Day 3 - SageMaker Feature Store: 특성을 자산으로 관리하기

📌 핵심 정리

• Feature Store는 특성을 중앙에서 저장·재사용·일관 제공하는 저장소다. 단위는 Feature Group.
• Feature Group의 필수 요소는 **Record Identifier(행 식별자)**와 Event Time(기록 시점).
• 온라인 스토어 = 밀리초 단위 단건 조회(실시간 추론), 오프라인 스토어 = S3 Parquet 이력(학습·배치).
• 가장 큰 가치는 training/serving skew 방지 — 학습과 추론이 같은 특성 정의를 공유한다.
• Event Time 기반 point-in-time correct join이 미래 정보 누수(look-ahead bias)를 막는다.

Feature Store란 무엇인가

어제 만든 특성들이 노트북 안 데이터프레임에만 있다면 다음 프로젝트에서 같은 특성을 또 만들어야 한다. 더 나쁜 건 학습 때 쓴 변환과 추론 때 쓴 변환이 미묘하게 달라져 모델 성능이 조용히 무너지는 것이다.

Feature Store는 ML 특성을 중앙에서 저장·관리·제공하는 저장소다. 핵심 단위는 Feature Group으로, 관계형 테이블처럼 행과 열로 구성되며 각 열이 하나의 특성(feature)이다.