Feature Store - why?

hsh·2021년 8월 16일
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1 offline vs online

  • feature store를 이해하기 위해서는 offline data, online data 개념에 대해 이해해야한다. offline, online에 대한 개념은 aws sagemaker feature store, feast, hopsworks 등 모든 feature store에 등장하는 핵심 개념이다.

2 offline data

  • 머신러닝 모델을 만들때는 수십 기가 용량의 데이터를 Bigquery, redshift, spark 등을 통해서 한번에 읽어오고 한번에 가공한다. Feature를 만드는 작업도 마찬가지로 배치로 처리하기도 한다.
  • Feature를 대량으로 한번에 만들어낸 다음에 이를 Raw데이터와 Join하여 모델 개발을 하게 된다.
  • 모델이 실제로 Production에서 서비스를 위해 쓰이기 전 단계 즉 모델 학습, 데이터 분석 등 "대용량 배치 처리"를 위한 용도로써의 Feature 데이터 저장소를 offline이라고 부른다.
  • Feature 저장시 batch 처리를 잘 하기 위해 이에 특화된 aws S3, redshift, hive 등을 사용하게 된다.

3 online data

  • 배치 환경에서 만들어낸 머신러닝 모델을 Production 환경에 배포할 때는 inference 요청 한개 한개에 대해 미리 계산된 Feature들을 잘 가져와 조합한 후 모델에 요청한다.
  • Production에서는 수많은 request를 처리해야하며 TPS와 latency가 매우 중요하다. inference 요청 한건 한건에 대해 offline에서 처럼 Bigquery, redshift, spark을 썼다가는 latency를 보장할 수 없고 엄청난 서버 비용이 청구될 것이다.
  • Streaming환경에서 Feature를 빠른 시간안에 서빙하고 inference하기 위해서 이에 특화된 저장소인 redis, cassandra 등을 쓰게 된다.

4 offline <-> online Problem

  • offline에서 계산된 feature를 online에서 쓰기 위해 (또는 반대상황에서 쓰기위해) 보통 다음일 중 하나를 선택하여 하게된다.
    1. offline에서 계산된 feature를  복사해서 online 스토어에 저장한다.
    2. offline에서 계산하는 feature 생성 로직을 똑같이 online 서빙 환경에서 구현한다. 실시간으로 inference 요청이 올때마다 feature를 빠르게 계산한다.
    3. online에서 계산된 feature를 큐에 쌓아두고 이를 배치로 읽어 offline 저장소에 저장한다.
  • 이러한 일을 해주는 하나의 관리된 통합 툴이 없다면, online store와 offline store간의 관계 추적이 힘들 수 있고, offline에서 online으로 올려주는 반복 작업을 feature마다 구현해주게된다. 비슷한 일에 일관된 인터페이스가 없어 유지보수가 힘들다.
  • 또한 feature를 계산하는 시간에 따라 feature값이 변할 수 있어, online과 offline의 feature가 서로 다르게 계산되는 실수가 발생할 여지도 크다.

5 Problem 정리

  • 즉 ML production 환경 Feature는 offline, online 2가지 특성을 모두 요구한다.
  • offlien일 때와 online일 때 요구하는 기능이 서로 완전히 다르기 때문에 2가지 저장소(mysql+redis, s3+redis 등)를 사용할 수 밖에 없다.
  • 2가지 저장소를 사용하면서 일어나는 다양한 문제들( 두 스토어 간의 정합성, offline에서 online으로 이동, 데이터 삭제, 관리, 조회 등) 이 있을 수 밖에 있다.
  • 만약 위의 문제를 겪지 않는다면, Feature store를 도입할 필요는 없다고 생각한다.
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Machine Learning Engineer: recsys, mlops

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