在像 Lyft 这样的现代数据驱动型公司中，平台上的每一次互动都是由数据驱动的。复杂数据生成、ETL 流程和分析带来的挑战使元数据变得非常重要。
此外，数据资源的种类也在不断增加。在 Lyft，这些资源包括 Redshift、Presto、Hive、PostgreSQL 中的 SQL 表和视图，以及 Mode、Superset 和 Tableau 等商业智能工具中的仪表板。随着数据资源的增长，了解存在哪些数据资源、如何访问它们以及这些资源中有哪些可用信息变得越来越困难。
Lyft 开源了 Amundsen，并详细介绍了支持数据发现引擎的架构。文中比较了用于提取元数据的拉取模型与推送模型，以及它对拉取模型的好处。
Amundsen 由一个通用数据摄取框架 DataBuilder、一个前端服务、一个处理来自前端的请求的元数据服务和一个由 ElasticSearch 支持的
搜索服务组成。
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