고속 피처 파이프라인을 위한 BatchWriteRecord 도입

BatchWriteRecord API는 요청당 최대 25개의 레코드를 한 번에 처리하여 기존 단일 레코드 쓰기 방식에서 발생하던 연결 오버헤드를 해결한다. 기존의 PutRecord API는 레코드 하나를 작성할 때마다 매번 개별적인 호출을 수행해야 했기에, 대규모 데이터 파이프라인을 운영할 때 네트워크 연결 지연이 누적되는 문제가 있었다. 이번에 도입된 배치 처리 방식은 여러 피처 그룹을 단일 요청으로 동시 타겟팅할 수 있어 데이터 수집 효율을 높인다.

해당 API는 부분 성공(Partial-success) 모델을 채택하고 있다. 이는 트랜잭션 API와 달리 일부 레코드 작성에 실패하더라도 성공한 나머지 레코드까지 모두 취소하지 않는 방식이다. 따라서 시스템 설계 시 실패한 레코드만을 선별하여 재시도하는 로직을 구성하는 것이 권장된다. 데이터의 정합성을 유지하기 위한 조건부 쓰기(Conditional write) 정책도 그대로 적용된다. 요청에 포함된 EventTime(사건 발생 시간)을 기준으로, 기존에 저장된 데이터보다 최신인 경우에만 온라인 저장소의 최신 레코드로 갱신된다.

이러한 구조는 데이터의 최신성 보장을 우선시한다. EventTime이 더 오래된 레코드가 최신 데이터를 덮어쓰는 상황은 원천적으로 차단되며, 최신성이 떨어지는 데이터는 온라인 저장소 대신 오프라인 저장소에 이력 데이터로 기록된다. 결과적으로 BatchWriteRecord는 연결 횟수를 줄이는 동시에 기존 PutRecord와 동일한 최신 레코드 우선 순위 정책을 유지한다. 개발자는 이 API를 활용해 더 적은 연결로 낮은 지연 시간을 확보하며 대량의 피처 데이터를 파이프라인에 주입할 수 있다.

BatchWriteRecord를 사용할 때는 응답 객체에 실패한 레코드와 처리되지 않은 항목만 포함된다는 점을 고려해야 한다. 성공한 레코드는 응답 리스트에 나타나지 않으므로, 호출 후 반환된 오류 목록을 기반으로 재시도 전략을 수립하는 것이 필수적이다. 이러한 설계는 대규모 데이터 처리 과정에서 인프라 연결 부하를 최적화하고, 실시간으로 피처 그룹의 내용을 탐색하거나 규정 준수를 위한 데이터 삭제 검증 워크플로우를 구축하는 데 기여한다.

BatchWriteRecord의 동작 원리와 재시도 전략

BatchWriteRecord는 단일 레코드 단위로 데이터를 입력하던 기존 방식의 처리량 제한을 해결하기 위해, 한 번의 요청으로 최대 25개의 레코드를 동시에 처리하는 부분 성공(Partial-success) 모델을 도입했다. 이 API는 여러 피처 그룹(Feature Group, 머신러닝 모델 학습과 추론을 위해 데이터를 저장하고 관리하는 논리적 단위)을 단일 요청으로 타겟팅할 수 있으며, 각 레코드는 독립적으로 성공하거나 실패한다. 즉, 특정 레코드에서 오류가 발생하더라도 전체 요청이 중단되지 않고 성공한 레코드는 정상적으로 반영된다.

요청 결과는 응답 객체를 통해 확인할 수 있으며, 여기에 포함되지 않은 레코드는 모두 성공적으로 처리된 것으로 간주한다. 응답 객체에는 실패했거나 처리되지 않은 항목만 명시되므로, 애플리케이션은 이 목록을 확인하여 실패한 레코드만 선별적으로 재시도하는 구조를 갖춰야 한다. 이때 네트워크 불안정이나 일시적인 서비스 부하로 인한 오류를 방지하기 위해 지수 백오프(Exponential backoff, 재시도 간격을 점진적으로 늘려 서버 부하를 줄이는 전략)를 적용하는 것이 권장된다.

python

재시도 로직 구현 예시

if response['Errors'] or response['UnprocessedEntries']:

retry_records = response['Errors'] + response['UnprocessedEntries']

지수 백오프를 적용하여 retry_records 재전송

데이터 저장 위치에 대한 세밀한 제어 또한 가능하다. 각 레코드는 온라인 스토어(OnlineStore, 실시간 추론을 위한 저지연 저장소)와 오프라인 스토어(OfflineStore, 대규모 학습 데이터를 위한 영구 저장소) 중 원하는 곳을 독립적으로 지정할 수 있다. 기본값은 해당 피처 그룹에 설정된 활성 저장소 설정에 따르지만, 개발자가 필요에 따라 레코드별로 저장 경로를 분리하여 유연한 데이터 관리가 가능하다.

해당 기능을 사용하기 위해서는 호출 주체에게 sagemaker:BatchWriteRecord 및 sagemaker:PutRecord 권한이 부여되어야 한다. 권한 검사는 요청이 처리되기 전, 각 대상 피처 그룹의 아마존 리소스 네임(ARN, 리소스를 식별하기 위한 고유 주소)을 기준으로 개별적으로 수행된다. 이와 같은 독립적 권한 확인과 처리 모델은 대규모 데이터 파이프라인에서 발생할 수 있는 연결 오버헤드를 줄이고, 데이터 입력의 안정성을 높이는 역할을 한다.

ListRecords를 통한 데이터 가시성 확보와 식별자 조회

ListRecords API는 피처 그룹 내에 존재하는 활성 상태의 레코드 식별자만을 열거하는 기능을 제공하며, 삭제되었거나 만료된 데이터는 응답에서 자동으로 제외된다. 이 API는 피처 그룹에 저장된 데이터의 현재 상태를 확인하고, 이후 GetRecord를 통한 개별 값 조회나 DeleteRecord를 이용한 데이터 삭제 작업을 수행하기 위한 사전 단계로 활용된다. 사용자는 해당 API를 호출하기 위해 sagemaker:ListRecords 권한을 사전에 확보해야 하며, 이를 통해 데이터의 가시성을 확보할 수 있다.

해당 API는 Standard 및 In-Memory 계층 모두에서 동일하게 작동하며, 호출자는 저장소의 종류를 구분하지 않고 일관된 방식으로 레코드 목록을 조회할 수 있다. 기존에 Standard 계층에서 오프라인 저장소를 구성하고 Amazon Athena(대규모 데이터셋을 분석하기 위한 서버리스 쿼리 서비스)를 통해 데이터를 조회하던 방식은 실시간성이 부족하고 추가적인 비용이 발생했다. ListRecords는 이러한 우회 경로를 제거하여 실시간 환경에서도 데이터 식별자를 즉각적으로 확인할 수 있게 한다.

데이터 조회의 효율성을 위해 ListRecords는 NextToken을 활용한 페이지네이션 방식을 지원한다. 대규모 데이터셋을 다룰 때 응답 객체에 모든 식별자를 한 번에 담는 대신, 설정된 단위만큼 끊어서 조회함으로써 네트워크 부하를 방지한다. 개발자는 응답으로 돌아온 NextToken을 다음 요청의 입력값으로 사용하여 전체 식별자 목록을 순차적으로 탐색할 수 있다.

이 과정에서 ListRecords가 반환하는 정보는 오직 레코드의 식별자(Record Identifier)에 국한된다. 즉, API 호출을 통해 피처 값 자체를 직접 조회하는 것은 불가능하며, 식별된 레코드의 상세 내용을 확인하려면 별도의 GetRecord 호출이 필요하다. 특히 In-Memory 계층의 피처 그룹을 삭제하기 전, 포함된 모든 레코드를 정리해야 하는 상황에서 ListRecords를 사용해 식별자를 일괄적으로 열거하고 DeleteRecord로 제거하는 워크플로우를 구성할 수 있다.

기존 방식 대비 운영 효율 및 컴플라이언스 개선

신규 API 도입은 기존의 수동 쿼리 방식에서 발생하던 데이터 누락과 운영 리스크를 해결하여 인프라 연결 부하를 최적화한다. 기존의 PutRecord API는 레코드당 1회 호출을 강제하여 대규모 파이프라인에서 연결 오버헤드를 발생시켰다. 예를 들어 초당 1만 개의 레코드를 5개 피처 그룹에 저장할 경우, 초당 5만 번의 개별 API 호출이 필요했다. 이제는 BatchWriteRecord API를 통해 요청당 최대 25개 레코드를 처리하고, 여러 피처 그룹을 단일 요청으로 동시 타겟팅하여 네트워크 부하를 줄일 수 있다.

In-Memory(메모리 기반 저장소) 계층에서 발생하던 유령 데이터 문제 역시 해결되었다. 기존에는 레코드 식별자가 유실될 경우 해당 데이터를 조회하거나 삭제할 방법이 전무했다. 특히 In-Memory 계층은 기본적으로 오프라인 저장소를 지원하지 않아, Athena(데이터 분석을 위한 서버리스 쿼리 서비스)를 통한 쿼리조차 불가능했다. 이로 인해 삭제되지 않은 데이터가 메모리에 잔류하며 스토리지 비용을 낭비하고, 데이터 주체의 삭제 요청을 처리하지 못하는 컴플라이언스 리스크가 존재했다.

새롭게 추가된 ListRecords API는 이러한 가시성 문제를 보완한다. 이 API는 특정 피처 그룹 내 활성 레코드 식별자를 조회할 수 있게 하며, Standard(표준 저장소) 및 In-Memory 계층 모두를 지원한다. 특히 삭제되었거나 만료된 레코드는 자동으로 필터링되어 제외되므로, 사용자는 현재 유효한 데이터만을 식별할 수 있다. 이는 전체 피처 그룹을 대상으로 한 데이터 삭제 워크플로우를 구축할 때 필수적인 검증 단계를 제공한다.

API 호출 시에는 sagemaker:BatchWriteRecord 및 sagemaker:PutRecord 권한이 필요하며, NextToken을 활용한 페이지네이션(데이터를 나누어 조회하는 방식)을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 탐색한다. 이 과정에서 부분 성공 모델이 적용되어 일부 레코드 처리에 실패하더라도 전체 요청이 중단되지 않는다. 성공한 레코드는 응답 리스트에서 제외되고 실패한 레코드만 반환되므로, 개발자는 응답 객체를 확인하여 지수 백오프 전략에 따라 재시도를 수행하면 된다. 이러한 구조적 개선은 단순한 성능 향상을 넘어 데이터 생명주기 관리의 정합성을 보장한다.

한국 실무자를 위한 도입 및 관리 체크리스트

Amazon SageMaker Feature Store(기계 학습 모델을 위한 피처 저장소)의 In-Memory(메모리 기반 고속 저장) 계층을 운영할 때, 데이터 생명주기 관리는 비용 최적화의 핵심이다. In-Memory 계층은 별도의 삭제 로직을 수행하지 않으면 레코드가 영구적으로 유지되어 불필요한 비용을 발생시킨다. 실무자는 ListRecords(피처 그룹 내 레코드 식별자 조회) API를 활용해 활성 상태인 레코드 식별자를 확인하고, 더 이상 필요하지 않은 데이터를 DeleteRecord(레코드 삭제) API로 제거해야 한다. 이 과정에서 데이터 plane(데이터 처리 계층)의 보안을 위해 IAM(Identity and Access Management, 접근 권한 관리) 정책을 설정할 때, 피처 그룹 ARN(Amazon Resource Name, 자원 고유 식별자) 단위로 sagemaker:ListRecords 권한을 세밀하게 부여하는 것이 권장된다.

대규모 피처 파이프라인에서 BatchWriteRecord(대량 레코드 쓰기) API를 사용할 때는 부분 성공 모델을 고려해야 한다. 이 API는 요청당 최대 25개의 레코드를 처리하며, 특정 피처 그룹의 실패가 다른 그룹의 처리에 영향을 주지 않는다. 응답 객체에는 실패한 레코드 정보만 포함되므로, 성공하지 못한 항목에 대해서는 지수 백오프(재시도 간격을 점진적으로 늘리는 전략)를 적용하여 시스템 부하를 줄이면서 재시도를 수행하는 로직을 구현해야 한다. 공식 문서(https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store.html)와 AWS 머신러닝 블로그(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/)에서 제공하는 가이드를 참조하여 파이프라인의 안정성을 확보할 수 있다.

ListRecords API를 호출할 때 응답에 NextToken(페이지네이션을 위한 다음 데이터 식별자)이 포함되지 않으면 모든 레코드 조회가 완료된 것으로 판단한다. 삭제 대상 레코드를 식별할 때는 이 페이지네이션 기능을 사용하여 전체 데이터셋을 순회해야 한다. 실습이나 테스트가 끝난 후에는 피처 그룹 자체를 삭제하여 예기치 않은 비용 발생을 방지하는 습관이 필요하다. 이러한 관리 기법은 대규모 ML 시스템 운영 시 데이터 파이프라인의 효율성을 높이는 실질적인 기준이 된다.

운영 환경에서 BatchWriteRecord와 ListRecords를 조합하여 데이터 생명주기를 자동화하고, 피처 그룹별로 세분화된 IAM 권한 정책을 적용하는 것이 대규모 ML 시스템의 비용 효율성과 보안성을 동시에 확보하는 최선의 전략이다.