아키텍처
추천 시스템의 심장, Feature Store 이야기 (1)
두줄요약
추천 시스템 고도화를 위해 인하우스 Feature Store를 설계하고 구축한 과정을 소개했습니다. 실시간 수집, 동적 조회, 확장 가능한 저장 구조를 통해 추천 로직과 피처 관리를 분리했습니다.
핵심 내용
- 추천 시스템 고도화를 위해 피처 정의·수집·서빙을 분리한 인하우스 Feature Store 구축 배경 정리
- 요구사항에 맞춰 실시간 수집, 일관된 스키마, 다양한 쿼리, 빠른 서빙을 지원하는 플랫폼 설계
- 저장소·캐시·큐·레지스트리·서빙 API와 데이터 모델링, 기술 스택 선택 과정 공유
- 분리 이후 피처 관리 투명성 향상, 확장성 확보, 추천 서버와의 독립적 스케일링 효과 정리
적용해볼 점
- 시계열 피처와 정적 피처를 구분한 저장 모델링
- GraphQL로 동적 피처 조회와 파라미터화 지원
- DynamoDB, Redis, Central Dogma 기반의 운영 단순화와 관리형 서비스 활용