Feature Store

개요

Feature Store는 머신러닝 모델 학습과 실시간 추론에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 저장, 관리, 공유하는 플랫폼이다. 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 협업을 촉진하고, 훈련/추론 시 일관된 피처 제공으로 모델 성능과 재현성을 높이는 MLOps의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있다.

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1. 개념 및 정의

Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.

• 목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응
• 대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처
• 형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조

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2. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
오프라인 저장소	피처 엔지니어링 후 배치 데이터 저장	학습용 훈련 피처 제공
온라인 저장소	실시간 추론용 피처 캐시	서빙 레이턴시 최소화
피처 카탈로그	피처 이름, 설명, 버전, 스키마 기록	재사용성 및 검색성 향상
피처 파이프라인	피처 생성 및 업데이트 자동화	정기 ETL 또는 실시간 스트림 처리
접근 API	모델 코드에서 피처 호출 인터페이스	Python SDK, REST API 등 제공

Feature Store는 ‘데이터 레벨 MLOps’의 기반이다.

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3. 왜 필요한가?

과제	Feature Store로 해결되는 점
피처 중복 생성	동일한 피처를 여러 팀이 재작성 → 중복 제거 가능
추론 시 피처 불일치	학습 시 생성한 피처와 추론 시 사용 피처 불일치 → 동일 파이프라인 기반 제공
실시간 추론 병목	매번 DB 조인 시 레이턴시 증가 → 사전 캐싱된 온라인 피처 제공
협업 단절	피처 공유가 문서에만 의존 → API 기반 공유 시스템 구축

효율적이고 신뢰할 수 있는 ML 파이프라인 구축에 핵심 역할을 한다.

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4. 대표 플랫폼 및 도구

플랫폼	특징	사용 환경
Feast	오픈소스 피처 스토어, GCP/AWS 연동	Python API, Redis/BigQuery 연계
Tecton	엔터프라이즈 실시간 ML 플랫폼	Spark, Snowflake, Kafka 연계 강화
SageMaker Feature Store	AWS 통합형 피처 스토어	SageMaker Pipelines, S3와 연계 우수
Vertex AI Feature Store	Google Cloud 기반	BigQuery, Dataflow와 연동 용이
Databricks Feature Store	Delta Lake 기반 파이프라인 통합	MLflow와 함께 사용 최적화

환경에 맞는 피처 스토어 선택은 ML 운영의 성공을 좌우한다.

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5. 도입 시 고려사항

• 스키마 버전 관리: 피처 정의 변경 시 영향 최소화 구조 필요
• 데이터 품질 및 거버넌스 연계: 신뢰 가능한 피처를 위한 데이터 검증 필수
• ETL/ELT 통합 전략: 기존 파이프라인과의 유연한 통합 필요
• CI/CD 연동: 피처 등록 및 배포 자동화 체계화 필요

기술 도입 외에도 조직 문화와 협업 관점에서의 설계가 중요하다.

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6. 결론

Feature Store는 모델의 성능뿐만 아니라 데이터 품질, 협업 생산성, 재현성까지 책임지는 MLOps 인프라의 핵심이다. 신뢰할 수 있는 피처를 중앙에서 관리하고, 자동화된 파이프라인을 통해 배포·서빙함으로써 AI 시스템 운영의 일관성과 확장성을 보장할 수 있다. 향후 ML 시스템의 복잡도가 증가함에 따라, Feature Store는 데이터 기반 운영의 중심이 될 것이다.