eコマース企業では50以上のMLモデル（商品レコメンド・在庫予測・価格最適化）がそれぞれ独自にユーザー行動特徴量（直近30日購入履歴・セッション時間・クリック率）を計算しており、重複計算によるコスト増大と特徴量の不整合が課題となっている。オンライン推論（10ms以内）とバッチ学習の両方で同一特徴量を共有でき、バージョン管理と来歴追跡も必要とする構成はどれか。
SageMaker Feature Store はDynamoDBバックのオンラインストアで低レイテンシー配信、S3バックのオフラインストアで学習データ提供、特徴グループ単位のバージョン管理と来歴追跡を統合提供する。