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
按需特征计算
这部分内容有帮助吗？
- Managed Feature Store for Machine Learning, Sean H. Lee, Michelle Mao, Jiangong Shen, Jie Sun, 2020 2020 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) (IEEE) DOI: 10.1109/ICDMW51313.2020.00057 - 描述了Google对托管特征存储的方法，讨论了特征计算、存储和服务的策略，包括云环境下与按需场景相关的方面。
- Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, D. Sculley, Gary Holt, Daniel Golovin, Eugene Davydov, Todd Phillips, Dietmar Ebner, Michael Chaudhary, Cora Fairchild, Jean-Philippe Franco, Alan Horn, Vivek Hutchinson, Sunny Karanth, Todd Kwon, Nicolas Levin, David Lopes, Artak Mkhitaryan, Shahar Marcus, Jeff Penn, Yuri Polyakov, Michael Smith, Sharat Suresh, Dave Taylor, Bojia Wang, Kevin Yang, 2015 Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015) (NeurIPS) DOI: 10.5591/978-1-57766-700-1_237 - 一份基础性论文，指出了真实世界ML系统中的常见挑战，包括训练-服务偏差这一关键问题，这对于按需特征计算尤为重要。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 一份构建ML系统的综合指南，提供了关于按需特征计算如何融入整体系统设计、实时推理和数据一致性策略的背景信息。