How Jumio built a real-time feature store on AWS | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 8. 19.

Jumio는 SageMaker Feature Store, Managed Service for Apache Flink, Kinesis Data Streams를 결합해 실시간 피처 스토어를 구축했다. 스트리밍 우선 아키텍처로 데이터 중복과 수동 배포, 지연 문제를 해결했으며 사기 탐지에 필요한 100ms 이하 응답 속도를 만족시켰다. 95퍼센타일 응답 시간은 16.9ms, 읽기 P50은 8.44ms, 쓰기 P50은 18.6ms를 기록했다. 인메모리 스토어 최적화로 연간 약 12만 달러의 운영 비용을 절감했다. 실시간 ML 피처 관리가 필요한 사기 탐지·추천 시스템 구축에 참고할 만한 사례다.

•Kinesis→Flink→SageMaker Feature Store로 이어지는 스트리밍 우선 아키텍처를 세 개 AWS 리전에 배포
•95퍼센타일 응답시간 16.9ms로 사기 탐지 SLA(100ms 이하) 충족
•인메모리(Hot)와 표준(Cold) 스토어를 이원화해 지연과 비용 균형 확보
•연간 약 12만 달러 운영비 절감, 피처 배포 자동화로 수동 구현 리스크 제거
•Iceberg 기반 오프라인 스토어로 재학습·백필 지원

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AI2026년 8월 18일

How Jumio built a real-time feature store on AWS

출처:AWS ML Blog

본문 미리보기

Learn how Jumio built a centralized, real-time feature store on AWS with Amazon SageMaker Feature Store, Amazon Managed Service for Apache Flink, and Amazon Kinesis Data Streams. The architecture delivers sub-100ms feature serving for fraud detection and saves approximately $120,000 annually.

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