将特征商店整合到持续集成和持续交付（CI/CD）流程中，是实现可靠且敏捷MLOps实践的根本。手动更新特征定义、管理转换逻辑或部署变更的过程容易出错、产生不一致并导致延误，从而影响治理和血缘。自动化这些工作流程可确保变更经过系统测试、验证和部署，从而连接特征工程与生产机器学习 (machine learning)系统。
本节详细说明如何有效地将特征商店管理整合到自动化CI/CD工作流程中，涵盖了必要的阶段、测试策略和集成模式。
通过CI/CD自动化特征生命周期
目标是将特征定义及相关转换代码视为版本控制系统（如Git）中的重要组成部分，并对其进行与应用程序代码相同的严格管理。通过CI/CD管理的重要组件包括：
- 特征定义： 模式变更、新特征添加、元数据更新（描述、所有者、标签）。
- 转换逻辑： 实现特征计算的代码（例如，Python函数、Spark作业、SQL查询）。
- 验证规则： 用于数据质量检查和偏差检测的配置。
- 基础设施配置： 如果使用基础设施即代码（IaC）来管理特征商店资源（例如，数据库、计算资源）。
当这些组件的变更提交到版本控制时，自动化流程应被触发，以处理验证、测试和部署过程。
特征商店集成的核心流程阶段
一个典型的特征商店变更CI/CD流程可能包含以下阶段：
- 触发： 由针对存放特征定义或转换代码的仓库中特定分支（例如
main或develop）的提交或合并请求启动。
- 构建与静态分析：
- 打包转换代码（如果适用）。
- 对转换脚本运行代码检查工具和静态代码分析器。
- 验证特征定义文件（例如YAML、JSON或特定DSL）的语法和结构。
- 单元测试：
- 执行任何自定义特征转换函数或类的单元测试。这些测试应独立验证逻辑，通常使用模拟数据。
- 集成测试（预生产环境）：
- 将提议的变更（新的/更新的特征定义、转换逻辑）部署到专用的预生产或开发特征商店环境。
- 运行集成测试以验证：
- 与特征商店的连接性。
- 通过特征商店SDK/API注册/更新特征定义的能力。
- 转换逻辑对样本数据的成功执行，可能触发测试摄入作业。
- 使用更新的定义进行基本特征检索。
- 数据验证测试（预生产环境）：
- 使用新的/更新的特征和转换，将一小批有代表性的数据摄入到预生产环境。
- 对新摄入的预生产数据运行预定义的数据验证规则（例如，使用Great Expectations、
pandera或内置特征商店功能）。
- 对照参考数据集检查模式一致性、统计属性以及潜在的在线/离线偏差。
- 审批关卡（可选）：
- 暂停流程进行人工审核和批准，特别是对于影响重要特征或需要跨团队批准的重大变更。这将人工监督整合到自动化流程中。
- 部署（生产环境）：
- 将经过验证的变更部署到生产特征商店环境。这可能涉及：
- 使用特征商店的SDK或CLI应用特征定义更新。
- 部署新版本的转换作业（例如，更新Spark应用程序、部署Docker镜像）。
- 部署后检查：
- 对生产环境运行冒烟测试，以确保基本功能（例如，可以检索新更新的特征）。
- 部署后立即监控主要指标（延迟、错误率、数据新鲜度）。
流程中的测试策略
有效的测试对于可靠的特征商店CI/CD很重要。专注于特征生命周期特有的测试：
- 模式验证： 确保特征定义符合预期结构，数据类型有效，并且所需的元数据存在。使用模式验证工具或自定义脚本。
- 转换逻辑测试： 单元测试对于复杂的转换必不可少。测试边界情况、空值处理和预期的输出格式。
- 数据契约测试： 验证转换作业的输出是否符合特征商店中定义的模式。这些测试可以在数据验证阶段运行。
- 时间点正确性测试： 对于重要特征，在预生产环境中加入模拟历史查询的测试，以验证时间点连接逻辑。
- 特征检索测试： 尝试使用预期实体ID获取新定义或更新特征的简单测试，确保服务层在变更后正常运行。
特征更新的部署策略
部署对特征定义或转换逻辑的变更需要仔细考虑，因为下游模型依赖于它们：
- 向后兼容性： 尽可能争取向后兼容的变更（例如，添加新特征）。破坏性变更（例如，更改特征的数据类型、移除特征）需要与模型部署流程仔细协调。
- 版本控制： 使用前面讨论的特征版本控制功能。CI/CD流程应自动化新特征版本的创建和注册。
- 分阶段发布： 对于重要更新，可以考虑分阶段发布（例如，部署新的转换逻辑版本以首先计算部分实体的特征）或蓝绿部署，即新版本并行运行，然后才完全切换。特征商店的架构可能会影响这些策略的可行性。
工具与集成模式
Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、CircleCI或Argo Workflows等标准CI/CD平台可以编排这些流程。这种集成通常涉及：
- 特征商店SDK/CLI： 在流程脚本（例如Python、Bash）中使用特征商店提供的软件开发工具包（SDK）或命令行界面（CLI）来与特征商店API交互（注册特征、触发作业、运行验证）。
- 基础设施即代码（IaC）： 如果特征商店组件是自行管理的，Terraform或CloudFormation等工具可以管理底层基础设施（数据库、计算集群）。IaC配置的变更也会触发相关的CI/CD流程。
- 容器化： 将转换逻辑和测试工具打包到Docker容器中，确保本地开发、CI运行器和生产环境之间执行环境的一致性。
典型的CI/CD流程，用于管理特征商店工件。变更在部署前会触发自动化的构建、测试和验证阶段。
挑战与考量
- 依赖管理： 特征的变更可能导致下游模型中断。将特征商店CI/CD与模型CI/CD流程集成很重要。特征版本需要与模型版本关联。
- 回滚复杂性： 回滚特征定义变更或转换逻辑可能很复杂，特别是如果数据已使用有问题的版本摄入。策略通常涉及向前部署更正的版本，而不是真正回滚数据。
- 环境一致性： 保持开发、预生产和生产特征商店环境之间的一致性很困难，但对于可靠的测试是必要的。
- 流程执行时间： 全面验证，特别是涉及预生产环境中的数据处理时，可能会使流程变慢。优化测试并可能减少运行成本更高的验证检查的频率（例如，每晚运行而不是每次提交都运行）。
连接CI/CD与治理
CI/CD流程是您治理策略的执行机制。通过嵌入 (embedding)检查并要求特定测试通过，您可以确保：
- 只注册有效的特征定义。
- 转换代码符合质量标准。
- 数据验证规则得到一致应用。
- 重要变更遵循审批工作流。
- 变更可通过版本控制历史和流程日志进行审计。
将特征商店与CI/CD流程集成，将特征管理从手动、易错的任务转变为一个精简、自动化和受治理的过程。这种自动化是成熟MLOps的根基，使得团队能够可靠、快速地改进其特征，同时保持生产环境的稳定性和可控性。
