在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概什么样？

在机器学习PAI中，如果选择使用Hologres作为在线特征存储，响应延时通常在10ms左右。

Hologres是阿里云自研的一站式实时数仓，它融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议，并与大数据生态无缝打通。这个云原生系统支持实时写入和实时查询，以及实时离线联邦分析，简化了业务架构，并为业务提供实时决策的能力。

具体到在线特征获取的响应延时，虽然公开资料中没有给出具体的数字，但可以根据Hologres的设计原理和技术特性推断，其旨在提供低延迟的服务。特别是在推荐系统中，特征服务需要对接高流量的线上系统，因此低延迟是一个重要的需求。

总的来说，Hologres作为一个高性能的实时数仓服务，其在在线特征获取方面的响应延时应该是相对较低的，可以满足快速响应的需求。

Hologres作为阿里云的实时分析型数据库，被用于PAI中的在线特征存储时，其响应延时取决于多种因素，如查询复杂度、索引优化、数据分区策略、集群资源配置等。具体延时情况请查阅阿里云官方提供的SLA或性能指标，或根据实际应用场景进行压测以获得确切数据。

在机器学习PAI中，如果选用Hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时会因多种因素而异，包括数据规模、查询复杂度、网络条件、系统负载以及Hologres集群的配置等。因此，很难给出具体的响应时间数据，因为这需要针对特定的使用场景和配置进行测试和评估。

然而，一般来说，Hologres作为一个高性能的实时分析数据库，旨在提供低延迟的数据访问能力。它采用了分布式存储和计算架构，能够高效地处理大量的数据和复杂的查询。在合理的配置和优化下，Hologres通常能够实现毫秒级的响应时间，从而满足在线特征获取的需求。

为了获得更准确的响应时间评估，建议您在实际环境中进行性能测试。您可以模拟在线特征获取的场景，通过发送查询请求并测量响应时间来评估Hologres的性能。同时，您也可以参考阿里云官方提供的性能测试报告或相关文档，了解Hologres在不同场景下的性能表现。

需要注意的是，除了Hologres本身的性能外，网络延迟和系统的整体架构也可能对在线特征获取的响应时间产生影响。因此，在设计和实现特征获取系统时，需要综合考虑各种因素，并进行适当的优化和调整。

无法提供具体的响应延时数据，因为实际的响应时间可能会受到多种因素的影响。

首先，FeatureStore是阿里云机器学习平台PAI的一个特征管理工具，它整合了DataHub、Flink、Hologres等产品，提供了一套完整的特征管理功能。这个平台可以接收用户行为日志和实时更新的特征，并将它们同步到MaxCompute或写入在线存储中。最终的应用如推荐系统可以通过FeatureStore SDK访问这些特征数据。

其次，对于在线特征存储，特别是在高流量的场景下，通常要求低延迟，以满足实时性的需求。一些文献提到，特征服务的上线时间基本在10毫秒左右。这表明在设计系统时，通常会考虑到这种低延迟的需求。

此外，Hologres作为阿里云提供的实时数仓服务，其设计目标之一就是低延迟查询性能。然而，实际的响应时间可能会受到数据量、查询复杂性、网络状况、系统负载等因素的影响。因此，虽然文献中没有提供具体的数值，但可以预期的是，Hologres旨在提供尽可能低的延迟，以满足在线特征存储的性能要求。

综上所述，如果您希望了解更精确的响应时间，建议进行实际的性能测试或咨询阿里云的技术支持，以获取基于您的具体使用场景和系统配置的详细数据。

使用Hologres作为在线特征存储时，在线获取特征的响应延时取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1. 数据规模：特征存储的数据量越大，查询时所需的时间和资源可能越多，从而可能增加响应延时。

2. 查询复杂性：简单的点查询通常比复杂的范围查询或聚合查询更快。

3. 系统负载：如果Hologres集群同时处理多个查询或任务，其性能可能会受到影响，导致响应延时增加。

4. 网络延迟：客户端与Hologres集群之间的网络延迟也会影响响应时间。

5. 配置和优化：Hologres的配置、索引策略、分区策略等都会影响查询性能。

6. 硬件和基础设施：底层硬件的性能（如CPU、内存、存储和网络）以及云计算平台的性能都会影响Hologres的性能。

因此，很难给出一个具体的响应延时数字，因为这需要基于具体的场景和配置进行测试和评估。通常，对于大多数在线应用来说，如果Hologres配置得当且数据量适中，它应该能够提供毫秒级的响应延时，这对于实时机器学习应用来说是足够的。

如果你正在考虑使用Hologres作为在线特征存储，并关心其性能，建议进行基准测试和性能测试，以了解在你的具体场景和配置下的实际性能表现。

Hologres作为阿里云的一款实时分析型数据库，当与PAI结合使用作为在线特征存储时，其响应延时取决于多种因素，包括查询复杂度、集群规格、数据量、索引优化等。实际延时性能可能会根据业务场景有所不同，建议参考阿里云官方提供的SLA或性能测试报告，或者自行进行压测以获得准确的数据。

这个和一次取的特征量大小有关系，一般的情况下都可以在 10ms 内完成，推荐场景特征数特别多的情况下一般 15ms 能完成。这个开通后在控制台的 select_p99 可以看到对应的取特征耗时。此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”