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Databricks Blog2026年7月10日
Feature Viewsのご紹介
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
Databricksは、機械学習のフィーチャをUnity Catalog内で一度定義するだけで、モデルのトレーニング、バッチ推論、リアルタイムサービングで一貫して利用可能にする管理型フレームワーク「Feature Views」をリリースしました。このリリースにより、トレーニングとサービング間のデータの乖離（スキュー）や複雑なインフラ管理が解消され、ユーザーはわずか数回のAPI呼び出しでフィーチャを迅速に本番環境へデプロイし、ストリーミングフィーチャをエンドツーエンドのp99レイテンシ200ミリ秒でサービングできるようになります。
* 概要: Feature Viewsは、機械学習のフィーチャを一度定義すればあらゆる場所で利用できる管理型フレームワークです。同一の定義から、実験やトレーニング用の履歴データと、バッチまたはリアルタイム推論用の本番パイプラインの両方にデータを供給できます。 * 解決する課題: リアルタイム機械学習の本番移行。ノートブックでフィーチャを実験し、数回のAPI呼び出しで迅速に本番環境へデプロイできます。機械学習のスケールを阻む要因となっていた、トレーニングとサービング間のデータの乖離（スキュー）、重複するフィーチャコード、そして運用が不安定になりがちな自社管理のストリーミングおよびオンラインストアインフラを排除します。 * もたらされる成果: フィーチャはUnity Catalogでガバナンスが適用されたオブジェクトとなり、管理型パイプラインによって実体化（マテリアライズ）されます。また、ストリーミングフィーチャはエンドツーエンドのp99レイテンシ200ミリ秒でサービングされます。