Apache Atlas提供数据治理功能，并且是Hadoop生态系统的一部分，然而，它并不限于此。底层数据模型非常通用，可以进行扩展。这使得Apache Atlas非常灵活，但是会影响用户界面的可用性。 在本次演讲中，我们介绍了数据模型的扩展和另一种开源用户界面，非技术用户，尤其是业务用户可以更直观地使用它。 更详细地说，在本演示中对数据模型的底层扩展进行了动机和解释。此外，业务用户需要哪些派生的信息来增加可用性也是其动机所在。接下来解释了开放源码后端功能，并介绍了底层技术。最后，提供了一个简短的教程，介绍了如何使用相关的开源掌舵图设置自己的系统，并解释了如何开始。 本次演讲的动机是推动这个开源项目，并在社区中寻求支持和兴趣。 一些相关的数据: 我们增加了6个额外的基本类型 我们在弹性、kafka和kubernetes这6种类型的基础上做了进一步的扩展 -前端在Angular中 —后端使用Apache Atlas、HBase、Apache Kafka、Apache Flink、Keycloak、Apache Httpd、elasticsearch、弹性企业搜索

Speakers:

Wombacher, Andreas: Aurelius Enterprise B.V., CTO, 在工作流和数据管理方面拥有广泛的专业知识。 从数据集成、传感器数据融合、数据挖掘和数据分析到理解在工作流环境中创建的数据的依赖关系。这包括遵从性测试、数据来源、过程挖掘和过程方差挖掘。Andreas 处理过从时间序列传感器数据到信息系统或人类事件数据的不同规模和抽象级别的数据。因此，Andreas 拥有从内存数据分析到 Hadoop 分布式数据处理等技术的经验。 由于在各种环境中的实践经验，Andreas一直在各种客户项目中担任数据架构师的角色。