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Databricks Blog2026年8月17日
Databricks Feature Store、1秒未満の鮮度で特徴量を配信する仕組み
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
Databricks Feature Storeは現在、Kafkaからのストリーミング特徴量更新をオンラインストアに200ms p99のレイテンシで届けられるようになり、特徴量の鮮度低下を数分~数時間からミリ秒単位にまで短縮した。この向上は、Spark Real-Time Modeによるイベント単位の継続的処理とチェックポイント処理の償却化、そしてLakebaseのコンピュートとストレージの分離を組み合わせることで実現しており、両者が相まってリアルタイムモデル推論向けの低レイテンシ・高スループットな書き込みを可能にしている。
* Databricks Feature StoreがML特徴量にリアルタイムの鮮度をもたらす:Kafkaからのストリーミング集計が200ms p99のレイテンシでオンライン特徴量ストアに到達できるようになり、特徴量の遅延を数分~数時間からミリ秒単位に短縮する。 * Spark Real-Time Mode(RTM)がミリ秒単位の特徴量計算を可能にする:RTMはマイクロバッチを待つことなく行を継続的に処理し、イベントごとにローリングウィンドウ集計を更新し、チェックポイント処理を償却してステートフルストリーミングのレイテンシを低く保つ。 * Lakebaseが高スループットなオンライン特徴量書き込みを実現する:コンピュート層とストレージ層の分離により、頻繁に発生する小規模なupsertでの書き込み増幅が軽減され、低レイテンシなモデル推論向けに最新の特徴量値を迅速に利用できるようにする。