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Teradata VantageとFEASTで拡張性の高いフィーチャーストアを実現

デプロイメント

Feast の Teradata 用コネクタは、すべての機能をサポートする完全な実装であり、Teradata Vantage をオンラインおよびオフライン ストアとして使用します。

前提条件

Teradata Vantageインスタンスへのアクセス。

Vantage のテスト インスタンスが必要な場合は、 https://clearscape.teradata.com. で無料でプロビジョニングできます。

概要

このハウツーでは、feastの用語をご存知であることを前提に説明しています。復習が必要な場合は、 FEAST ドキュメント をご覧ください。 このドキュメントは、開発者が Teradataのオフラインおよびオンライン ストア をFeastに統合する方法を説明します。Teradataのオフラインストアにより、ユーザーは任意のデータストアをオフラインフィーチャーストアとして使用することができます。モデル学習のためにオフラインストアからフィーチャーを取得し、モデル推論時に使用するためにオンラインフィーチャーストアに実体化させることができます。

一方、オンラインストアは、低レイテンシーで機能を提供するために使用されます。 materialize コマンドは、データソース(またはオフラインストア)からオンラインストアに特徴量をロードするために使用されます。

`feast-teradata` ライブラリは、Teradata のサポートを以下のように追加します。
  • オフラインストア

  • オンラインストア

さらに、レジストリ(カタログ)としてTeradataを使用することは、registry_type: sql を介して既にサポートされており、我々のサンプルに含まれています。これは、すべてがTeradataに配置されることを意味します。しかし、要件やインストールなどによっては、他のシステムと適宜混在させることが可能です。

はじめに

まず、 feast-teradata ライブラリをインストールします。

pip install feast-teradata

標準ドライバのデータセットを使用して、Teradataとの簡単なfeast設定を作成してみましょう。feast init は、feastコアライブラリの一部であるテンプレートに対してのみ機能するため、使用できないことに注記してください。このライブラリはいずれfeast coreにマージされる予定ですが、今のところ、この特定のタスクには次のcliコマンドを使用する必要があります。その他の`feast` cli コマンドは期待通りに動作します。

feast-td init-repo

すると、Teradataシステムの必要な情報を入力するプロンプトが表示され、サンプルデータセットがアップロードされます。上記のコマンドを実行する際に、レポ名 demo を使用したと仮定します。リポジトリ ファイルと、 test_workflow.py というファイルが表示されます。この test_workflow.py を実行すると、Teradataをレジストリ、OfflineStore、OnlineStoreとして、饗宴のための完全なワークフローが実行されます。

demo/
    feature_repo/
        driver_repo.py
        feature_store.yml
    test_workflow.py
`demo/feature_repo` ディレクトリから、以下の feast コマンドを実行して、レポ定義をレジストリに適用(import/update)してください。このコマンドを実行すると、teradataデータベースのレジストリのメタデータテーブルを確認することができます。
feast apply

レジストリ情報をfeast UIで見るには、以下のコマンドを実行します。デフォルトでは5秒ごとにポーリングするので、--registry_ttl_secが重要であることに注記してください。

feast ui --registry_ttl_sec=120

オフラインストアの設定

project: <name of project>
registry: <registry>
provider: local
offline_store:
   type: feast_teradata.offline.teradata.TeradataOfflineStore
   host: <db host>
   database: <db name>
   user: <username>
   password: <password>
   log_mech: <connection mechanism>

レポの定義

以下はdefinition.pyの例で、エンティティ、ソースコネクタ、 フィーチャービューの設定方法を詳しく説明しています。

次に、それぞれのコンポーネントを説明します。

  • TeradataSource。 Teradata (Enterprise または Lake) に格納された機能、または Teradata (NOS, QueryGrid) からの外部テーブルを介してアクセス可能な機能のデータソース

  • エンティティ。 意味的に関連するフィーチャーの集合体

  • フィーチャー ビュー: フィーチャー ビューは、特定のデータソースからのフィーチャーデータのグループです。フィーチャー ビューにより、フィーチャーとそのデータソースを一貫して定義できるため、プロジェクト全体でフィーチャー グループを再利用できる。

driver = Entity(name="driver", join_keys=["driver_id"])
project_name = yaml.safe_load(open("feature_store.yaml"))["project"]

driver_stats_source = TeradataSource(
    database=yaml.safe_load(open("feature_store.yaml"))["offline_store"]["database"],
    table=f"{project_name}_feast_driver_hourly_stats",
    timestamp_field="event_timestamp",
    created_timestamp_column="created",
)

driver_stats_fv = FeatureView(
    name="driver_hourly_stats",
    entities=[driver],
    ttl=timedelta(weeks=52 * 10),
    schema=[
        Field(name="driver_id", dtype=Int64),
        Field(name="conv_rate", dtype=Float32),
        Field(name="acc_rate", dtype=Float32),
        Field(name="avg_daily_trips", dtype=Int64),
    ],
    source=driver_stats_source,
    tags={"team": "driver_performance"},
)

オフラインストア利用状況

オフラインストアのテストには、以下に説明するように2種類の方法があります。しかし、その前に、いくつかの必須ステップがあります。

では、過去 60 日間にイベントを見たことのあるエンティティ(母集団)のみを使って、学習用の素性を一括して読み込んでみましょう。使用する述語(フィルタ)は、与えられた学習用データセットのエンティティ(母集団)選択に関連するものであれば何でも構いません。event_timestamp は例示のためだけのものです。

from feast import FeatureStore
store = FeatureStore(repo_path="feature_repo")
training_df = store.get_historical_features(
    entity_df=f"""
            SELECT
                driver_id,
                event_timestamp
            FROM demo_feast_driver_hourly_stats
            WHERE event_timestamp BETWEEN (CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '60' DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP
        """,
    features=[
        "driver_hourly_stats:conv_rate",
        "driver_hourly_stats:acc_rate",
        "driver_hourly_stats:avg_daily_trips"
    ],
).to_df()
print(training_df.head())

`feast-teradata`ライブラリを使用すると、豊富なAPIと機能の完全なセットを使用することができます。できることの詳細については、公式のfeastの クイックスタート を参照してください。

オンラインストア

Feastは、モデル推論時に低レイテンシーで検索できるように、データをオンラインストアに実体化します。一般に、オンラインストアにはKey-Valueストアが使用されますが、リレーショナルデータベースもこの目的に使用することができます。

OnlineStoreクラスのコントラクトを実装したクラスを作成することで、ユーザは独自のオンラインストアを開発することができます。

オンラインストアの設定

project: <name of project>
registry: <registry>
provider: local
offline_store:
   type: feast_teradata.offline.teradata.TeradataOfflineStore
   host: <db host>
   database: <db name>
   user: <username>
   password: <password>
   log_mech: <connection mechanism>

オンラインストアの利用状況

オンラインストアをテストする前に、いくつか必須の手順があります。

materialize_incremental コマンドは、オンラインストアの機能を徐々にマテリアライズドするために使用されます。追加する新しい特徴がない場合、このコマンドは基本的に何も行いません。feast `materialize_incremental`では、開始時間はnow-ttl(フィーチャビューで定義したttl)または最新の実体化の時間のいずれかです。少なくとも一度でも機能をマテリアライズしていれば、それ以降のマテリアライズは、前回のマテリアライズの時点でストアに存在しなかった機能のみをフェッチすることになります。

CURRENT_TIME=$(date +'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
feast materialize-incremental $CURRENT_TIME

次に、オンライン機能を取得する際に、featuresentity_rows の2つのパラメータを用意します。 features パラメータはリストで、df_feature_view に存在する特徴を任意の数だけ取ることができます。上の例では、4つの特徴しかありませんが、4つ以下でもかまいません。次に、 entity_rows パラメータもリストで、{feature_identifier_column: value_to_be_fetched} という形式のディクショナリーを取ります。この場合、driver_id列は、エンティティドライバの異なる行を一意に識別するために使用されます。現在、driver_idが5に等しいフィーチャーの値をフェッチしています。また、このような行を複数取得することもできます。 [{driver_id: val_1}, {driver_id: val_2}, .., {driver_id: val_n}] [{driver_id: val_1}, {driver_id: val_2}, .., {driver_id: val_n}]

entity_rows = [
        {
            "driver_id": 1001,
        },
        {
            "driver_id": 1002,
        },
    ]
features_to_fetch = [
            "driver_hourly_stats:acc_rate",
            "driver_hourly_stats:conv_rate",
            "driver_hourly_stats:avg_daily_trips"
        ]
returned_features = store.get_online_features(
    features=features_to_fetch,
    entity_rows=entity_rows,
).to_dict()
for key, value in sorted(returned_features.items()):
    print(key, " : ", value)

SQLレジストリの設定方法

もう一つ重要なのは、SQLレジストリです。まず、ユーザー名、パスワード、データベース名などを使って接続文字列を作るパス変数を作り、それを使ってTeradataのDatabaseへの接続を確立しています。

path = 'teradatasql://'+ teradata_user +':' + teradata_password + '@'+host + '/?database=' + teradata_database + '&LOGMECH=' + teradata_log_mech

これにより、データベースに以下のようなテーブルが作成されます。

  • Entities (entity_name,project_id,last_updated_timestamp,entity_proto)

  • Data_sources (data_source_name,project_id,last_updated_timestamp,data_source_proto)

  • Feature_views (feature_view_name,project_id,last_updated_timestamp,materialized_intervals,feature_view_proto,user_metadata)

  • Request_feature_views (feature_view_name,project_id,last_updated_timestamp,feature_view_proto,user_metadata)

  • Stream_feature_views (feature_view_name,project_id,last_updated_timestamp,feature_view_proto,user_metadata)

  • managed_infra (infra_name, project_id, last_updated_timestamp, infra_proto)

  • validation_references (validation_reference_name, project_id, last_updated_timestamp, validation_reference_proto)

  • saved_datasets (saved_dataset_name, project_id, last_updated_timestamp, saved_dataset_proto)

  • feature_services (feature_service_name, project_id, last_updated_timestamp, feature_service_proto)

  • on_demand_feature_views (feature_view_name, project_id, last_updated_timestamp, feature_view_proto, user_metadata)

さらに、完全な(しかし実世界ではない)、エンドツーエンドのワークフローの例を見たい場合は、demo/test_workflow.py スクリプトを参照してください。これは、完全な饗宴の機能をテストするために使用されます。

Enterprise Feature Store は、データ分析の重要な段階で価値を獲得するプロセスを加速します。生産性が向上し、製品を市場にデプロイメントするまでの時間が短縮されます。Teradataとfeastを統合することで、Teradataの高効率な並列処理をFeature Store内で利用できるようになり、パフォーマンスの向上が期待されます。

さらに詳しく

ご質問がある場合、またはさらにサポートが必要な場合は、コミュニティ フォーラムにアクセスしてサポートを受け、他のコミュニティ メンバーと交流してください。
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