趋近智
机器学习系统高级特征存储构建
章节 1: 特征平台架构
核心组件再审视：进阶视角
低延迟在线存储架构
离线存储的可扩展性设计
元数据管理策略
解耦架构与集成架构的比较
跨区域和多云考量
实践：设计可伸缩架构
章节 2: 高级特征工程与计算
特征转换管道
处理流式特征
管理嵌入和非结构化数据
大规模时间窗口聚合
按需特征计算
批量与实时计算的权衡
复杂转换的动手实践
章节 3: 确保数据一致性和质量
诊断与缓解在线/离线偏差
训练数据的时间点准确性
高级数据验证方法
特征数据分布监控
回填策略与难题
分布式系统中的一致性保证
实践：实现偏差检测
章节 4: 性能、可扩展性与优化
特征平台性能基准测试
优化在线服务延迟
扩展离线计算
存储优化和成本管理
高可用性和灾难恢复模式
容量规划与负载测试
在线特征商店性能调整实战
章节 5: 治理、安全与 MLOps 集成
实施特征治理框架
特征版本控制策略
端到端特征血缘追踪
访问控制与安全模型
将特征商店与CI/CD流程集成
特征发现与编目
审计与合规性考量
实践：设置特征血缘
章节 6: 特征存储方案的评估与运行
比较开源特征存储（如Feast）
云端托管特征存储服务分析
自建与采购决策框架
操作监控与警报
调试常见特征商店问题
特征存储管理中的团队结构与职责
动手实践：评估托管服务
机器学习系统高级特征存储构建
先修课程 Python、MLOps基本知识、特征存储基本知识
级别:
高级
高级架构设计
设计适用于在线和离线服务的可扩展、有弹性的特征存储架构。
复杂特征工程
在特征存储中构建精巧的特征转换并管理复杂数据类型。
数据一致性管理
构建方案以确保训练和服务环境间特征数据的一致性。
性能优化
优化特征获取延迟和计算吞吐量，以满足高要求应用。
管理规范与溯源
建立健全的特征管理规范、版本控制及溯源追踪机制。
MLOps流程结合
将特征存储有效融入自动化MLOps流程和CI/CD工作流。
工具评估
对比不同特征存储技术和托管服务，以满足特定需求。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
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