サード パーティのオンライン ストア
この記事では、機能 valuesをリアルタイムで提供するためにサードパーティのオンライン ストアを操作する方法について説明します。 また、Databricks オンライン tables を使用して、必要なセットアップを大幅に減らしたリアルタイム機能を提供することもできます。 Databricks Online Tablesを参照してください。
リアルタイム サービスでは、機能 tables を低待機時間のデータベースに発行し、モデルまたは機能仕様を REST エンドポイントにデプロイします。
Databricks Feature Store では、特徴の自動検索もサポートされています。 この場合、クライアントによって提供される入力 values には、推論時にのみ使用できる values が含まれます。 モデルには、指定された入力 valuesから必要な機能 values を自動的にフェッチするロジックが組み込まれています。
図は、リアルタイム提供の際の MLflow コンポーネントと Feature Store コンポーネントの関係を示しています。
Databricks Feature Store は、これらのオンライン ストアをサポートしています。
| オンライン ストア プロバイダー | Unity Catalog で Feature Engineering を使用して発行する | レガシ ワークスペース Feature Store を使用して公開する | レガシ MLflow モデル提供での特徴量検索 | モデル提供での特徴量検索 |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | x | X (Feature Store クライアント v0.5.0 以降) | x | x |
| Azure MySQL (単一サーバー) | x | x | ||
| Azure SQL Server | x |
[1] Cosmos DB の要件に関する重要情報は、「Cosmos DB の互換性に関する注意事項」を参照してください。
オンライン ストアの使用を始める
オンライン ストアの概要については、次の記事を参照してください。