Amazon SageMaker Unified Studio 및 SageMaker Catalog를 활용한 오프라인 피처 스토어 구축

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핵심 요약

머신러닝 워크플로에서 피처 관리의 파편화와 중복 작업을 해결하기 위해 Amazon SageMaker Unified Studio와 SageMaker Catalog를 활용한 오프라인 피처 스토어 구축 방안을 제시한다. Apache Iceberg 포맷의 S3 Tables를 저장소로 사용하여 데이터의 트랜잭션 일관성과 타임 트래블 기능을 제공하며, AWS Lake Formation을 통해 세밀한 권한 제어를 구현한다. 데이터 엔지니어가 피처를 생성 및 게시하고 데이터 과학자가 이를 검색 및 구독하는 발행-구독 패턴을 통해 팀 간 협업과 피처 재사용성을 극대화하는 아키텍처를 상세히 다룬다.

배경

AWS 계정 및 관리자 권한, IAM Identity Center 활성화, Amazon S3 및 SageMaker 서비스에 대한 기본 지식, SQL 및 Python 프로그래밍 기초

대상 독자

AWS 환경에서 대규모 ML 피처 관리와 팀 간 협업 체계를 구축하려는 데이터 엔지니어 및 MLOps 전문가

의미 / 영향

이 솔루션은 기업 내 산재된 데이터 자산을 통합 관리할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제공한다. 특히 오픈 테이블 포맷인 Iceberg를 채택함으로써 특정 도구에 종속되지 않는 유연한 데이터 아키텍처를 구성하고, AI 기반 검색과 구독 모델을 통해 ML 실험 주기를 획기적으로 단축할 수 있다.

섹션별 상세

SageMaker Unified Studio를 통한 통합 거버넌스 및 협업 환경을 구축한다. 관리자는 도메인을 설정하고 IAM Identity Center와 연동하여 프로젝트 기반의 환경을 조성하며, 이를 통해 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 간의 안전한 자산 공유가 가능해진다.

SageMaker Unified Studio와 Catalog를 이용한 오프라인 피처 스토어의 전체 아키텍처 다이어그램이다. — Diagram관리자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자가 각각 도메인 설정, 피처 게시, 피처 구독 과정을 어떻게 수행하는지 워크플로를 보여준다. S3 Data Lake에서 SageMaker Catalog를 거쳐 최종 모델 학습까지의 데이터 흐름이 번호 순서대로 명시되어 있다.

IAM Identity Center를 통한 사용자 그룹 관리 화면 스크린샷이다. — Screenshot관리자, 생산자, 소비자 그룹이 도메인에 할당된 상태를 보여주며, 역할 기반 접근 제어(RBAC)가 어떻게 구성되는지 실무적인 예시를 제공한다.

S3 Tables와 Apache Iceberg 포맷을 결합하여 확장성 있는 오프라인 피처 저장소를 구현한다. Iceberg의 ACID 트랜잭션과 스키마 진화 기능을 활용하여 모델 학습을 위한 과거 데이터의 재현성을 보장하고 데이터 레이크의 관리 복잡성을 줄인다.

데이터 엔지니어는 Spark 기반의 ETL 파이프라인을 통해 원천 데이터를 고품질 피처로 변환한다. 생성된 피처 테이블은 SageMaker Catalog에 게시되기 전 메타데이터가 보강되어 조직 내에서 쉽게 검색되고 거버넌스 규칙에 따라 관리된다.

Unified Studio 내의 Data Explorer 쿼리 편집기 화면이다. — ScreenshotAWS Data Catalog에 등록된 테이블을 SQL로 직접 쿼리하여 데이터를 탐색하는 과정을 보여준다. 데이터 엔지니어가 피처를 생성하기 전 원천 데이터를 검증하는 단계를 시각화한다.

데이터 소스 실행 활동 리스트 화면이다. — ScreenshotAWS Glue를 통해 데이터 소스에서 피처를 추출하고 카탈로그에 등록하는 작업의 성공 여부와 리니지 상태를 모니터링하는 인터페이스를 보여준다.

피처 자산 게시 및 메타데이터 관리 화면이다. — ScreenshotAI를 활용한 자동 메타데이터 생성 기능과 비즈니스 요약 정보를 추가하여 피처를 카탈로그에 게시하는 과정을 보여준다. 이는 다른 팀원들이 피처를 쉽게 검색하고 이해할 수 있도록 돕는 핵심 단계이다.

데이터 과학자는 AI 기반 검색을 통해 필요한 피처를 탐색하고 구독 요청 프로세스를 거쳐 데이터에 접근한다. 승인된 피처는 Jupyter Notebook에서 직접 쿼리하거나 학습 파이프라인에 통합되어 모델 개발 속도를 높인다.

OpenLineage 호환 기능을 통해 데이터 리니지를 시각화하고 추적한다. 데이터의 기원부터 변환 과정, 소비처까지의 전체 흐름을 파악함으로써 데이터 품질 이슈를 신속히 진단하고 규제 준수 요건을 충족한다.

sql

SELECT snapshot_id, committed_at, operation, summary 
FROM "fg_airline_features$snapshots" 
ORDER BY committed_at DESC;

피처 테이블의 과거 스냅샷 목록과 작업 이력을 확인하는 쿼리

sql

SELECT * 
FROM "fg_airline_features" 
FOR VERSION AS OF <snapshot_id_here> 
LIMIT 10;

특정 스냅샷 ID를 사용하여 과거 버전의 데이터를 조회하는 타임 트래블 쿼리

실무 Takeaway

S3 Tables와 Apache Iceberg를 결합하여 오프라인 피처 스토어를 구축하면 대규모 데이터셋에 대한 ACID 트랜잭션과 시간 여행 기능을 확보하여 실험 재현성을 높일 수 있다.
SageMaker Catalog의 발행-구독 모델을 적용하여 데이터 엔지니어링과 데이터 과학 팀 간의 데이터 파편화를 방지하고 검증된 피처의 재사용률을 극대화할 수 있다.
AWS Lake Formation과 IAM Identity Center를 통합 활용함으로써 프로젝트 단위의 세밀한 데이터 접근 제어와 전사적 보안 거버넌스를 동시에 달성할 수 있다.

언급된 리소스

API DocsAmazon SageMaker Unified Studio Documentation