ㅁ 인프라 및 자동화

ㅇ 정의:
Feature Store Implementation은 머신러닝 모델이 사용하는 피처 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 제공하기 위한 시스템을 구현하는 것을 의미함.

ㅇ 특징:
– 데이터의 일관성 유지: 학습 및 추론 과정에서 동일한 데이터 사용 보장.
– 재사용성: 여러 모델에서 동일한 피처를 활용 가능.
– 실시간 및 배치 데이터 처리 지원.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 다루는 환경에서 데이터 관리의 복잡성을 줄이고자 할 때.
– 여러 팀에서 동일한 피처를 공유해야 할 때.
– 모델 배포 후 실시간 추론을 위한 데이터 제공이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Feature Store가 단순한 데이터베이스와 동일하다고 오해하는 경우.
– 실시간 처리와 배치 처리의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.
– 데이터 일관성 유지의 중요성을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Feature Store는 머신러닝 피처 데이터를 관리하기 위한 시스템이다. (O)
2. Feature Store는 데이터베이스와 동일한 역할을 한다. (X)
3. Feature Store는 학습 데이터와 추론 데이터의 불일치를 해결한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

Feature Store Implementation과 관련하여 시험 대비를 위해 알아야 할 내용을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. Feature Store의 주요 구성 요소와 역할:
– Online Store: 실시간 예측 서비스를 위해 모델이 필요한 피처를 제공하는 역할을 합니다. 주로 빠른 검색과 낮은 지연 시간을 요구하는 환경에서 사용됩니다.
– Offline Store: 모델 학습 및 재학습을 위해 대량의 피처 데이터를 저장하고 제공하는 역할을 합니다. 주로 데이터 분석과 배치 처리에 적합한 환경에서 사용됩니다.
– Transformation Service: 원시 데이터를 피처로 변환하는 과정을 담당합니다. 데이터 정제, 변환, 스케일링 등의 작업을 수행하며, 일관성을 유지하기 위해 온라인과 오프라인 환경에서 동일한 변환 로직을 적용해야 합니다.

2. 주요 오픈소스 또는 상용 Feature Store 솔루션의 특징과 차이점:
– Feast: 오픈소스 Feature Store로, 간단하고 유연한 구조를 제공하며, 다양한 데이터 저장소와 통합이 가능합니다. 온라인 및 오프라인 스토어를 모두 지원하며, 확장성과 커스터마이징이 용이합니다.
– Tecton: 상용 Feature Store로, 엔터프라이즈 환경에서 사용하기 적합하며, 데이터 파이프라인 구축 및 관리에 강력한 기능을 제공합니다. 실시간 데이터 처리를 지원하며, 데이터 품질 모니터링 및 관리 도구를 포함하고 있습니다.
– 두 솔루션의 주요 차이점은 Feast는 오픈소스로 커스터마이징과 비용 효율성에 중점을 두는 반면, Tecton은 상용 솔루션으로 엔터프라이즈급 기능과 지원을 제공합니다.

3. 데이터 처리 파이프라인에서 Feature Store의 위치와 다른 시스템과의 연계 방식:
– Feature Store는 데이터 처리 파이프라인에서 원시 데이터를 수집하고, 이를 피처로 변환한 후 저장하는 단계에 위치합니다. 이 과정에서 데이터 엔지니어링과 머신러닝 워크플로우를 연결하는 중요한 역할을 합니다.
– Feature Store는 데이터 소스(예: 데이터베이스, 로그 시스템 등)와 통합되어 데이터를 수집하며, ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 통해 피처를 생성합니다. 생성된 피처는 Online Store와 Offline Store에 저장되며, 모델 학습 및 실시간 예측에 사용됩니다.
– 또한, Feature Store는 모델 서빙 시스템, 데이터 카탈로그, 모니터링 도구 등 다른 시스템과 연계하여 전체 머신러닝 파이프라인의 효율성과 일관성을 보장합니다.