构建面向特征工程的数据生态 ——拥抱开源生态，OpenMLDB全面打通MLOps生态工具链
随着业务的发展，模型应用场景的增加，AI 工程化落地成为了不少企业面对的切实挑战。近几年，应对这个痛点的新概念——MLOps 逐渐成为了机器学习领域的热门话题。OpenMLDB 提供FeatureOps 全栈解决方案，积极打通 MLOps工具链，建立起一个标准化的模型开发、部署与运维流程，降低开发者落地 AI 的门槛，使得企业组织能够更好地利用机器学习的能力来促进业务增长。
技术创新与共享
OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征计算平台
希望这场分享能够帮助大家了解 OpenMLDB 是什么，能做什么，适用于哪些场景。同时本文也将首次介绍 OpenMLDB的使用场景和生态构建。
OpenMLDB Pulsar Connector：高效打通实时数据到特征工程
人工智能工程化落地的关键点之一，在于解决真实业务场景的实时批量预估和实时模型更新问题。更好更快地将线上实时数据转化为AI可用的特征，将加速AI应用落地的效率及效果。为此，OpenMLDB 和 Apache Pulsar 合作推出OpenMLDB Pulsar Connector，实现稳定的流式集成，为高效打通实时数据到特征工程提供一条值得期待的清晰路径。
OpenMLDB 获信通院尖峰开源项目大奖
在中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2021 OSCAR开源产业大会"上，开源机器学习数据库 OpenMLDB 斩获“开源社区及开源项目”奖项
基于持久内存的优化技术在 VLDB 2021 上发表
OpenMLDB 在持久内存上的优化技术作为常规研究论文入选国际顶级数据库学术会议 VLDB 2021（论文标题：Optimizing In-memory Database Engine for AI-powered On-line
Decision Augmentation Using Persistent Memory）。该创新技术基于工业界前沿的持久内存，降低 OpenMLDB TCO，提升快速恢复能力，改进长尾延迟。
