feature store는 모델이 읽는 입력 변수인 피처를 정의하고 저장하며 제공하는 시스템입니다. 보통 학습용 데이터를 담는 오프라인 스토어와, 추론 시 같은 피처를 낮은 지연 시간으로 제공하는 온라인 스토어를 함께 둡니다.
예를 들어 이상거래 탐지 팀은 평균 거래 금액 같은 피처를 등록한 뒤 모델 학습과 실시간 채점 모두에 같은 정의를 재사용합니다.
feature store는 주로 학습과 서빙의 일관성을 유지하고 시점 정합성(point-in-time correctness)을 지키기 위해 씁니다. 그래도 과거 예측을 다시 만들려면 실행 시점에 있던 정확한 피처 값과 데이터 버전이 필요합니다. 피처를 재현 가능한 데이터 상태의 일부로 버전 관리하면 예측을 사후에 감사할 수 있습니다.