좋은 질문입니다!
**GCP**(Google Cloud Platform)에서 **SQL 테이블**을 직접 쓰지 않고, 굳이 **Vertex AI Feature Store**에 **Entity**를 선언해서 사용하는 이유를 설명드릴게요.
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# 🎯 핵심 요약
> **Feature Store는 모델 학습(training)과 예측(serving) 시 같은 Feature를 일관되게 쓰기 위해 만든 시스템**입니다.
> 그냥 SQL 테이블을 쓰면 여러 문제(데이터 불일치, 실시간 대응 실패 등)가 생기기 때문입니다.
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# 🚀 구체적인 이유 정리
| 항목 | 설명 |
|:---|:---|
| **Train/Serving Skew 방지** | <br>**모델 학습할 때** 쓴 Feature 값과, **실제 서비스할 때** 쓸 Feature 값이 달라지면 성능이 나빠집니다.<br>→ Feature Store는 동일 Feature를 관리해서 이걸 막아줍니다. |
| **Feature 재사용** | <br>다른 모델에서도 같은 Feature를 쉽게 재사용할 수 있습니다.<br>→ 중복 계산/중복 저장 방지 |
| **Feature 버전 관리 (Feature Versioning)** | <br>Feature가 바뀌어도 버전을 관리해서<br>과거 모델 재학습(retrain)이나 롤백이 가능합니다. |
| **온라인(Serving) Feature 제공** | <br>API처럼 빠르게 실시간 Feature 조회가 가능.<br>→ SQL은 보통 batch 처리가라 느림 |
| **Metadata 관리** | <br>Feature 이름, 타입, 생성 방식, 품질, 설명 등 메타데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다. |
| **Consistency and Monitoring** | <br>Feature 값 품질 모니터링(드리프트 체크, null 값 검사 등) 가능 |
| **Scaling** | <br>대규모 데이터에 대해서도 안정적인 성능 제공 (특히 실시간 inference에서 중요) |
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# ✨ 쉽게 말하면
| 그냥 SQL 테이블 쓰면 | Feature Store 쓰면 |
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| 학습 때 따로 뽑고, 서비스 때 따로 뽑아야 함 → 일관성 깨짐 | 하나로 관리 → 학습/서비스 일관성 보장 |
| Feature마다 매번 새로 쿼리 작성 | 재사용 가능 (한번 등록하면 끝) |
| 실시간 조회 어렵고 느림 | 빠른 실시간 조회 API 제공 |
| 데이터 품질 체크 힘듦 | Feature 품질 자동 모니터링 |
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# 📦 예를 들어서
**상황:**
- `user_id`, `recent_purchases`, `avg_session_time` 이런 feature를 SQL에서 직접 뽑아서 모델 학습했다고 칩시다.
- 나중에 실서비스(Serving)에서는 다른 사람이 비슷한 쿼리를 새로 짜서 가져옴 → 값이 달라질 위험 있음 (Train/Serving Skew 발생!)
- Feature Store에 `Entity: user_id`를 등록하고, Feature `recent_purchases`, `avg_session_time`를 등록하면, 학습과 Serving이 같은 데이터를 확실하게 사용합니다.
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# 🚀 한 문장 요약
> **Feature Store를 쓰는 이유는 "학습과 서비스 간 데이터 불일치를 막고, Feature를 일관성 있게, 재사용 가능하게, 빠르게 관리하기 위해서"입니다.**
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## 📚 추가로 궁금할 수 있는 것
- Vertex AI Feature Store 구조 (EntityType, Feature, FeatureStore)
- Feature Store Online/Offline Serving 예시
- Vertex AI Feature Store vs BigQuery ML 직접 연결 비교
필요하면 바로 이어서 예제/그림도 만들어드릴게요! 🔥
**혹시 "Vertex AI Feature Store를 SQL 테이블로 등록하는 흐름"이나 "Python으로 Feature Store에 등록하는 예시 코드"도 보고 싶나요?** 🚀
(2분 안에 준비해드릴 수 있어요!)