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Vertex AI 特征存储与 BigQuery

[英]Vertex AI feature store vs BigQuery

我试图找出使用 GCP Vertex AI 特征存储和将预处理特征保存到 BigQuery 并在必要时加载之间的主要区别。

我仍然不明白为什么选择第一个选项,而不是第二个选项,后者似乎更容易获得。

是否有充分的理由在 Vertex AI 中使用特征存储,而不是以 BigQuery 表格式存储特征?

Vertex AI Feature Store 和 BigQuery,都可以用来存储您提到的特征。 但是 Vertex AI Feature Store 与 BigQuery 相比有几个优势,这使得它有利于存储特征。

Vertex AI Feature Store 相对于 BigQuery 的优势:

  • Vertex AI 特征存储旨在创建和管理特征存储、实体类型和特征,而 BigQuery 是一个数据仓库,您可以在其中对数据执行分析。
  • Vertex AI Feature Store 可用于批量和在线存储,但 BigQuery 不是存储解决方案。
  • Vertex AI 特征存储可用于从 BigQuery 不提供的中央存储库在整个组织中共享特征。
  • Vertex AI 特征存储是一种用于在线特征服务的托管解决方案,BigQuery 不支持它。 有关更多信息,您可以查看此链接

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