머신러닝 엔지니어가 정리한 Feature Store 실무 이해 및 구축을 위한 참고 자료

1. Feature Store의 개념과 사용 목적을 제공함
2. 오픈소스 프레임워크인 Feast의 아키텍처 및 활용법을 설명함
3. 대규모 트래픽 환경에서 각 기업(토스, 하이퍼커넥트, 당근)이 어떤 기술적 의사결정을 내렸는지에 대한 아키텍처 가이드를 제공함

작성자: 안성현 (주식회사 파일러, 머신러닝 엔지니어)

레퍼런스
1. feast [link]
2. 토스가 다양한 ML 모델을 만드는 법: Feature Store & Trainkit [link]
3. 머신러닝 어플리케이션을 위한 데이터 저장소 기술 [link]
4. How Karrot built a feature platform on AWS, Part 1: Motivation and feature serving [link]
5. How Karrot built a feature platform on AWS, Part 2: Feature ingestion [link]

Notion: [link]