ML特征存储架构设计：训练-服务偏差问题（特征计算逻辑不一致；时间泄露（使用了未来数据训练）；在线特征计算与离线批量计算差异）；特征存储架构（离线存储：Hive/Parquet历史特征；在线存储：Redis/DynamoDB低延迟特征；流式计算：Kafka+Flink实时特征更新）；时间点正确性（Point-in-Time Join正确拼接历史特征；防止时间穿越；特征快照版本管理）；特征共享与复用（特征注册表：发现和复用已有特征；特征文档化：含义、数据类型、更新频率；特征血缘追踪）；主流工具（Feast开源特征存储；Tecton企业级特征平台；Databricks Feature Store；Vertex AI Feature Store）；特征监控（分布漂移检测；缺失率监控；实时vs批量特征值对比）。