2025년 MLOps 혁신 기술 토스 Feature Store & Trainkit의 비밀 5가지

 

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2025년 MLOps의 게임 체인저, Feature Store의 등장

왜 2025년 MLOps 시장에서 Feature Store가 단숨에 주목받는 핵심 기술로 떠올랐을까요? 토스가 공개한 혁신 사례가 이 질문에 대한 흥미로운 답을 제시합니다.

2025년 8월 14일, 토스가 자체 개발한 Feature Store & Trainkit 사례를 공개하면서 MLOps 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이는 단순한 기술 공개를 넘어 MLOps의 패러다임을 바꾸는 중요한 전환점이 되었습니다.

Feature Store: MLOps의 새로운 중심축

Feature Store는 단순한 데이터 저장소가one 아닙니다. 이는 ML 모델의 전체 생애주기에서 데이터 품질과 일관성을 보장하는 혁신적인 데이터 기반 소프트웨어 시스템입니다. MLOps의 가장 큰 난제 중 하나인 'Training-Serving skew'(학습-서빙 간 불일치) 문제를 근본적으로 해결하는 이 기술은, ML 개발 프로세스의 효율성을 획기적으로 개선합니다.

MLOps 시장의 폭발적 성장과 Feature Store의 역할

MLOps 시장은 현재 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 2024년 1.7-3.0억 달러에서 2034년 39-89억 달러로, 연평균 37.4-39.8%의 성장률이 예상됩니다. 이러한 급격한 성장의 중심에 Feature Store가 있습니다.

기업들이 AI와 머신러닝을 대규모로 도입하려는 경쟁이 치열해지면서, 모델의 전체 생애주기를 안정적이고 일관되게 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 크게 증가했습니다. Feature Store는 이러한 요구를 완벽하게 충족시키는 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.

Feature Store의 기술적 혁신

Feature Store의 혁신은 크게 세 가지 측면에서 이루어집니다:

1. 모델 학습과 Feature 관리의 정형화: 표준화된 Feature 파이프라인을 통해 일관성을 보장합니다. 이는 모델의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킵니다.
2. 실험 효율성 극대화: 재사용 가능한 Feature들을 중앙에서 관리함으로써 개발 속도를 획기적으로 높입니다. 데이터 과학자들은 더 많은 시간을 모델 개선에 집중할 수 있게 됩니다.
3. 조직 차원의 협업 인프라: 팀 간 경계를 넘나드는 통합 데이터 플랫폼으로 작용합니다. 이는 조직 전체의 ML 개발 효율성을 크게 높입니다.

또한, 최신 Feature Store 구현체들은 Kubeflow, MLflow, Docker 등 다양한 MLOps 도구들과 긴밀하게 통합되어, 안정적인 모델 학습, 배포 및 수명 주기 관리를 보장합니다.

결론: MLOps의 미래를 선도하는 Feature Store

Feature Store는 단순한 기술 혁신을 넘어 ML 개발의 일관성과 재현성을 보장하고, 조직 전체의 협업 효율을 높이는 기반 인프라로 진화하고 있습니다. 특히 민감한 산업에서의 AI 활용을 위한 핵심 기술로 주목받고 있으며, MCP(Model Context Protocol)와 같은 기술과 결합되어 더욱 강력한 기능을 제공할 전망입니다.

2025년 하반기, Feature Store는 MLOps 생태계의 중심축으로 자리잡아, AI와 머신러닝의 대규모 산업 적용을 가속화할 것으로 기대됩니다. 토스의 혁신 사례는 이러한 변화의 시작점이 되었으며, 앞으로 더 많은 기업들이 Feature Store를 도입하여 ML 개발의 새로운 지평을 열어갈 것입니다.

Feature Store가 해결하는 MLOps의 최악 문제, Training-Serving Skew

여러 팀이 수작업으로 데이터를 맞춰왔던 시대, MLOps의 가장 큰 골칫거리 중 하나는 바로 Training-Serving Skew였습니다. 이 문제가 왜 그토록 뿌리 깊었을까요? 그리고 Feature Store는 어떻게 이 난관을 기술적으로 정복하고 있을까요?

Training-Serving Skew의 근본 원인

Training-Serving Skew는 모델 학습 시 사용한 데이터와 실제 서비스에서 사용되는 데이터 사이의 불일치를 말합니다. 이 문제의 근본 원인은 다음과 같습니다:

1. 팀 간 소통 부재: Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer 간의 정보 공유가 구두나 수작업으로 이루어져 오류 가능성이 높았습니다.
2. 데이터 파이프라인의 비일관성: 학습용 데이터와 서빙용 데이터를 생성하는 프로세스가 서로 달라 불일치가 발생했습니다.
3. 버전 관리의 어려움: Feature 생성 로직의 변경사항을 추적하고 관리하기 어려웠습니다.
4. 실시간 업데이트의 한계: 모델 학습 시점과 서빙 시점의 시간 차이로 인한 데이터 불일치가 발생했습니다.

Feature Store의 혁신적 해결책

Feature Store는 이러한 문제들을 다음과 같은 방식으로 해결합니다:

1. 중앙화된 Feature 관리: 모든 팀이 동일한 Feature 정의와 생성 로직을 사용하여 일관성을 보장합니다.
2. 표준화된 파이프라인: 학습과 서빙에 동일한 데이터 처리 로직을 적용하여 Skew를 방지합니다.
3. 버전 관리 시스템: Feature의 변경 이력을 추적하고, 필요시 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.
4. 실시간 Feature 서빙: 최신 데이터를 기반으로 실시간으로 Feature를 생성하고 제공합니다.

MLOps 워크플로우의 혁신

Feature Store의 도입으로 MLOps 워크플로우는 다음과 같이 개선됩니다:

1. 데이터 품질 향상: 일관된 Feature 정의와 생성 로직으로 데이터 품질이 향상됩니다.
2. 개발 속도 증가: 재사용 가능한 Feature들로 인해 모델 개발 및 실험 속도가 빨라집니다.
3. 운영 효율성 제고: 자동화된 Feature 파이프라인으로 운영 부담이 줄어듭니다.
4. 협업 강화: 팀 간 데이터 공유와 이해가 쉬워져 협업이 원활해집니다.

Feature Store는 단순한 기술 도입을 넘어 MLOps의 패러다임을 바꾸고 있습니다. Training-Serving Skew 문제를 해결함으로써, 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 ML 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 기술의 실제 비즈니스 적용을 가속화하는 핵심 동력이 될 것입니다.

폭발하는 MLOps 시장과 Feature Store의 기술적 위상

2024년 1.7억 달러에서 2034년 최대 89억 달러로 폭증하는 MLOps 시장, 이 놀라운 성장 뒤에 Feature Store가 핵심 동력이라는 사실을 아십니까? MLOps 생태계의 급격한 성장은 AI와 머신러닝 기술의 폭발적인 발전과 함께 기업들의 대규모 도입 경쟁에서 비롯되고 있습니다.

MLOps 시장의 폭발적 성장

MLOps 시장은 향후 10년간 연평균 37.4-39.8%의 놀라운 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이는 단순한 기술 트렌드를 넘어서 산업 전반의 패러다임 시프트를 의미합니다. 기업들이 AI와 머신러닝을 대규모로 실제 비즈니스에 적용하려는 움직임이 가속화되면서, MLOps의 중요성이 그 어느 때보다 부각되고 있는 것입니다.

Feature Store: MLOps의 핵심 기술

이러한 MLOps 시장의 폭발적 성장 속에서 Feature Store 기술이 핵심적인 위치를 차지하고 있습니다. Feature Store는 단순한 데이터 저장소를 넘어 ML 개발의 일관성과 재현성을 보장하고, 조직 전체의 협업 효율을 높이는 기반 인프라로 진화하고 있습니다.

Feature Store의 주요 기능과 이점

1. 데이터 품질과 일관성 보장: 중앙화된 플랫폼을 통해 모든 팀이 동일한 품질의 데이터를 사용할 수 있습니다.
2. Training-Serving skew 해결: 학습과 서빙 환경 간의 불일치 문제를 근본적으로 해결합니다.
3. 협업 효율성 증대: Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer 간의 원활한 정보 공유와 협업을 지원합니다.
4. 실험 속도 향상: 재사용 가능한 Feature들의 중앙 관리로 개발 프로세스를 가속화합니다.

MLOps 아키텍처에서의 Feature Store 역할

Feature Store는 MLOps 아키텍처의 중심축으로서, 모델 학습부터 배포, 모니터링에 이르는 전체 생애주기를 안정적으로 관리합니다. 특히 Kubeflow, MLflow, Docker 등 다양한 MLOps 도구들과의 통합을 통해 모델 개발과 운영의 효율성을 크게 높이고 있습니다.

산업별 적용 전망

Feature Store 기술은 특히 금융, 의료, 법률 등 데이터 민감도가 높은 산업에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 기술을 통해 LLM(Large Language Model)이 사용자의 업무 맥락을 정확히 이해하고, 보안과 규제 요구사항을 충족하면서도 효과적인 AI 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다.

MLOps 시장의 폭발적 성장과 함께 Feature Store의 기술적 위상은 계속해서 높아질 전망입니다. 이 기술은 단순한 트렌드를 넘어 AI와 머신러닝의 산업화를 이끄는 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 기업들이 머신러닝 모델의 개발부터 운영까지 전 과정을 효율적으로 관리하고자 하는 니즈가 커질수록, Feature Store의 중요성은 더욱 부각될 것입니다.

기술 통합과 자동화: Feature Store의 혁신적 MLOps 설계

Feature Store 기술은 MLOps 생태계에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히 Kubeflow, MLflow, Docker와 같은 핵심 MLOps 도구들과의 완벽한 통합은 팀 간 협업과 지속적인 모니터링 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다. 이러한 기술적 통합이 어떻게 MLOps의 핵심 과제들을 해결하는지 살펴보겠습니다.

Kubeflow와의 통합: 확장성과 컨테이너화

Feature Store는 Kubeflow와 긴밀히 통합되어 대규모 ML 워크플로우를 효율적으로 관리합니다. 이를 통해:

• 컨테이너화된 Feature 파이프라인 실행
• 자동화된 리소스 할당 및 스케일링
• 분산 학습 환경에서의 일관된 Feature 제공

이러한 통합은 MLOps 팀이 대규모 데이터셋과 복잡한 모델을 다룰 때 발생하는 확장성 문제를 해결합니다.

MLflow와의 연계: 실험 추적과 모델 버전 관리

Feature Store와 MLflow의 연계는 ML 실험의 추적성과 재현성을 크게 향상시킵니다:

• Feature 버전과 모델 버전의 연동
• 실험 메타데이터와 Feature 사용 내역 자동 기록
• A/B 테스트를 위한 Feature 세트 관리

이를 통해 데이터 과학자들은 실험 결과를 쉽게 비교하고, 최적의 Feature 조합을 빠르게 식별할 수 있습니다.

Docker와의 통합: 환경 일관성 보장

Feature Store의 Docker 통합은 개발에서 프로덕션까지의 환경 일관성을 보장합니다:

• Feature 생성 및 변환 로직의 컨테이너화
• 개발, 테스트, 프로덕션 환경 간 Feature 파이프라인 이식성 확보
• 버전 관리된 Feature 환경으로 재현 가능한 ML 실험

이는 "works on my machine" 문제를 해결하고, 팀 간 협업을 원활하게 만듭니다.

지속적 모니터링과 알림 체계

Feature Store는 MLOps의 핵심 과제인 지속적 모니터링을 위한 기능을 제공합니다:

• Feature 드리프트 감지 및 알림
• 데이터 품질 메트릭 실시간 모니터링
• 이상치 탐지 및 자동 알림 시스템

이를 통해 ML 엔지니어들은 모델 성능 저하의 원인을 신속하게 파악하고 대응할 수 있습니다.

팀 간 협업 강화

Feature Store의 중앙화된 관리 시스템은 MLOps 팀 간 협업을 획기적으로 개선합니다:

• 표준화된 Feature 정의 및 문서화
• 팀 간 Feature 공유 및 재사용
• 권한 관리를 통한 데이터 거버넌스 강화

이는 조직 전체의 ML 개발 효율성을 높이고, 중복 작업을 줄이며, 지식 공유를 촉진합니다.

Feature Store의 이러한 혁신적 설계는 MLOps의 복잡한 문제들을 기술적으로 해결하며, ML 프로젝트의 성공률을 높이는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 데이터 과학자, ML 엔지니어, 그리고 비즈니스 이해관계자들 모두가 이 통합된 플랫폼을 통해 더 나은 의사결정과 효율적인 ML 운영을 실현할 수 있게 되었습니다.

MLOps의 혁신: Feature Store와 MCP의 시너지로 산업 현장의 미래를 바꾸다

민감한 산업에서 AI를 신뢰성 있게 활용하는 것은 큰 도전과제였습니다. 하지만 Feature Store와 MCP(Model Context Protocol)의 결합은 이 문제에 혁신적인 해결책을 제시하고 있습니다. 이 두 기술의 시너지는 MLOps 생태계에 새로운 바람을 일으키고 있습니다.

민감 산업에서의 AI 활용: 신뢰성과 정확성의 향상

Feature Store는 데이터의 일관성과 품질을 보장하는 중앙화된 플랫폼으로, 민감한 산업 분야에서 AI 모델의 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 여기에 MCP 기술이 더해져 LLM(Large Language Model)이 사용자의 업무 맥락을 정확히 이해할 수 있게 되었습니다.

• 세션 정보: 사용자의 현재 작업 상태와 히스토리를 모델에 제공
• 권한 관리: 사용자의 접근 권한에 따라 모델의 응답을 제어
• 외부 데이터 통합: 실시간으로 관련 데이터를 모델에 주입하여 정확성 향상

이러한 기술의 조합은 금융, 의료, 법률 등 고도의 정확성과 보안이 요구되는 분야에서 AI의 활용 범위를 크게 확장시키고 있습니다.

MLOps 파이프라인의 진화: 자동화와 일관성의 극대화

Feature Store와 MCP의 결합은 MLOps 파이프라인 전반에 걸쳐 자동화와 일관성을 극대화합니다.

1. 데이터 수집 및 전처리: Feature Store가 일관된 데이터 품질을 보장
2. 모델 학습: MCP를 통해 컨텍스트 정보가 포함된 고품질 데이터로 학습
3. 배포 및 서빙: 학습-서빙 간 불일치(skew) 문제를 근본적으로 해결
4. 모니터링 및 피드백: 실시간으로 모델의 성능과 컨텍스트 적합성을 추적

이러한 진화된 MLOps 파이프라인은 모델의 개발부터 운영까지 전 과정에서 높은 수준의 자동화와 일관성을 제공합니다.

실제 산업 현장에서의 변화

Feature Store와 MCP의 결합은 다양한 산업 분야에서 실질적인 변화를 일으키고 있습니다:

• 금융 서비스: 개인화된 투자 추천과 실시간 리스크 분석
• 의료 분야: 환자의 전체 의료 기록을 고려한 정확한 진단 지원
• 제조업: 생산 라인의 실시간 데이터를 반영한 최적화된 공정 제어
• 고객 서비스: 고객의 과거 이력과 현재 상황을 고려한 맞춤형 응대

이러한 혁신은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 산업 현장의 의사결정 과정과 업무 흐름을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

MLOps의 미래는 Feature Store와 MCP의 시너지에 있습니다. 이 두 기술의 결합은 AI 모델이 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하게 만들며, 민감한 산업 분야에서도 AI의 폭넓은 활용을 가능케 합니다. 앞으로 이 기술들이 어떻게 발전하고 산업 현장을 변화시킬지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것입니다.

Reference

https://blog.ai.dmomo.co.kr/tech/8182

http://ai.trend.dmomo.co.kr/2025/08/5-secrets-behind-toss-feature-store.html