Спасибо большое за статью! Будет очень интересно увидеть вторую часть.
Интересно понять про Data Marts - как вы добиваетесь того что эти же данные доступны и в training и в real-time inference? Или у вас большинство инференса не real-time?
Да, большая часть нашего инференса - это batch-таски на spark/python. Если нужен real-time, то актуальные фичи держим в горячем хранилище, сохраняя историю в холодном.
MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров. Часть I