在核心架构、工程模式和性能考量已经讲解完毕后，我们现在转向在生产机器学习环境中有效管理特征存储所需的必要操作实践。本章侧重于建立管控、确保安全以及将特征存储集成到更广泛的 MLOps 实践中。

您将学会以下实用方法：

• 实施治理框架以管理特征生命周期，包括定义、所有权和审批流程。
• 应用特征版本控制策略以保持一致性和可复现性。
• 建立端到端血缘追踪以了解数据来源和转换。
• 定义和执行访问控制策略及安全模型以保护特征数据。
• 将特征存储操作（例如定义更新和验证）集成到自动化 CI/CD 流程中。
• 构建特征发现和编目机制，以提升数据科学家和工程师的可用性。
• 处理特征数据的审计要求和合规性考量。