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融合 Axum 与 Spark 构建毫秒级延迟的混合式实时特征平台架构 融合 Axum 与 Spark 构建毫秒级延迟的混合式实时特征平台架构
为支持一个高并发推荐系统，我们面临一个典型的两难困境：模型需要两种截然不同的特征。第一种是“即时特征”，例如用户在当前会话中5秒内的点击行为、刚刚浏览的商品类别等，要求特征延迟在50毫秒以内。第二种是“历史特征”，如用户过去30天的购买力分
2023-10-27 数据工程
Axum TimescaleDB Apache Spark Java Rust Feature Store
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构建支持 MLOps 的混合数据特征存储：CockroachDB 与 Milvus 的深度集成与索引优化实践 构建支持 MLOps 的混合数据特征存储：CockroachDB 与 Milvus 的深度集成与索引优化实践
一个全球化业务的推荐系统，其在线服务对特征（Feature）获取的延迟要求是 P99 在 15ms 以内。这个技术指标本身并不新鲜，但挑战在于特征的混合性：一部分是结构化的标量特征，如用户年龄、商品价格、最近7日点击率等，要求强一致性与事务
2023-10-27 数据工程与存储
Milvus MLOps CockroachDB 索引优化 特征存储
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