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
训练数据的时间点准确性
这部分内容有帮助吗？
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 全面概述了特征商店的作用，包括如何确保时间点正确性、管理数据一致性以及在生产ML系统中防止数据泄漏。
- Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering, Martin Zinkevich, 2017 Google Developers (Google) - 为构建可靠的ML系统提供了重要指导，其中明确提及数据泄漏以及使用正确、及时数据进行训练的至关重要性。
- Temporal Data and the Relational Model, C.J. Date, Hugh Darwen, Nikos A. Lorentzos, 2002 (Morgan Kaufmann) - 一本关于时态数据库的基础学术著作，详细阐述了管理时变数据的原理和机制，包括时态连接和时间点查询的理论基础。
- Feast Documentation: Retrieving Historical Features, Feast Project Contributors, 2024 Feast Project (Open Source) (Feast Project (Open Source)) - 开源特征商店Feast的官方文档，展示了如何使用其SDK检索用于训练数据的历史、时间点正确特征，与提供的代码示例直接相关。