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개요머신러닝 모델 개발에서 'Feature Store'는 학습에 필요한 피처(특징)를 저장, 관리, 제공하는 핵심 시스템입니다. 최근에는 데이터 복제 없이 다양한 소스에서 피처를 가상화하여 제공하는 Feature Store Virtualization 개념이 부상하고 있습니다. 이는 데이터 사일로를 줄이고 실시간 데이터에 기반한 ML 시스템을 보다 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 접근입니다. 본 글에서는 Feature Store Virtualization의 개념, 아키텍처, 기술 요소 및 실제 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의Feature Store Virtualization은 물리적인 데이터 복사 없이, 다양한 데이터 소스에서 피처를 통합하고 가상으로 제공하는 방식의 Feature Store ..

개요Feature Store 3.0은 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 시스템에서 데이터 피처(feature)를 효율적으로 저장, 관리, 제공하는 기능을 넘어서, 실시간 처리, 세분화된 피처 거버넌스, 모델 재현성 확보까지 지원하는 차세대 피처 저장소 아키텍처다. MLOps와 실시간 예측을 지향하는 최신 인프라에 필수적인 컴포넌트로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store 3.0은 피처의 생성부터 제공까지 전 주기를 자동화하고, 실시간 스트리밍 데이터를 즉시 피처로 변환·저장·배포하는 기능을 갖춘 플랫폼이다. 기존 배치 중심의 피처 스토어를 넘어 온라인-오프라인 데이터 일관성과 고속 추론을 위한 피처 서빙까지 포괄한다.목적 및 필요성모델 성능 극대화 위한 최신 피처 제공모델 재현성과 버..

개요Feature 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.1. 개념 및 정의Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조2. 구성 요소 구성 요소 설명 역할 오프라인..