Feast 아키텍처

Feast 아키텍처

Feast는 피처 저장소(feature store)를 구성하기 위한 아키텍처를 제공해요. 핵심은 피처 정의를 코드로 관리하고, 훈련용 오프라인 데이터와 서빙용 온라인 데이터를 함께 제공하는 것이에요. 이 아키텍처 덕분에 훈련 시점과 서빙 시점에 같은 피처를 일관되게 쓸 수 있어요.

출처: Feast Architecture

오프라인과 온라인 흐름

Feast는 데이터 흐름을 두 갈래로 나눠요.

  • 오프라인(Offline) 경로 — 대규모 배치 데이터를 처리해 훈련 데이터셋과 히스토리컬 피처를 만들어요.
  • 온라인(Online) 경로 — 실시간 추론에 쓰이는 저지연 피처 벡터를 제공해요.

같은 피처 정의가 두 경로에서 일관되게 적용되므로, 훈련-서빙 스큐를 줄일 수 있어요.

핵심 구성 요소

Feast 아키텍처는 다음 요소가 협력해서 동작해요.

  • 레지스트리(Registry) — 피처 정의와 메타데이터를 저장하는 중앙 카탈로그
  • 오프라인 스토어(Offline Store) — 훈련 데이터셋을 만들기 위한 대량 데이터 저장소
  • 온라인 스토어(Online Store) — 실시간 추론용 저지연 피처 저장소
  • 피처 서버(Feature Server) — 온라인 피처를 API로 제공

이 구성은 Feast가 피처를 정의·저장·제공하는 전 과정을 담당함을 보여줘요.

배포 토폴로지

Feast는 배포 방식도 유연해요. 온라인 스토어를 같이 쓰는 가장 단순한 형태부터, 클라우드·쿠버네티스에 분산 배포하는 프로덕션 토폴로지까지 상황에 맞게 고를 수 있어요. 확장이 필요할 때 컴포넌트를 추가해 규모를 키울 수 있어요.

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