业务场景分为两大类：
- 第一类：西瓜和头条传统的Feed流，频道等推荐场景，每天数亿 DAU 规模
- 虽然都是推荐，但是底层都是对实时特征提取的依赖
1、统计最近一天，每个用户每一分钟对每一个作者的播放量和点赞量。
2、统计最近一天，每个用户点赞的所有作者，或者是点赞作者的TOPK列表
????上面这两种在抖音直播的用户场景还是非常多的（大家有没有思路
）
生产规模：
统计类型的特征数量：计数特征 3k+，窗⼝特征1k+
- ⽣产提出了更加复杂的需求，例如⽀持各种窗⼝计算 、TOPK 计算、多维聚合操作等，在现有特征服务体系下难以⾼效迭代
下面????是整个架构图，“轻在线，重离线”，在线不做复杂的逻辑计算，复杂逻辑让离线做。
- 数据源层：接入不同的数据源，且做统一的数据抽象meta管理，也就是统一schema化。
