数据流通过实现实时数据处理和模型更新来与机器学习工作流集成，这对于需要即时洞察力的应用程序至关重要。与依赖于批量处理（其中数据被收集并分块处理）不同，诸如 Apache Kafka 或 Apache Flink 之类的流平台会持续提取和处理数据。这允许 ML 模型使用实时数据源来执行诸如实时预测、异常检测或动态再训练之类的任务。例如，欺诈检测系统可能会分析交易流以立即标记可疑活动，而 IoT 传感器数据可用于监视设备健康状况并触发警报。通过将流式管道连接到 ML 模型，开发人员可以构建适应不断变化的数据模式而无需手动干预的系统。
一个关键的集成点在于模型训练和推理。流数据可以通过诸如在线学习之类的技术来增量更新模型，其中算法会在新数据到达时调整其参数。例如，推荐引擎可能会使用实时用户交互数据（例如，点击或购买）来优化其预测。诸如 TensorFlow Extended (TFX) 或 Apache Spark 的 Structured Streaming 之类的工具通过允许在同一管道中进行数据预处理、特征工程和模型评分来支持这一点。此外，流平台通常包括窗口函数（例如，滑动或滚动窗口）以在特定时间间隔内聚合数据，这对于创建时间敏感的特征（例如，过去 5 分钟内的平均请求率）很有用。
实际实施需要解决诸如延迟、数据一致性和可伸缩性之类的挑战。例如，部署模型以处理流数据可能涉及通过 REST API 提供服务，或者使用诸如 Apache Flink 的 ML 库之类的框架将其直接嵌入到管道中。诸如 Prometheus 之类的监控工具或自定义日志记录可确保模型在数据分布随时间推移而发生变化（概念漂移）时能够可靠地运行。开发人员还必须设计容错管道（使用检查点或恰好一次处理保证）以避免数据丢失或重复更新。一个常见的工作流程可能涉及 Kafka 提取数据，Flink 预处理数据并生成预测，以及微服务定期使用新的流数据批次来更新模型。这种设置平衡了实时响应能力和计算效率。