Какво е batch срещу streaming pipeline за функции?

Batch pipeline и streaming pipeline са два подхода към обработката на данни за генериране на функции в ML:

• Batch pipeline обработва данните на големи порции (батчове). Например, събира и преобразува данни веднъж дневно за актуализиране на функциите. Това е удобно, когато данните не изискват незабавно обновяване и може да се позволи забавяне.

• Streaming pipeline обработва данните в реално време или почти в реално време, докато те пристигат. Това е важно, ако функциите трябва да отразяват последните събития, например за онлайн препоръки или откриване на измами.

Изборът зависи от изискванията за свежест на данните и ресурсите. Често се използва хибриден подход: основните функции се актуализират на партиди, а критичните — чрез стрийминг.