Feature Store 설계와 Feast·Tecton 사용 사례

 

Feature Store 설계와 Feast·Tecton 사용 사례

머신러닝 모델이 실전에서 힘을 발휘하려면 모델 자체보다 데이터의 질과 재사용성이 중요합니다. 특히 기업 규모가 커지고 데이터가 복잡해질수록 피처(Feature) 관리가 중요한 문제로 떠오릅니다.
이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Feature Store입니다.

이 글에서는 Feature Store가 왜 필요한지, 어떻게 설계해야 하는지, 그리고 이를 위한 대표적인 오픈소스/상용 도구인 Feast와 Tecton의 사용 사례를 중심으로 설명합니다.

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1. Feature Store란?

Feature Store는 머신러닝에서 사용되는 입력값(Feature) 을 저장하고, 관리하며, 재사용할 수 있게 해주는 중앙화된 저장소입니다. 주로 다음 기능을 포함합니다:

• Feature 정의 및 저장
• 온라인/오프라인 동기화
• 데이터 재사용 및 공유
• 버전 관리와 계보 추적(Lineage)
• 실시간 피처 서빙

머신러닝 프로젝트에서 흔히 발생하는 문제들, 예를 들어 훈련 시 사용한 피처와 배포 시 피처가 불일치하거나, 피처를 여러 팀이 중복 계산하는 현상 등을 방지할 수 있습니다.

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2. 왜 Feature Store가 필요한가?

Feature Store는 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

(1) 일관성 문제

• 모델 학습 시 사용한 피처가 서빙 환경에서는 다르게 계산되어 예측 오류 발생

(2) 재사용성 부족

• 팀마다 동일한 피처를 중복 계산하며 리소스 낭비

(3) 배포 지연

• 모델 개발 후 피처 서빙 환경을 구축하느라 배포 시간이 지연

(4) 실시간 피처 필요

• 실시간 피처(예: 최근 클릭 수, 결제 여부 등)를 빠르게 처리해야 할 때 인프라 구축이 복잡함

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3. Feature Store의 핵심 구성 요소

Feature Store는 크게 다음 네 가지 요소로 구성됩니다.

구성 요소	설명
Feature Registry	피처의 정의, 메타데이터, 스키마 등을 등록
Offline Store	대량 데이터 저장용 (예: BigQuery, Hive 등)
Online Store	실시간 추론을 위한 저지연 저장소 (예: Redis, DynamoDB 등)
Transformation Layer	실시간 또는 배치 기반 피처 처리 로직 포함

이 외에도 데이터 소스 연결, 피처 모니터링, 버전 관리 등도 중요합니다.

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4. Feast 사용 사례 및 특징

Feast는 Google과 Tecton이 공동 개발한 오픈소스 Feature Store입니다. 현재 활발하게 유지보수되고 있으며, 사용이 비교적 간단한 것이 장점입니다.

주요 특징

• 간단한 설정으로 바로 사용 가능
• Python SDK 중심
• Redis, PostgreSQL, BigQuery 등 다양한 백엔드 지원
• 온라인/오프라인 동기화 자동화

사용 예시

from feast import FeatureStore

store = FeatureStore(repo_path=".")

features = store.get_online_features(
    features=["user_profile:age", "user_profile:signup_days"],
    entity_rows=[{"user_id": 1001}]
).to_dict()

Feast는 엔지니어가 복잡한 인프라를 몰라도 빠르게 피처를 관리하고 서빙할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 특히 Kubernetes나 클라우드 인프라가 없이도 로컬에서 테스트해볼 수 있어 초기 도입 장벽이 낮습니다.

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5. Tecton 사용 사례 및 특징

Tecton은 Feast 공동 창립자들이 설립한 회사로, 엔터프라이즈급 Feature Store 플랫폼을 제공합니다. 상용 솔루션이지만 강력한 기능과 유연한 확장이 특징입니다.

주요 특징

• 고성능 실시간 피처 서빙
• Databricks, Snowflake, Kafka 등과 연동
• 재현성 있는 피처 정의 (Declarative API)
• CI/CD 및 모니터링 기능 내장

Tecton에서의 피처 정의 예시

@batch_feature_view
def user_features():
    return {
        "user_age": spark.sql("SELECT user_id, age FROM users"),
        "signup_days": spark.sql("SELECT user_id, DATEDIFF(CURRENT_DATE, signup_date) FROM users")
    }

Tecton은 단순한 저장소가 아니라, 데이터 엔지니어링 + ML 인프라 + MLOps를 결합한 형태로, 대규모 실시간 서비스를 운영 중인 기업에게 적합합니다.

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6. Feast vs Tecton 비교 요약

항목	Feast	Tecton
라이선스	오픈소스 (무료)	상용 (유료)
설치 난이도	낮음	높음
실시간 서빙	지원	고성능 지원
스케일링	수동 설정 필요	자동화, 고가용성
사용 대상	스타트업, 개인	대기업, 엔터프라이즈
확장성	제한적	매우 유연

Feast는 가볍게 시작해서 점진적으로 확장할 수 있는 환경에 적합하고,
Tecton은 높은 실시간성과 안정성이 요구되는 환경에 최적화되어 있습니다.

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7. 실전 설계 시 고려사항

Feature Store를 설계할 때는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다.

• 데이터 소스와 동기화 방식 (배치 vs 스트리밍)
• 데이터 신선도 요구 조건 (실시간 vs 근실시간 vs 배치)
• 피처 재사용 및 공유 전략
• 엔티티 관리 방식 (사용자, 상품, 주문 등)
• 피처 업데이트 주기
• 보안 및 권한 제어

단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 데이터를 운영 자산처럼 다루는 구조로 전환하는 것이 핵심입니다.

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8. 마무리

Feature Store는 머신러닝을 "현업에서 잘 쓰이게 만들기 위한 필수 인프라"입니다. Feast와 Tecton은 각기 다른 장점을 가진 툴로, 팀의 규모와 필요에 따라 적절히 선택해 활용하는 것이 중요합니다.

• 소규모 팀, 빠른 도입: Feast
• 실시간 대규모 시스템, 안정성 중심: Tecton

피처 관리를 체계화하면 모델 성능 뿐 아니라 서비스 품질과 유지보수 효율성까지 향상시킬 수 있습니다. 지금이 바로 피처 스토어 도입을 검토할 시점입니다.