Canonical continue d’étoffer son écosystème open source pour l’IA et le Big Data avec Charmed Feast, une distribution production-ready du célèbre Feature Store « Feast », conçue pour s’intégrer nativement à Charmed Kubeflow et aux outils MLOps du portefeuille Canonical. Cette version ajoute une compatibilité multi-cloud, un déploiement automatisé via Juju, et un support de niveau entreprise.
Le Feature Store, brique souvent sous-estimée, est en réalité essentielle pour industrialiser l’IA. Feast joue le rôle de passerelle entre les ingénieurs data, les MLOps et les data scientists. Il centralise les features utiles à l’entraînement et à l’inférence des modèles, les versionne, les sert en temps réel ou en batch, et évite les divergences entre développement et production.
Avec Charmed Feast, Canonical propose un déploiement simplifié grâce aux charms Juju, compatibles avec tous les environnements Kubernetes, que ce soit en cloud public ou on-prem. Il suffit d’une commande pour déployer le Feature Store, gérer les mises à jour et l’intégration aux autres services comme Spark, MLFlow ou OpenSearch. La cohérence de la stack MLOps est assurée, ce qui réduit les coûts d’exploitation et le temps de mise en production.
La solution reste 100 % open source, mais s’accompagne de toutes les garanties de support attendues en environnement critique : jusqu’à 10 ans de maintenance sécuritaire, mise à jour des CVE, SLA 24/7 et possibilité de service managé.
Par ailleurs, l’équipe de Canonical contribue activement à l’amont de Feast et de Kubeflow, renforçant les standards de l’écosystème. En distribuant une version packagée de Feast dans sa suite MLOps, l’éditeur open source garantit à la fois la conformité aux spécifications upstream et la stabilité nécessaire aux environnements de production.
Avec cette annonce, Canonical réaffirme son positionnement sur le MLOps souverain, modulaire et open source, et propose une alternative crédible aux plateformes fermées ou complexes à prendre en main.
