机器学习PAI新建特征平台项目一定要配置 Hologres吗？

机器学习PAI新建特征平台项目不一定要配置Hologres，以下是具体分析：

从平台支持角度

阿里云机器学习PAI的特征平台在在线存储方面支持多种产品，如Hologres、GraphCompute、TableStore以及自建的存储引擎FeatureDB等。用户可根据自身需求和场景选择不同的在线存储方案，并非只能用Hologres。

从业务场景角度

• 实时性要求不高：若项目对实时特征读取要求不高，或特征数据量较小、访问频率较低，可选择TableStore等，其能满足基本的在线存储和访问需求，成本也相对较低。
• 图计算需求突出：如果项目涉及大量图结构数据和图计算任务，GraphCompute更合适，它在处理图数据的存储和计算上有优势，能高效进行图的遍历、节点关系计算等操作。
• 对实时数仓有需求：当需要实时处理和分析大规模数据，且有类似数据仓库的需求，如进行复杂的SQL查询、数据聚合等操作时，Hologres是较好选择，它是阿里云的实时数仓产品，能提供高效的实时数据分析能力，支持高并发的读写操作。

从成本和资源角度

Hologres的使用可能会带来一定的成本，包括实例的创建、存储和计算资源的消耗等。若项目预算有限，且对Hologres的功能需求不强烈，可选择其他更经济的存储方案。比如TableStore在一些简单场景下，既能满足数据存储和访问要求，又能降低成本。

试用的话可以先用tablestore，这个是按量付费的 此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”