特征存储：vivo 大规模实践背后的演进与未来展望

随着人工智能技术在 vivo 内部日益广泛的应用，特征数据作为离线训练、在线预估等场景的关键要素，其可靠、高效存储的需求也日益迫切。本文将深入探讨 vivo 内部特征存储实践的演进之路，并展望其未来发展方向，以期抛砖引玉，激发更多创新思想的涌现。

1. 特征数据的独特之处

特征数据与普通业务数据不同，其具有以下显著特点：

• 高维度、稀疏性： 特征数据通常包含大量维度，且存在大量缺失值。
• 动态变化： 特征数据随着业务和算法的更新不断变化，需要及时更新和管理。
• 大数据量： 特征数据通常涉及海量数据，对存储和计算能力提出了挑战。

2. vivo 特征存储的演进历程

vivo 的特征存储实践经历了以下几个阶段：

• 早期阶段： 使用关系型数据库存储特征数据，但随着数据量的激增，性能和扩展性问题日益凸显。
• 中间阶段： 采用 NoSQL 数据库 HBase 存储特征数据，解决了部分性能和扩展性问题，但仍然面临数据写入和查询效率的挑战。
• 探索阶段： 引入了分布式文件系统和数据湖技术，实现了特征数据的分布式存储和分析，大幅提升了数据处理效率。
• 融合阶段： 结合流处理技术和 Lambda 架构，实现了特征数据的实时和离线统一管理，满足了不同场景的实时和批处理需求。

3. vivo 特征存储的技术架构

vivo 的特征存储技术架构主要由以下组件构成：

• 分布式文件系统： 用于存储海量特征数据，提供高性能读写和扩展性。
• 数据湖： 用于存储和分析原始特征数据，支持各种数据格式和处理引擎。
• 流处理系统： 用于实时采集和处理特征数据，实现数据的实时更新。
• 数据治理平台： 用于统一管理和治理特征数据，确保数据质量和可靠性。

4. vivo 特征存储的工程实践

vivo 在特征存储的工程实践中积累了丰富的经验，主要包括：

• 数据分区和压缩： 对特征数据进行分区和压缩，优化存储空间和查询性能。
• 数据一致性保障： 通过分布式锁和事务机制，确保数据写入和更新的一致性。
• 数据安全防护： 采用多级权限控制和数据加密等措施，保障特征数据的安全。

5. vivo 特征存储的性能优化

vivo 针对特征存储的性能进行了持续优化，主要包括：

• 数据预聚和索引： 对常用特征数据进行预聚和索引，提升查询效率。
• 缓存机制： 采用内存缓存和 SSD 缓存，加快数据读取速度。
• 并行处理： 通过并行化数据处理任务，提升整体处理效率。

6. vivo 特征存储的未来展望

vivo 的特征存储技术将继续探索以下发展方向：

• 数据智能化： 利用机器学习和人工智能技术，实现特征数据的自动提取、清洗和治理。
• 联邦学习支持： 支持跨组织、跨设备的联邦学习场景，实现数据共享和模型训练。
• 云原生架构： 采用云原生架构，实现特征存储的弹性伸缩和成本优化。

结语

vivo 的特征存储实践是伴随着 AI 技术在内部广泛应用而不断演进的。通过对特征数据特点的深入理解，vivo 构建了一套集分布式存储、数据湖、流处理和数据治理于一体的特征存储技术架构，并在工程实践和性能优化方面积累了丰富的经验。展望未来，vivo 将继续探索特征存储技术的创新方向，为 AI 技术的深入应用提供坚实的数据基础。