OpenMLDB Meetup No.8 活动回顾
会议内容
OpenMLDB 社区于 2022年12月3日举行了第八期 meetup，会议相关视频及资料如下：
OpenMLDB 卢冕，以《开源机器学习数据库 OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征平台》为题，为大家重点介绍了 OpenMLDB 社区 11 月的最新工作进展。
阿里云机器学习 PAI 平台和大数据平台负责人 林伟，给大家介绍了为业务敏捷而生的企业级 Serverless 云数据仓库服务 MaxCompute，展示了阿里云企业级云数仓的优势特性——最小化运维投入，经济高效分析数据。
OpenMLDB 陈迪豪，在分享中介绍了 OpenMLDB 的上云方案和利用公有云资源实现OpenMLDB项目落地 ，并通过 demo 演示介绍OpenMLDB与阿里云MaxCompute集成方案。
想获取此次活动PPT资料，请关注OpenMLDB公众号并发送“MeetupNo.8”~
讨论交流
Q1: OpenMLDB 是不是和 dbt 比较相似？
A: dbt 和 OpenMLDB 的差异还是比较大的。dbt 主要面向 ETL，再通过它的平台能力把流程串连起来。OpenMLDB 还是专注机器学习场景提供线上线下一致的能力，是不太一样的。
Q2: 特征提取不一致如何处理，在 OpenMLDB 中是否只能在最后一步完成统一？
A: OpenMLDB 主要是从特征数据定义和计算逻辑上保证特征提取逻辑的一致，且主要面向实时特征计算。还有另一类应用不需要实时特征计算，是把离线特征计算同步到在线，OpenMLDB 目前并不支持，但我们后续回去覆盖，支持这类离线特征。
在 OpenMLDB 中线上线下特征的值本身是不一样的，离线特征的值是基于历史数据计算的，在线特征的值是基于实时数据计算的，保证一致性的关键在于计算逻辑的一致。
Q3: 如果特征提取都是基于当前 query 计算的而不涉及到数据库，OpenMLDB 是否就不适用了？
A: 这个问题主要看如何定义 query 计算。因为计算是基于数据和计算逻辑做到的，是否涉及到数据库并不是判断是否适用的关键。如果有数据和计算逻辑，那这正是 OpenMLDB 特征抽取所覆盖的功能。
Q4: 实时计算时，先离线导入数据再进行实时数据接入，此时会去重吗？如何做到离线和实时数据正好粘结在一起，不丢失数据？
A: 去重属于数据前期的清洗，这个步骤在 OpenMLDB 里是可选择的，如果 SQL 里有写这个逻辑，OpenMLDB 就会执行这一步骤。离线数据源和实时数据源，在OpenMLDB 内部是存在两个地方，离线部分读取的是 HDFS 上的数据，在线部分由 SDK 或者 Pulsar、Kafka 等工具接入，所以真正做在线预估时，不需要考虑粘合问题。OpenMLDB 的数据源虽然不是同一份，但是数据的 schema 是一致。所以如何保证离线和实时数据源的 schema 是一致的需要考虑的关键问题，主要交给外围的业务保证。
Q5: 离线导入 HDFS 数据时，只是做离线数据云信息的关联吗，不导入真实数据，就可以进行特征计算吗？
A: 可以的，离线数据的导入可以是软连接导入，因为读取的是 HDFS 上的数据，只要给 HDFS 的路径就可以，不用做真实的数据拷贝。
Q6: 比如要计算近 30 天的特征，我们需要先导入部分历史数据，再接入 kafka 这种实时流，这种情况如何做到历史导入和实时接入的数据正好不重复也不缺失？
A: 这个问题要就具体业务场景来处理。在 OpenMLDB 内部对于数据的重复或缺失没有做特别的保证，根据我们的用户案例，这部分内容主要在业务上做保证。在上线规划中可以设置一个预启动过程，先把数据导入，过一段时间再切入实时数据。
当然如果切入时间规划的不是特别精准，可能会造成在最开始的服务时间里有一部分数据缺失或者重复，但是业务流量切换可以等后需的数据回填到正确位置再实现，借助业务层面的手段达到目标。
Q7: 如果离线只计算近 1h 的登录次数（距离当前时间）不会关心业务场景的触发时间（关联点），线上需要查距离申请时间/授信时间/下单时间，这种场景 OpenMLDB 可以解决吗？
A: 可以做到的。如果线上需要查询更多的信息，只要数据存在数据库中，我们只要在线上部分的 SQL 增加部分特征就能够完成查询。
Q8: OpenMLDB 可以实现一键扩缩容吗？
A: 是的，通过新工具后 OpenMLDB 可以实现一键扩缩容。扩缩容其实是两个操作，一是把新的节点接入 OpenMLDB Server 中，二是实现 OpenMLDB 本身的扩容，把分片迁移新的节点上。所以接入节点的操作还是绕不开的，需要配置和操作。从前最为复杂繁琐的分片迁移，如今在新工具的帮助下已经能做到一键操作，门槛减低了很多。
Q9: 目前还比较关注 OpenMLDB 在线部署和模型预估服务的结合，都上云的话如何减少网络延迟？
A: 目前 OpenMLDB 和模型预估服务还没有做深度的整合。我们之前有一些 demo 案例都是通过不熟练两个服务的方式把它结合了起来。如果大家在这方面有比较强烈的关注，我们会在后续做更紧密的捏合，把预估服务紧耦合地嵌入 OpenMLDB 的框架里，可以减少网络延迟。当前的方案还是起了两个服务，需要在中间做不同的调用。
Q10: 如果 OpenMLDB 的方案是两个服务，那会存在通信上的网络延迟吗？
A: 是的，如果是两个服务会有两次网络通信，这个内容我们后续会继续改进。
Q11: OpenMLDB 这样和 MaxCompute 做集成的话，感觉 FE 效率会有点差，请问有其他办法不？
A: 从开发效率来看，其实不会特别差。使用 OpenMLDB 以后，我们做 FE 特征抽取的逻辑只需要写 SQL 语句就可以了，调试和开发都可以在 本地 IDE 上完成，实际运行的任务是提交到 MaxCompute。MaxCompute 可以使用云端资源池，云上有多少资源就可以用多少资源提交，也可以在本地进行采样调试，即使处理大数据时也可以用阿里云的海量资源。不会因为用户本地没有集群、计算资源或者没有 Yarn 服务产生限制。
Q12: OpenMLDB 是否适合地理和时序数据存储？
A: OpenMLDB 针对时序数据进行了大量优化，是非常适合存储时序数据的，无论是读还是写的性能都非常高。对于地理数据，目前还没有额外支持，用户可以使用 OpenMLDB 作为 key-value 数据来存储地理数据，但对于地理和坐标等计算逻辑需要在数据库外部完成。
Q13: 为什么不用 PAI-DSW，直接构建 AI 的框架和 driver 的环境（当然如果用户要安装自己库可以自己去 shell 安装）
A: 本次分享演示了在本地使用开源机器学习框架进行模型训练，实际上PAI-DSW 也是支持的，通过 PAI 云端机器学习平台可以快速搭建建模环境，同样可以使用 OpenMLDB 和开源机器学习框架进行模型训练。
MaxCompute
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官网：https://help.aliyun.com/product/27797.html
公众号及专栏：
OpenMLDB 社区
在此感谢大家对于本次 meetup 的大力支持，如果想进一步了解 OpenMLDB 或者参与社区技术交流，可以通过以下渠道获得相关信息和互动。
Github: https://github.com/4paradigm/OpenMLDB
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