개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..
