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 (machine learning)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。