Execution Context
此功能确保所有模型预测结果都被系统地记录在存储模块中，从而使机器学习工程师能够审计模型行为、检测模型漂移，并随时间推移分析性能指标。通过记录输入特征以及预测结果，该系统创建了一条完整的审计记录，这对于监管合规性和持续改进至关重要。
预测日志记录机制会在模型执行完毕后立即捕获推理结果，以确保在高速预测过程中不丢失任何数据点。
日志采用标准化结构，包含特征向量、置信度分数、时间戳以及相关的元数据，旨在实现精确的检索和分析。
数据持久化通过可扩展的存储解决方案来实现，该方案旨在处理数 TB 级别的历史预测记录，同时不影响推理延迟。
Operating Checklist
配置日志模式，以定义特征输入和模型输出所需的字段。
在推理网关部署数据采集中间件，用于拦截和格式化预测数据。
启动存储管道作业，将日志流式传输至指定的、高性能的对象存储服务。
启用关键列的查询索引，以促进分析会话期间的快速数据检索。
Integration Surfaces
推理网关
捕获原始输入特征和模型输出，以便在后续的分析流程中使用。
存储引擎
支持高吞吐量的预测日志摄入和持久化存储，并采用自动压缩和索引策略。
仪表盘界面
为机器学习工程师提供实时可视化工具，用于查询、筛选和导出历史预测数据集。
