AmazonAmazon ML Engineer Associate MLA-C01 Certification·KO·업데이트됨 3 Aug 2026
ShopRight에는 들어오는 각 추론 요청에 대해 한 자릿수 밀리초 내에 특징 벡터를 가져와야 하는 지연 시간에 민감한 제품 추천 엔드포인트가 있습니다. 특징은 자주 변경되는 고객 세션 속성입니다. 관리형 SageMaker 서비스 내에서 실시간 추론을 위한 가장 안정적인 낮은 지연 시간 검색 패턴을 제공하는 설정은 무엇입니까?
정답 선택
옵션을 탭하여 정답을 확인하세요.
정답: 온라인 스토어가 활성화된 Feature Group을 생성하고, BatchPutRecord/PutRecord로 수집한 다음, 모델 컨테이너가 SageMaker Feature Store Runtime API(GetRecord)를 호출하여 각 요청에 대한 레코드 식별자로 특징을 검색하도록 합니다. 모델의 IAM 역할에 FeatureStoreRuntime:GetRecord 권한이 있고 Feature Group이 동일한 리전에 있는지 확인합니다..
이것이 정답인 이유
정답은 SageMaker Feature Store의 온라인 스토어를 활용하는 것입니다. 온라인 스토어는 지연 시간에 민감한 실시간 추론을 위해 설계되었으며, GetRecord API는 단일 레코드를 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다. BatchPutRecord/PutRecord는 특징을 효율적으로 수집하는 방법입니다. IAM 권한과 동일 리전은 필수적인 구성 요소입니다.
오답 설명:
S3에서 Athena 쿼리는 실시간 추론에 필요한 한 자릿수 밀리초 지연 시간을 충족하지 못합니다.
DynamoDB는 빠른 검색이 가능하지만, Feature Store는 특징 관리 및 버전 관리를 위한 더 통합된 솔루션을 제공합니다.
비동기 배치 추론은 실시간 요청에 적합하지 않으며, 요청 시 S3에서 읽는 것은 필요한 낮은 지연 시간을 달성하기 어렵습니다.