Что такое online vs offline feature store?

Online feature store — это система хранения и предоставления признаков (features) в режиме реального времени для моделей машинного обучения. Она обеспечивает быстрый доступ к актуальным данным, которые используются при онлайн-инференсе (например, для рекомендаций или кредитного скоринга). Обычно такие feature store поддерживают низкую задержку и высокую доступность.

Offline feature store — это хранилище признаков, предназначенное для пакетной обработки и обучения моделей. Данные здесь обновляются периодически (например, раз в день) и используются для тренировки моделей и валидации. Оно оптимизировано для больших объемов данных и сложных вычислений.

Таким образом, online feature store отвечает за оперативное предоставление признаков в продакшене, а offline feature store — за подготовку и хранение признаков для обучения и анализа.

Пример: в системе рекомендаций offline feature store хранит исторические данные о поведении пользователей, а online feature store предоставляет актуальные признаки пользователя в момент запроса рекомендации.