我最近参加了 FAANG 的面试，被要求创建一个数据工程框架来执行分析，其来源是一个为机器学习模型提供服务的系统。
该模型执行欺诈检测。面试官含糊其辞，并要求不要过多担心欺诈检测模型是如何生成的，而应该担心其中的数据工程部分。
在这种情况下，一个理想的系统会是什么样子，它提供来自此类 ML 模型的大数据分析？没有提供任何限制，面试官可以接受任何形式的数字假设。
我确实提供了 Airflow 的内部结构以及它如何作为我的解决方案的一部分工作。这种设计有更好的方法/更完整的答案吗？创建以 ML 模型为来源的架构的最佳方法是什么？