特征平台运行中一个重要挑战是保持数据在不同环境和时间上的完整性。确保用于模型训练的特征与用于在线推理 (inference)的特征保持一致，对于模型性能的可靠性是必要的。本章将介绍处理数据一致性和质量的实用方法。

你将学到：

• 识别并减轻线上/线下偏差，即特征分布存在差异的情况，有时表示为 $P_{train}(X) \neq P_{serve}(X)$。
• 实现时间点准确的特征查询，这对于生成准确的训练数据集是必要的。
• 应用复杂的数据验证规则进行特征摄取。
• 监控特征分布，以检测随时间推移发生的偏移或漂移。
• 理解回填历史特征数据的处理方法和复杂性。
• 分析不同一致性保证（例如，最终一致性与强一致性）在分布式特征平台部署中的影响。