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
容量规划与负载测试
这部分内容有帮助吗？
- Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems, Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Murphy, 2017 (O'Reilly Media) - 提供了设计和运行可靠、可扩展系统的基本原则，包括服务水平目标（SLO）、容量规划和适用于特征存储的各种测试策略。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 阐述了构建高可用、可扩展和高性能分布式数据系统的核心概念和权衡，这些对于特征存储的基础组件至关重要。
- MLOps Engineering at Scale, Sumit Sethuraman, Sumit Kumar, Sanjeev Singh, Anoop Sharma, Sayan Patra, 2022 (O'Reilly Media) - 提供了实施 MLOps 的实用指南，包括机器学习系统（如特征存储）的性能、可扩展性、监控和操作最佳实践考量。
- AWS Well-Architected Framework - Performance Efficiency Pillar, Amazon Web Services, 2022 (Amazon Web Services) - 为在云环境中实现性能效率提供了架构指导，包括资源选择、监控和扩展策略，与云原生特征存储的容量规划相关。