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在 Google Cloud 上使用 Redis Enterprise 构建特征存储

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Gilbert Lau, Cloud Partner Solution Architect

Gilbert Lau

Nava Levy, Developer Advocate for Data Science and MLOps, Redis

Nava Levy

每天都有越来越多的公司使用 Redis 和 Redis Enterprise 构建 机器学习 (ML) 特征存储 作为 在线特征存储。在之前的博文中，我们分享了用例和 基准测试，说明了 Redis Enterprise 如何成为高吞吐量、低延迟或实时用例中性能最高且最具成本效益的在线特征存储。 

我们还分享了使用流行的开源特征存储 Feast 在 Google Colab 上本地运行 Redis 的教程，以及在 Azure 上运行 Redis 的教程——包括使用企业级 Redis，这要归功于 Azure Cache for Redis 的企业级层。此外，我们还解释了为什么 Redis OSS 或 AWS Elasticache 通常不够用，以及为什么那些正在超越其 OSS 或 ElastiCache 实现的公司正在 升级到 AWS 上的 Redis Enterprise。  


在这篇博文中，我们重点介绍了为什么像 Feast 联合创始人 Gojek 这样的领先公司正在迁移到 Google Cloud 上的 Redis Enterprise。我们还分享了一个快速入门教程，介绍如何在 Google Cloud Platform (GCP) 上运行 Redis Enterprise 和 Feast。

diagram displaying feature store with google colab using redis enterprise

在 Google Cloud Platform 上将 Redis Enterprise 用作在线特征存储

如果您已经熟悉 GCP，那么 Google Cloud 上的 Redis Enterprise 可能是您的最佳选择。它不仅是 GCP 上在线特征存储中性能最高的数据库（例如，请参阅 Feast 执行的 基准测试，该测试比较了 Google Cloud Datastore 和 Redis），而且还为您提供了在线特征存储的完全托管选项，从而简化了 Redis Cluster 的管理和扩展——这是 Redis Enterprise 比 Redis OSS 的主要优势。除了高性能和易于管理之外，Google Cloud 上的 Redis Enterprise 还提供线性可扩展性和五九 (99.999% SLA) 可用性，确保在线特征存储在规模上具有成本效益，并且不会出现停机时间。

Gojek 将其在线特征存储升级到 Redis Enterprise

由于这些原因，像印度尼西亚叫车服务 Gojek 这样的领先公司已经从 Redis OSS 升级到 Google Cloud 上的 Redis Enterprise。从那时起，Gojek 已扩展到众多新国家，转型为提供 20 多项服务的“超级应用程序”，包括电子钱包服务、外卖、快递服务等。它已成为最成功和增长最快的科技公司之一，估值超过 100 亿美元，其 ML 平台为其许多用例提供支持。  

Gojek 也是 开源特征存储 Feast 的联合创始人（与 Google Cloud 合作），该存储于 2019 年 1 月推出，使用 Redis OSS 作为其在线特征存储。 

Feast 是 Linux 基金会 AI 和数据基金会 的一部分。Feast 可以从低延迟在线存储或离线存储中提供特征，同时还提供中央注册表、存储和提供服务。这使 ML 工程师和数据科学家能够发现与 ML 用例相关的特征，并在生产环境中提供这些特征。 

如今，Feast 已成为最受欢迎的开源特征存储。它与 Redis 一起部署作为其在线存储，部署在领先公司，例如在线抵押公司 Better.com、美国金融服务公司 Robinhood、印度 B2B 批发零售平台 Udaan、数字咨询公司 Publicis Sapient 等等——当然还有 Gojek 本身。（有关 Feast 及其组件的更多详细信息，请查看这篇 带有 Redis 的 Feast 概述，以及 Feast.dev 上的 Feast 文档。） 

自 Feast 推出以来，Gojek 及其特征存储在规模和用例数量方面都有了显著增长，以至于该公司已超出其 Redis OSS 实现的容量，并转而使用 Google Cloud 上的 Redis Enterprise。Gojek 现在可以享受 Redis OSS 的所有优点以及 Redis Enterprise 的优势：完全托管的集群、五九可用性、线性可扩展性以及其他 Redis Enterprise 功能，例如 Redis 模块 和企业级安全。

使用 Feast 在 Google Cloud 上开始使用 Redis Enterprise

现在，简要概述一下在 Google Cloud 上使用开源 Feast 运行 Redis Enterprise 的快速入门教程。详细说明可在教程本身中找到，位于 Google Colab 上。 

本教程提供了分步指南，指导您在 GCP 上使用 Feast 与 Redis Enterprise 作为其在线特征存储进行 ML。它基于 Feast 快速入门教程，但没有使用默认的在线存储，而是使用 Redis Enterprise 作为其在线存储，以便大规模提供实时预测。如果您不熟悉 Feast 或 Google Cloud 上的 Redis Enterprise，那么最快的入门方法是学习这个有用的教程。

在本教程中，您将

  1. 在 Google Colab 中部署一个特征存储，该存储具有一个 Parquet 文件离线存储和 Google Cloud 上的 Redis Enterprise 作为其在线存储。
  2. 使用来自 Parquet 文件的演示时间序列特征构建一个训练数据集。
  3. 将离线存储中的特征值物化（加载）到 Redis Enterprise 在线存储中。
  4. 从 Redis Enterprise 在线存储中读取最新特征以进行推断。

您可以通过按照 Colab 笔记本 中描述的步骤，在 Google Colab 上运行本教程。

运行本教程的先决条件

要运行本教程，您需要从 Google Cloud Marketplace 获取一个 Redis Enterprise 数据库实例。如果您没有通过 Google Cloud Marketplace 获取现有的 Redis Enterprise 订阅，您可以申请您的免费 Google Cloud Marketplace $400 积分。

教程场景和步骤

在本教程中，我们使用特征存储来生成训练数据，并为拼车司机满意度预测模型提供在线模型推断能力。在演示数据场景中，我们调查了一些司机，以确定他们对使用拼车应用程序的体验的满意度。目标是为其余用户生成司机满意度预测，以便我们可以联系到可能不满意的用户。

教程步骤

  1. 安装 Feast 并验证 Google Cloud Marketplace 中的 Redis Enterprise 数据库。
  2. 创建一个特征存储库，并将 Redis 配置为在线存储。
  3. 注册特征定义并部署您的特征存储。 
  4. 生成训练数据。
  5. 将特征加载到您的 Redis 在线存储中。
  6. 从 Redis 在线存储中获取用于推断的特征向量。

下一步是什么？

在这篇博文和随附的 Colab 教程中，我们向您介绍了 Redis Enterprise 作为 Google Cloud 上的在线特征存储。我们简要介绍了流行的开源特征存储 Feast，以及如何将 Google Cloud 上的 Redis Enterprise 设置为 Feast 的在线存储的分步教程。要了解有关 Redis Enterprise 的更多信息，请查看 Redis.com 的资源部分以获取更多博文、电子书、网络研讨会等。

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