Feature Views 출시
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Databricks가 Unity Catalog에서 머신러닝 피처를 한 번만 정의하면 모델 학습, 배치 추론, 실시간 서빙 전반에서 일관되게 사용할 수 있도록 지원하는 관리형 프레임워크인 Feature Views를 출시했습니다. 이번 출시로 학습과 서빙 간의 데이터 왜곡(skew) 및 복잡한 인프라 관리 문제가 해결되어, 사용자는 몇 번의 API 호출만으로 피처를 신속하게 프로덕션에 적용하고 스트리밍 피처를 엔드투엔드 p99 레이턴시 200ms 수준으로 서빙할 수 있게 되었습니다.
* 정의: Feature Views는 머신러닝 피처를 한 번 정의하여 모든 곳에서 사용할 수 있도록 지원하는 관리형 프레임워크입니다. 동일한 정의를 통해 실험 및 학습을 위한 과거 데이터는 물론, 배치 또는 실시간 추론을 위한 프로덕션 파이프라인까지 모두 구동할 수 있습니다. * 해결하는 과제: 실시간 머신러닝의 프로덕션 전환. 노트북에서 피처를 실험한 후 몇 번의 API 호출만으로 신속하게 프로덕션에 적용할 수 있습니다. 머신러닝의 확장을 어렵게 만들었던 학습/서빙 간의 데이터 왜곡, 중복된 피처 코드, 그리고 관리가 까다롭고 불안정했던 자체 관리형 스트리밍 및 온라인 스토어 인프라 문제를 해결합니다. * 기대 효과: 피처가 Unity Catalog의 거버넌스가 적용된 오브젝트로 관리되고 관리형 파이프라인을 통해 구체화(materialize)되며, 스트리밍 피처는 엔드투엔드 p99 레이턴시 200ms 수준으로 서빙됩니다.