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Databricks Blog2026년 8월 17일
Databricks Feature Store가 1초 미만의 신선도로 피처를 제공하는 방법
영어 원문을 AI가 번역했습니다. 영어로 보기
요약
Databricks Feature Store는 이제 Kafka에서 스트리밍되는 피처 업데이트를 온라인 스토어에 200ms p99 지연 시간으로 전달하여, 피처 신선도 저하를 수분~수시간 단위에서 밀리초 단위로 줄였다. 이러한 성과는 Spark Real-Time Mode의 이벤트 단위 연속 처리와 상각된 체크포인팅이 Lakebase의 컴퓨트-스토리지 분리와 결합되어 나온 것으로, 이를 통해 실시간 모델 추론을 위한 저지연·고처리량 쓰기가 가능해진다.
* Databricks Feature Store가 ML 피처에 실시간 신선도를 제공한다: Kafka에서 오는 스트리밍 집계가 이제 200ms p99 지연 시간으로 온라인 피처 스토어에 도달할 수 있게 되어, 피처 지연을 수분~수시간에서 밀리초 단위로 줄인다. * Spark Real-Time Mode(RTM)가 밀리초 단위의 피처 계산을 가능하게 한다: RTM은 마이크로배치를 기다리지 않고 행을 연속적으로 처리하며, 이벤트마다 롤링 윈도우 집계를 업데이트하고, 체크포인팅을 상각하여 상태 저장 스트리밍의 지연 시간을 낮게 유지한다. * Lakebase가 고처리량 온라인 피처 쓰기를 가능하게 한다: 컴퓨트 계층과 스토리지 계층의 분리로 빈번한 소규모 upsert에서의 쓰기 증폭이 줄어들어, 저지연 모델 추론을 위해 최신 피처 값을 빠르게 사용할 수 있게 된다.