解説

SageMaker Feature Store の特徴量グループはオンラインストア（低レイテンシのリアルタイムアクセス向け）とオフラインストア（大規模バッチ処理向け、S3に自動保存）を同時に有効化できます。特徴量を一度書き込むと両ストアに自動同期されるため、データの二重管理が不要です。学習・推論で同一の特徴量定義を共有でき、学習・サービング間の特徴量不整合（Training-Serving Skew）を防ぎます。 選択肢Aの学習用とリアルタイム推論用に別々の特徴量グループを作成し、特徴量を二重管理する はデータの一貫性を損ねます。 選択肢Bのオンラインストアのみ有効化した特徴量グループを使用し、バッチ学習時もリアルタイムAPIで特徴量を逐次取得する は、数百万レコードをオンラインAPIで逐次取得することになりスループットが著しく低下するため、大規模バッチ処理には不適切です。 選択肢Cのオフラインストアのみ有効化した特徴量グループを使用し、推論時はS3から直接特徴量を読み込むLambda関数を構成する はリアルタイム推論のミリ秒単位レイテンシ要件を満たせません。