Execution Context
流式推理 (Streaming Inference) 允许将机器学习模型部署到系统中，以实时处理数据流，而无需等待批量处理。此功能对于需要即时决策的应用至关重要，例如欺诈检测或实时推荐引擎。它涉及配置推理端点以处理连续数据流，管理状态以保留时间上下文，并优化吞吐量以最大限度地减少延迟。实现过程中需要强大的错误处理机制，以防止在遇到格式错误的数据包时出现流水线故障。
该系统将来自各种来源的传入数据包导入，并存储于一个高性能的缓冲区队列中，该队列专为低延迟访问而设计。
一个分布式推理引擎，它独立处理每个记录，同时在整个数据流序列中维护必要的状态上下文。
结果会立即序列化，并路由到下游应用或存储在时序数据库中，用于分析。
Operating Checklist
初始化流媒体基础设施，采用合适的缓冲区大小和分区策略。
部署容器化的模型服务，并优化内存分配以提高推理速度。
实施验证逻辑，用于在数据到达推理引擎之前进行过滤或转换。
配置告警规则，以便立即检测延迟或吞吐量指标中的异常。
Integration Surfaces
数据源集成
配置连接器，以连接 Kafka、AWS Kinesis 或 Azure Event Hubs，从而建立可靠的原始事件流数据摄取管道。
推理端点配置
定义请求/响应模式，设置超时阈值，并启用并发限制，以有效管理高峰负载场景。
可观察性和监控
部署指标收集功能，用于监控延迟百分位数、错误率和吞吐量，以确保系统在持续运行期间的稳定性。
