AWS, SageMaker Feature Store에 기능 수준 쓰기 기능 추가

AWS는 새로운 UpdateRecord API를 통해 Amazon SageMaker Feature Store에 기능 단위 쓰기 기능을 도입했다고 발표했다. 이 서비스는 머신러닝 기능을 저장·공유·관리하는 완전관리형 리포지토리로, AWS는 기능을 모델 학습과 예측 생성에 사용되는 가공 데이터라고 설명한다.

UpdateRecord를 사용하면 애플리케이션이 한 번의 호출로 하나 이상의 기능 값을 업데이트할 수 있어 전체 레코드를 읽거나 다시 쓸 필요가 없다. AWS에 따르면 Feature Store는 요청된 변경 사항을 기존 레코드에 원자적으로 적용하며, 요청에서 제외된 기능은 변경하지 않는다.

전체 레코드 업데이트 대체

이 API가 도입되기 전에는 기능 하나만 변경하더라도 GetRecord와 PutRecord를 사용하는 읽기-수정-쓰기 과정이 필요했다. 애플리케이션은 먼저 전체 레코드를 읽고, 애플리케이션 코드에서 새 값을 병합한 다음, 전체 레코드를 다시 기록해야 했다.

AWS는 사기 점수 산정 파이프라인을 예로 든다. 고객의 risk_score를 갱신하려면 파이프라인이 레코드의 모든 기능을 조회한 뒤 업데이트된 레코드를 기록해야 했다.

AWS에 따르면 이 과정은 매 업데이트마다 지연 시간을 늘리고 추가 읽기 용량을 소모했다. 또한 같은 레코드에서 서로 다른 기능을 업데이트하는 동시 파이프라인이 경합 조건을 일으킬 수 있다고 회사는 설명한다. 최악의 경우 한 파이프라인의 쓰기가 다른 파이프라인의 쓰기를 아무런 표시 없이 덮어쓸 수 있는데, AWS는 이를 업데이트 손실 문제라고 규정한다.

추가로 발생하는 GetRecord 요청에는 읽기 용량 단위(Read Capacity Units) 요금도 부과된다고 AWS는 밝혔다. 자주 업데이트되는 대규모 기능 그룹을 운영하는 고객의 경우 이러한 비용이 누적될 수 있다고 회사는 덧붙였다.

새로운 API 작동 방식

클라이언트 애플리케이션은 변경된 기능만 담은 UpdateRecord 요청을 전송한다. AWS에 따르면 Feature Store 서비스는 AWS Identity and Access Management 권한을 검증하고, 오래된 쓰기를 거부하기 위해 EventTime 순서를 확인한 뒤 원자적 병합을 수행한다.

부분 쓰기는 온라인 스토어에 적용된다. AWS는 학습 데이터세트의 정확성을 유지할 수 있도록 전체 레코드 스냅샷이 오프라인 스토어에 자동으로 복제된다고 설명한다. 발표문은 클릭스트림, 구매, 점수 산정 등 여러 파이프라인이 조정 없이 동일한 레코드에 각자의 기능을 독립적으로 기록하는 사례를 소개한다.

UpdateRecord는 Amazon DynamoDB를 기반으로 하는 Standard 티어와 Amazon ElastiCache를 기반으로 하는 In-Memory 티어, 두 Amazon SageMaker Feature Store 온라인 스토어 티어에서 모두 이용할 수 있다.

출처: AWS, “Amazon SageMaker Feature Store introduces UpdateRecord for feature-level writes,” 2026년 9월 8일 발표.