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Feature Store 설계와 Feast·Tecton 사용 사례머신러닝 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.1. Feature Store란?Feature Store는 머신러닝에서 사용되는 입력값(Feature) 을 저장하고, 관리하며, 재사용할 수 있게 해주는 중앙화된 저장소입니다. 주로 다음 기능..

데이터베이스 인덱싱 최적화 기법: 성능을 좌우하는 핵심 기술웹 애플리케이션에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 수행합니다. 수천 건, 수백만 건의 데이터를 효율적으로 검색하고 처리하려면 쿼리 성능을 최적화해야 하며, 그 중심에는 바로 **인덱싱(Indexing)**이 있습니다. 하지만 단순히 인덱스를 많이 만든다고 해서 성능이 무조건 좋아지는 것은 아닙니다.오히려 잘못된 인덱스 설계는 디스크 공간 낭비, 느려진 INSERT/UPDATE/DELETE 성능 등의 문제를 초래할 수 있습니다.이 글에서는 인덱스의 기본 개념부터 실무 최적화 기법까지 자세히 살펴보겠습니다.1. 인덱스란 무엇인가?인덱스는 책의 목차와 비슷한 구조입니다. 데이터베이스는 인덱스를 통해 특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있으며, **풀 테이블..