토스ㅣSLASH 24 - Feature Store로 유연하게 ML 고도화하기
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AI 핵심 요약
모델마다 피처를 중복 생성하고 학습·서빙에 쓰는 피처 목록을 따로 맞추느라 재사용성과 협업에 어려움이 있었고, 배치 추론만으로는 최신 사용자 행동을 반영하기도 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 임팔라와 에어플로우 기반의 자체 Feature Store를 만들고, 피처 테이블·피처 뷰·피처 서비스 단위로 피처를 등록하고 버전 관리하도록 구성했습니다. 학습과 실시간 서빙이 같은 피처 서비스를 사용하게 했으며, 온라인 피처 처리와 데이터 품질 모니터링, 워크스페이스·토큰 기반 접근 제어도 도입했습니다. 그 결과 피처 재사용과 팀 간 협업이 개선됐지만, 새로운 개념의 학습과 서버·스토리지 운영 부담이 생겼으며 실제 사용에 맞춰 기능을 정리하는 과정도 필요했습니다.
- 피처 테이블은 엔티티와 피처로 구성하고, 필요한 피처만 선택해 피처 뷰로 정의할 수 있습니다.
- 같은 엔티티를 가진 피처 뷰를 피처 서비스로 묶으면 학습과 서빙에서 동일한 피처 구성을 재사용할 수 있습니다.
- 최근 행동처럼 신선도가 중요한 데이터는 온라인 피처로 처리하고, 트랜스폼과 데이터 유효 시간 조건을 함께 관리합니다.
- 원본 데이터의 조건을 미리 설정해 데이터 드리프트를 감지하고, 이상 데이터가 학습에 들어가지 않도록 막을 수 있습니다.
- 자체 개발은 필요한 기능을 빠르게 맞출 수 있지만, 새 개념의 학습 비용과 서버·스토리지 운영 부담도 고려해야 합니다.
소개
여러 ML 모델의 학습과 서빙에 사용되는 수많은 Feature들을 어떻게 관리해야 될까요? 이를 해결하기 위한 Feature Store 개발 과정을 소개합니다. 이현준 / 토스 Machine Learning Engineer 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #machinelearning #ml 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 및 배포전송권에 위배됩니다. *토스가 다루는 모든 개인정...
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