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实时特征存储与在线服务系统设计与落地

📚 共计 30 章节

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特征存储概述

什么是特征存储、为什么需要实时特征、特征存储 vs 传统数据库。

特征、特征组、特征视图、时间戳与事件时间。

在线服务架构

特征服务在推荐/搜索系统中的位置、低延迟要求。

特征生产管道

批处理与流处理、Lambda架构与Kappa架构。

特征存储选型

Feast、Tecton、阿里云FeatureStore、自研方案对比。

Feast 核心概念、安装与配置、定义第一个特征仓库。

Feast 数据源

文件数据源、BigQuery、Redshift、Kafka 集成。

数据源集成

特征定义与注册

使用 Python SDK 定义特征、特征视图与特征服务。

离线特征工程

使用 Spark/Flink 进行特征计算、写入离线存储。

在线特征工程

实时流处理、Flink CDC、Kafka 到特征存储。

特征存储写入

批写入与流写入、数据一致性保证。

写入一致性

特征存储读取

在线 SDK 读取、批量读取、时间旅行查询。

读取时间旅行

特征服务 API

gRPC 与 REST API 设计、高并发优化。

本地缓存、Redis 缓存、缓存穿透与雪崩。

特征新鲜度、数据漂移、异常检测。

特征血缘、版本管理、特征下线流程。

特征复用与共享

跨团队特征市场、权限控制。

在线推理集成

与 TensorFlow Serving、TorchServe 集成。

A/B 测试与特征

特征分桶、实验隔离、影子特征。

特征预计算、特征拼接、请求合并。

高可用设计

多活部署、故障转移、降级策略。

高可用容灾

安全与合规

数据脱敏、加密传输、审计日志。

存储成本、计算成本、冷热数据分离。

案例：电商推荐系统

电商推荐系统特征存储实战。

案例：金融风控

金融风控实时特征服务。

案例：广告点击率预估

广告点击率预估特征管道。

案例：短视频推荐

短视频推荐特征存储。

案例短视频

案例：搜索排序

搜索排序特征服务。

案例：IoT 设备

IoT 设备实时特征处理。

总结与展望

Feature Store 的未来、Serverless 特征服务。

展望Serverless

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