Amundsen的使命，整理有關資料的所有資訊，並使其具有普遍適用性。
這是Amundsen官網的一句話，對於後設資料的管理工作，複雜且繁瑣。可用的工具很多各有千秋，資料血緣做的較好的應該是Apache Atlas，而資料視覺化做的較好的應該是Apache Superset。業界一直需要一個可以整合這些功能，讓資料治理更加的簡單便捷，而這正是Amundsen的使命。
類似於Atlas (Apache)，Datahub (LinkedIn)。Amundsen主要在於提高資料分析師，資料科學家和資料工程師的工作效率。它可以通過為資料資源建立索引，並通過一定的機制來支援在頁面上進行排名搜尋。可以將其視為搜尋功能，但搜尋的是後設資料。該專案以挪威探險家Roald Amundsen（第一個發現南極的人）的名字命名。
Amundsen由LF AI＆Data基金會維護。LF AI＆Data是Linux Foundation的保護基金會，支援人工智慧，機器學習，深度學習和資料方面的開源創新。
目前Amundsen在github有1.9kStar，還沒有Releases的版本，專案正處於蒸蒸日上的上升期。
架構
下圖顯示了Amundsen的總體架構。
可見，Hive，Presto等資料來源通過Databuilder ingestion框架獲取後設資料，寫入Elasticsearch和Neo4j，通過搜尋服務與後設資料服務提供給前端。
主要模組如下：
前端服務
作為使用者互動的web頁面。
這是基於Flask的Web應用程式，頁面是React構建的。
搜尋服務
搜尋服務採用Elasticsearch的搜尋功能（或者Apache Atlas），並提供一個RESTful API服務。
後設資料服務
後設資料服務目前使用的Neo4j的圖資料庫進行互動。
功能展示
Amundsen提供了搜尋，推薦，表描述，資料預覽在內的非常多的功能，資料血緣功能正在研發中。
以上是部分功能展示：
登陸頁面：Amundsen的登陸頁面
搜尋預覽：檢視搜尋結果
表的詳細頁面：Hive 等表的視覺化
列詳細資訊：主要是一些列的統計資訊
資料預覽頁面：表資料預覽的視覺化，可以與Apache Superset或其他資料視覺化工具整合。
整合
Amundsen支援的資料來源非常多。
Apache Druid，Apache Hive，CSV，Oracle，
Mysql，Delta Lake等等。
Amundsen還可以連線到任何提供dbapi或sql_alchemy介面的資料庫。
同時Amundsen還支援和一些儀表盤的整合，比如
Redash，Tableau。
ETL工具的整合，Apache Airflow。
BI視覺化工具，Apache Superset。
未來規劃
作為資料治理領域的未來之星，Amundsen有著非常好的計劃。
2021年願景
可以和所有的資料來源進行整合，解決越來越多的資料治理問題。
近期工作重點
資料血緣（設計完成）
整合資料質量系統（進行中）
列值過濾（已開始）
搜尋結果層次結構（計劃中）
當然，還有很多計劃中的功能，這裡不一一列舉。
期待未來Amundsen的發展，我們也將對其新版本與新功能的釋出持續關注！