¿Qué es un pipeline por lotes frente a uno de transmisión para características?

Batch pipeline y streaming pipeline son dos enfoques para el procesamiento de datos para la generación de características en ML:

• Batch pipeline procesa datos en grandes lotes. Por ejemplo, recopila y transforma datos una vez al día para actualizar las características. Esto es conveniente cuando los datos no requieren una actualización instantánea y se puede permitir una demora.

• Streaming pipeline procesa datos en tiempo real o casi en tiempo real, a medida que llegan. Esto es importante si las características deben reflejar los eventos más recientes, por ejemplo, para recomendaciones en línea o detección de fraude.

La elección depende de los requisitos de frescura de los datos y los recursos. A menudo se utiliza un enfoque híbrido: las características principales se actualizan en lotes, y las críticas en streaming.