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
实施特征治理框架
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- Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, D. Sculley, Gary Holt, Daniel Golovin, Eugene Davydov, Todd Phillips, Dietmar Ebner, Vinay Chaudhary, Michael Young, Jean-François Crespo, Dan Dennison, 2015 Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015) (Curran Associates, Inc.) - 一篇基础论文，指出了机器学习系统中导致维护和操作问题的非机器学习组件，其中许多是特征治理旨在解决的。
- Data Governance: The Definitive Guide, Evren Eryurek, Uri Gilad, Valliappa Lakshmanan, Anita Kibunguchy-Grant, Jessi Ashdown, 2021 (O'Reilly Media) - 第二版提供了全面的数据治理框架，涵盖了数据质量、所有权和合规性等原则，这些原则直接适用于特征治理。
- Data Quality for Machine Learning: An Introduction and Survey, Vedrana Stoyanovich, Felix Naumann, Saravanan Thirumuruganathan, H. V. Jagadish, Gerome Miklau, Divesh Srivastava, 2020 VLDB Journal, Vol. 29 (Springer Berlin Heidelberg) DOI: 10.1007/s00778-020-00626-9 - 对机器学习管道中数据质量挑战和解决方案的调查，对于确保特征可靠性至关重要。
- MLOps Engineering at Scale, Kedar Sethuraman, Vignesh Kothari, 2022 (O'Reilly Media) - 本书为构建和操作生产机器学习系统提供了实用指导，包括关于特征存储及其在MLOps框架下管理的详细章节。