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
跨区域和多云考量
这部分内容有帮助吗？
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 本书解释了数据一致性、复制策略、分布式事务以及构建可伸缩和弹性数据系统中的权衡，这些是多区域特征商店的基础。
- Michelangelo: Uber's Machine Learning Platform, Jeremy Ghahremani, Olcay Cirit, Matthew Van der Zwan, Shreyas Ganapule, Eric H. Feng, and Mike R. Lewis, 2017 (Uber Blog) - 本文描述了优步Michelangelo机器学习平台的架构，包括其特征商店组件，并讨论了数据管理、一致性和规模化服务相关的挑战，为分布式考量提供了背景。
- AWS Well-Architected Framework - Reliability Pillar, Amazon Web Services, 2023 (Amazon Web Services) - 这份官方文档提供了在云中设计可靠和弹性系统的指导，包括多区域架构策略、灾难恢复以及实现高可用性，与讨论的操作和一致性挑战直接相关。