特征存储详解2026：Feast、线上线下一致性、什么时候需要它
经典ML bug：模型训练用的特征在推理时已经不存在了。特征存储就是为解决这个而生，但它也增加复杂度。你需要吗？
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经典ML bug：模型训练用的特征在推理时已经不存在了。特征存储就是为解决这个而生，但它也增加复杂度。你需要吗？
特征存储解决的核心问题：生产环境里训练时的特征和推理时的特征必须完全一致。没有它，团队手抄特征定义、静默漂移、上线的模型在线上行为不同。经典事故：训练用午夜计算的用户30天消费额，线上请求时才计算，两个数字对不上。离线存储管批量训练数据（数仓，分钟级），在线存储管低延迟推理（Redis/DynamoDB，毫秒级），特征存储只维护一份定义并物化到两端。Feast（7204星）是开源标准：Python定义特征，自动建离线表并同步在线存储。要不要上？多团队共享特征、实时预测、复杂join要；单模型纯批量不要，一个组织良好的特征流水线加测试就够。2026趋势是特征存储被Databricks、SageMaker等平台吸收。最简替代方案：一个共享特征计算模块加CI里的schema测试加带时间戳的特征表，覆盖七成价值只花一成基础设施。
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