제3자 온라인 저장소
이 문서에서는 기능 값의 실시간 제공을 위해 타사 온라인 스토어를 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 Databricks 온라인 테이블을 사용하여 필요한 설정이 훨씬 적은 실시간 기능을 사용할 수도 있습니다. Databricks 온라인 테이블을 참조하세요.
실시간 서비스를 사용하면 대기 시간이 짧은 데이터베이스에 기능 테이블을 게시하고 모델 또는 기능 사양을 REST 엔드포인트에 배포합니다.
또한 Databricks 기능 저장소는 자동 기능 조회를 지원합니다. 이 경우 클라이언트에서 제공하는 입력 값에는 유추 시만 사용할 수 있는 값이 포함됩니다. 모델은 논리를 통합하여 제공된 입력 값에서 필요한 기능 값을 자동으로 가져옵니다.
이 다이어그램은 실시간 서비스를 위해 MLflow와 기능 저장소 구성 요소 간의 관계를 보여 줍니다.
Databricks 기능 저장소는 다음 온라인 저장소를 지원합니다.
| 온라인 스토어 공급자 | Unity 카탈로그에서 기능 엔지니어링을 사용하여 게시 | 레거시 작업 영역 기능 저장소를 사용하여 게시 | 레거시 MLflow 모델 서비스 기능 조회 | 모델 제공의 기능 조회 |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X(기능 저장소 클라이언트 v0.5.0 이상) | X | X |
| Azure MySQL(단일 서버) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Cosmos DB 요구 사항에 대한 중요한 정보는 Cosmos DB 호환성 정보를 참조하세요.
온라인 저장소 사용 시작
온라인 저장소를 시작하려면 다음 문서를 참조하세요.
- 온라인 스토어 작업을 위한 인증
- 온라인 스토어에 기능 게시
- Databricks 모델 서비스를 사용한 자동 기능 조회(예제 Notebook 포함)