추천 시스템의 핵심, Feature Store 구축 이야기

이 게시물은 당근에서 추천 시스템의 중요한 구성 요소인 Feature Store를 인하우스로 개발하고 구축한 과정을 상세히 설명합니다.

필요성 및 배경

• 추천 시스템 고도화 과정에서 피처 확장과 신뢰성 문제 대두
• 기존 추천 로직과 피처가 중고거래 서버에 밀접하게 결합되어 확장성 및 배포 유연성 부족

시스템 설계 및 구현

• Feature 레지스트리, 서빙 서버, 수집 워커로 구성된 아키텍처 설계
• 키 디자인, 캐시 전략, 데이터 모델링, API 설계에 대한 구체적 설명
• DynamoDB, Redis, Kafka/Kinesis 등 관리형 서비스를 활용한 기술 스택 선정

도입 효과 및 향후 계획

• 피처 품질 관리와 서빙 효율성 향상, 다양한 추천 로직 실험 가능
• 트래픽 증가에 따른 성능 한계 극복 위해 Feature Store v2 개발 논의 및 진행 중