아마존 세이지메이커 피처 스토어가 두 가지 새 API인 BatchWriteRecord와 ListRecords를 발표했다. BatchWriteRecord는 여러 피처 그룹에 걸쳐 최대 25개 레코드를 한 번의 호출로 기록할 수 있어, 기존 PutRecord를 반복 호출하던 방식 대비 API 호출량을 최대 25배 줄인다. 레코드별 성공·실패를 독립 처리하는 부분성공 방식이며, EventTime 기반 최신 버전 우선 순서 보장과 레코드·요청·피처그룹 단위의 TTL 설정을 지원한다. ListRecords는 표준(DynamoDB) 및 인메모리(Redis) 저장 계층 모두에서 페이지네이션으로 레코드 식별자를 열거할 수 있게 해, 특히 오프라인 스토어가 없어 식별자를 잃으면 복구가 불가능했던 인메모리 계층의 데이터 탐색·정리·컴플라이언스 삭제 검증 문제를 해결한다.
- •BatchWriteRecord, 여러 피처 그룹 대상 최대 25개 레코드를 단일 호출로 기록—API 호출량 최대 25배 절감
- •레코드별 부분성공 처리, EventTime 기반 최신본 우선 순서와 3단계 TTL(레코드·요청·피처그룹) 지원
- •ListRecords, 표준(DynamoDB)·인메모리(Redis) 계층 모두에서 페이지네이션 기반 레코드 식별자 열거 지원
- •기존엔 인메모리 계층에서 식별자 분실 시 데이터 영구 복구 불가—ListRecords로 탐색·정리 가능해짐
- •컴플라이언스 삭제 검증 등 여러 피처 그룹에 걸친 데이터 라이프사이클 관리 워크플로에 활용 가능
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Batch write and discover records in Amazon SageMaker Feature Store

- 1.SageMaker Feature Store에 BatchWriteRecord·ListRecords 신규 API 2종 추가
- 2.BatchWriteRecord는 한 번 호출로 최대 25개 레코드를 여러 피처그룹에 부분성공 방식으로 기록
- 3.기존 PutRecord 단건 호출 대비 API 호출량 최대 25배 절감, 초당 5만건 호출 부담 문제 해소
- 4.ListRecords는 In-Memory(Redis) 티어에서 불가능했던 레코드 탐색·정리를 페이지네이션으로 지원
왜 중요한가?
고빈도 피처 파이프라인의 API 호출 병목과, 식별자를 잃으면 영구 복구 불가능했던 인메모리 티어의 데이터 거버넌스 공백을 동시에 해소해, 대규모 ML 운영과 컴플라이언스 대응력을 높인다.
본문 미리보기
Amazon SageMaker Feature Store now supports two new APIs: BatchWriteRecord writes up to 25 records across multiple feature groups in a single call, and ListRecords enumerates record identifiers within a feature group. In this post, we walk through each API with code examples you can use to get started.
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