimon?
• Šta je Heck Proton?
• Što je Heck je PuppyGraph?
• Šta je GPTScript?
• Šta je to WarpStream?
• ** Šta je Heck je DeltaStream? **