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

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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

용어 해설

오프라인 피처 스토어(Offline Feature Store): — 모델 학습 및 검증에 사용되는 과거 피처 데이터를 관리하기 위한 구조화된 저장소이다. 대규모 데이터 처리, 리니지 추적, 재현성을 위해 설계되었으며 실시간 추론보다는 배치 학습에 최적화되어 있다.
아파치 아이스버그(Apache Iceberg): — 거대한 분석 데이터셋을 위한 오픈 테이블 포맷으로, SQL 테이블과 같은 의미론을 제공한다. ACID 트랜잭션, 스키마 진화, 타임 트래블 기능을 통해 데이터 호수에서 신뢰성 있는 데이터 관리를 가능하게 한다.
AWS 레이크 포메이션(AWS Lake Formation): — 데이터 레이크를 안전하게 설정, 관리 및 거버넌스할 수 있게 돕는 서비스이다. 데이터베이스, 테이블, 열 수준에서 세밀한 접근 제어를 정의하여 보안을 강화한다.
시간 여행 쿼리(Time Travel Query): — 데이터의 과거 특정 시점 상태를 조회할 수 있는 기능이다. 모델 학습 시 사용했던 정확한 데이터 버전을 재현하거나 데이터 변경 이력을 분석할 때 필수적이다.

기술

Amazon SageMaker Unified Studio
SageMaker Catalog
Amazon S3 Tables
Apache Iceberg
AWS Lake Formation
AWS Glue
Apache Spark

활용 사례

전사적 피처 공유 및 재사용
모델 학습 데이터의 재현성 보장
데이터 리니지 및 거버넌스 준수
배치 추론을 위한 피처 공급

언급된 리소스

API DocsAmazon SageMaker Unified Studio Documentation

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

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용어 해설

기술

활용 사례

언급된 리소스

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