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大规模机器学习特征存储与检索

📚 共计 30 章节
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01
特征工程基础
特征存储的概念、特征检索的价值，以及特征存储与特征平台的关系。
入门概念
02
特征存储架构
在线存储与离线存储、核心组件、读写路径详解。
架构核心
03
特征存储选型
Redis、HBase、Cassandra、TiKV 对比分析与选型指南。
选型对比
04
特征数据模型
特征表设计、特征键设计、特征版本管理策略。
建模设计
05
特征写入策略
批量写入、实时写入、TTL 与过期策略实践。
写入时效
06
特征读取优化
缓存策略、批量读取、异步预取提升检索效率。
优化缓存
07
特征索引技术
倒排索引、向量索引、LSM-Tree 原理与适用场景。
索引算法
08
特征序列化
Protobuf、Avro、Parquet 格式对比与选型建议。
序列化格式
09
特征存储一致性
最终一致性、强一致性、读写分离的常见陷阱。
一致性分布式
10
特征存储高可用
主从复制、分片策略、故障转移机制。
高可用容错
11
特征存储监控
延迟监控、命中率监控、数据倾斜检测方法。
监控运维
12
特征检索 API 设计
RESTful API、gRPC 接口、批量查询接口设计。
API接口
13
特征检索性能调优
连接池、超时设置、重试策略与性能调优实战。
调优性能
14
特征缓存层设计
本地缓存、分布式缓存、多级缓存架构设计。
缓存架构
15
特征存储数据压缩
Snappy、Zstd、LZ4 压缩算法对比与选型。
压缩存储
16
特征存储安全
访问控制、数据加密、审计日志最佳实践。
安全合规
17
特征存储与特征计算
实时特征计算、离线特征计算、特征回溯方案。
计算实时
18
特征存储与模型训练
训练数据生成、特征一致性校验方法。
训练ML
19
特征存储与模型推理
在线推理特征获取、特征预加载策略。
推理在线
20
特征存储扩缩容
动态扩缩容、数据重分布、平滑迁移方案。
扩缩容运维
21
特征存储冷热分离
热数据存储、冷数据归档、分层存储策略。
冷热分层
22
特征存储多机房部署
异地多活、数据同步、延迟优化实践。
多机房容灾
23
特征存储成本优化
存储成本、计算成本、带宽成本优化方法。
成本优化
24
特征存储测试
单元测试、集成测试、性能测试、混沌工程。
测试质量
25
特征存储运维
日常巡检、故障排查、数据修复实战。
运维排障
26
特征存储与特征平台
Feast、Tecton、自研平台对比与选型。
平台对比
27
特征存储与实时特征
Flink 写入特征、Kafka 特征流处理。
实时流处理
28
特征存储与特征血缘
特征溯源、数据血缘、影响分析。
血缘治理
29
特征存储最佳实践
大厂案例、常见坑、避坑指南。
实践案例
30
特征存储未来趋势
Serverless 特征存储、AI 驱动特征管理。
趋势前沿
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