oomstore

用 Go/Rust 打造的高速特征仓库，让特征上线快如闪电

oomstore 是一个用 Go 和 Rust 构建的轻量级、高性能特征存储系统，专为机器学习特征管理而设计。它解决了特征工程中特征离线计算、在线获取、一致性保障和复用难题，提供统一的特征定义、存储和访问接口。核心能力包括：支持离线批量特征和在线实时特征的低延迟读取，具备特征血统追踪、数据回填和监控功能，并提供了简洁的 SDK 和命令行工具，方便数据科学家和工程师快速集成。其设计强调轻量部署和性能，适合中小规模团队或对延迟敏感的场景。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 93
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队oom-ai
所属国家
官网地址https://oom.ai
GitHubhttps://github.com/oom-ai/oomstore
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型featurestore,go,ml,mlops,python,rust
GitHub 星标★ 93
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-09-22 00:00:00
最近更新2026-07-27 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 基于 Go 和 Rust 实现，读写性能优异，延迟极低
  • 轻量级架构，部署简单，资源占用少
  • 提供统一特征管理，支持离线与在线特征无缝切换

不足之处

  • 项目处于早期阶段，社区和文档相对较少
  • 生态和集成工具尚不完善，需自行适配部分框架

适用场景

  • 在线推荐系统实时特征获取
  • 金融风控模型特征统一管理
  • 中小团队快速搭建特征平台

替代项目

Feast、Hopsworks、RisingWave

项目介绍

oomstore 是基础设施领域的开源项目，由 oom-ai 开发，2021 年首次发布。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 93。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-27。Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：在线推荐系统实时特征获取。同类可对比的替代方案包括 Feast、Hopsworks、RisingWave。

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