피처 스토어 시스템

피처는 머신 러닝 모델이 학습이나 추론을 수행할 때 사용하는 입력 데이터의 단위이다. 원시 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환한 숫자, 범주, 벡터 등의 값을 의미한다. 예를 들어, 고객의 '최근 30일 구매 금액 합계'나 제품의 '주간 평균 조회수' 등이 피처에 해당한다. 피처는 모델의 성능을 직접적으로 결정하는 핵심 요소이며, 데이터 과학 프로젝트에서 피처 엔지니어링 작업의 결과물이다.

피처는 일반적으로 다음과 같은 주요 특성을 가진다.

이러한 특성으로 인해 피처는 단순한 데이터 열이 아니라, 생명주기와 버전 관리가 필요한 독립적인 자산으로 취급된다. 피처 스토어 시스템은 바로 이러한 피처 자산을 체계적으로 저장, 관리, 서빙하기 위한 플랫폼 역할을 한다.

피처 스토어는 일반적으로 온라인 스토어와 오프라인 스토어라는 두 가지 유형의 저장소를 구분하여 운영한다. 이는 각각 다른 사용 사례와 요구되는 성능 특성에 대응하기 위한 설계이다. 온라인 스토어는 실시간 예측을 위해 낮은 지연 시간으로 피처를 제공하는 데 최적화되어 있으며, 오프라인 스토어는 모델 학습과 배치 분석을 위해 대량의 피처를 효율적으로 저장하고 조회하는 데 초점을 맞춘다.

온라인 스토어는 키-값 저장소나 인메모리 데이터베이스와 같은 저지연 데이터베이스를 활용한다. 예를 들어 Redis, Cassandra, DynamoDB 등이 일반적으로 사용된다. 이 저장소는 실시간 서비스 중인 머신러닝 모델에 수 밀리초 내에 피처 값을 전달해야 한다. 주로 최근의 피처 스냅샷이나 실시간으로 계산된 피처를 저장하며, 저장 용량은 제한적일 수 있다.

오프라인 스토어는 데이터 웨어하우스나 분산 파일 시스템을 기반으로 구축된다. Apache Hive, Snowflake, Amazon S3, HDFS 등이 대표적이다. 이 저장소는 수일 또는 수년에 걸친 방대한 양의 히스토리 데이터를 저장하여 모델 학습용 데이터셋을 생성하거나 배치 예측 작업에 사용된다. 처리량과 저장 비용 효율성이 중요하며, 지연 시간은 상대적으로 덜 민감한 요구사항이다.

두 스토어 간의 데이터 일관성을 유지하는 것은 중요한 과제이다. 이를 위해 피처 스토어 시스템은 일반적으로 오프라인 스토어를 '진실의 원천'으로 간주하고, 정기적인 배치 작업이나 스트리밍 파이프라인을 통해 계산된 피처를 온라인 스토어에 동기화하는 방식을 사용한다. 이 아키텍처는 모델 개발(오프라인)과 모델 서빙(온라인) 사이에 발생할 수 있는 훈련-서빙 스큐를 줄이는 데 기여한다.

피처 서빙은 피처 스토어 시스템이 추론 단계에서 실시간으로 필요한 피처 값을 저지연으로 제공하는 기능이다. 학습된 머신 러닝 모델이 예측을 수행할 때는 학습 시와 동일한 피처 집합이 입력되어야 한다. 피처 서빙은 이러한 예측 요청이 들어왔을 때, 사전에 정의된 피처 정의를 기반으로 최신의 피처 값을 계산하거나 조회하여 모델에 공급하는 과정을 담당한다.

주요 서빙 방식은 사용 사례의 지연 시간 요구사항에 따라 달라진다. 배치 추론의 경우 일반적으로 오프라인 스토어에서 대량의 피처 값을 일괄 조회한다. 반면, 온라인 추론이나 실시간 추론이 필요한 경우에는 온라인 스토어에서 개별 요청에 대한 피처 값을 초단위 또는 밀리초 단위로 조회한다. 일부 시스템은 두 스토어를 연동하여, 오프라인 스토어에서 주기적으로 계산된 피처를 온라인 스토어에 동기화하는 방식을 사용한다.

피처 서빙의 기술적 구현은 일반적으로 API 게이트웨이 또는 전용 서빙 서비스를 통해 이루어진다. 이 서비스는 피처 이름이나 엔티티 키(예: 사용자 ID, 상품 ID)를 입력받아, 해당하는 피처 값을 온라인 스토어에서 즉시 조회하거나 필요 시 온더플라이(on-the-fly) 변환을 수행하여 반환한다. 이를 통해 애플리케이션 개발자는 복잡한 피처 파이프라인 로직을 직접 구현하지 않고도 일관된 인터페이스로 피처를 활용할 수 있다.

효율적인 피처 서빙을 위해서는 낮은 지연 시간과 높은 가용성이 보장되어야 한다. 따라서 온라인 스토어는 Redis나 Cassandra와 같은 저지연 키-값 저장소가 자주 사용된다. 또한, 서빙되는 피처의 신선도와 정확도를 보장하기 위해 데이터 품질 모니터링과 피처 값의 버전 관리가 병행되어야 한다.

피처 저장 및 관리 기능은 피처 스토어가 피처의 생명주기를 체계적으로 다루는 핵심 역할을 담당한다. 이 기능은 단순한 저장을 넘어, 피처의 버전 관리, 메타데이터 관리, 접근 제어, 그리고 데이터 일관성 유지를 포함한다. 피처는 일반적으로 오프라인 스토어와 온라인 스토어라는 두 가지 목적에 맞춘 저장소에 동기화되어 저장된다.

오프라인 스토어는 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 대규모 저장 시스템을 활용하여, 모델 학습과 배치 추론에 필요한 방대한 양의 역사적 피처 데이터를 보관한다. 여기서는 Apache Hive, Snowflake, Amazon S3와 같은 기술이 일반적으로 사용된다. 반면, 온라인 스토어는 Redis, Cassandra, DynamoDB와 같은 저지연 키-값 저장소를 사용하여, 실시간 서비스가 요구하는 최신 피처 값을 초단위 내로 제공한다. 피처 스토어 시스템은 이 두 저장소 간의 자동 동기화를 관리하여 데이터의 일관성을 보장한다.

관리 측면에서는 피처에 대한 메타데이터를 체계적으로 기록한다. 이는 피처의 이름, 데이터 타입, 생성 소스, 소유자, 통계적 특성(평균, 표준편차 등), 그리고 사용된 피처 변환 로직에 대한 정보를 포함한다. 또한, 피처의 변경 이력을 추적하는 버전 관리를 지원하여, 모델 성능에 영향을 미친 특정 버전의 피처를 정확히 재현하거나 롤백할 수 있게 한다. 접근 제어 정책을 통해 데이터 보안과 규정 준수 요구사항을 충족시킨다.

피처 탐색 및 검색 기능은 피처 스토어 시스템이 단순한 저장소를 넘어 조직의 데이터 자산을 효과적으로 활용할 수 있게 하는 핵심 요소이다. 이 기능은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 필요한 피처를 빠르게 찾고, 그 특성과 사용 내역을 이해하며, 재사용할 수 있도록 지원한다.

효과적인 피처 탐색을 위해 피처 스토어는 일반적으로 메타데이터 관리 시스템을 포함한다. 이 메타데이터는 피처의 이름, 설명, 데이터 타입, 생성 주체, 생성 일자, 관련 피처 그룹 또는 피처 뷰 정보를 담는다. 사용자는 웹 기반 UI나 API를 통해 키워드 검색, 태그 필터링, 데이터 소스별 탐색 등을 수행하여 원하는 피처를 찾을 수 있다. 일부 시스템은 데이터 계보를 제공하여 특정 피처가 어떤 원본 데이터에서 파생되었고, 어떤 피처 파이프라인을 거쳐 생성되었는지를 추적할 수 있게 한다.

피처 검색의 중요한 측면은 피처의 품질과 사용성에 대한 정보를 제공하는 것이다. 탐색 인터페이스는 각 피처의 통계적 요약(예: 평균, 표준편차, 결측치 비율), 최근 샘플 데이터 미리보기, 그리고 해당 피처를 사용한 머신러닝 모델의 성능 기록을 함께 표시할 수 있다. 이는 사용자가 피처를 선택하기 전에 그 유용성을 판단하는 데 도움을 준다. 또한, 피처의 사용 빈도, 최근 접근 시간, 주요 사용자 등의 정보는 팀 내에서 검증되고 신뢰할 수 있는 피처를 식별하는 데 활용된다.

이러한 체계적인 탐색 및 검색 기능은 조직 내 피처의 재사용성을 극대화하고, 중복 계산을 방지하며, 머신러닝 프로젝트의 개발 속도를 가속화한다. 결과적으로 데이터 팀 간의 협업 효율을 높이고 MLOps 생태계의 성숙도를 향상시키는 데 기여한다.

피처 계산 및 변환은 피처 스토어가 단순한 저장소를 넘어 데이터 파이프라인의 핵심 구성 요소로 작동하도록 하는 기능이다. 이는 원시 데이터를 머신러닝 모델이 활용 가능한 형태의 피처로 가공하는 과정을 체계화하고 자동화한다.

계산은 일반적으로 피처 정의에 명시된 로직에 따라 수행된다. 이 로직은 SQL 쿼리, 파이썬 또는 스칼라 함수, 혹은 특정 도메인 언어(DSL)로 작성된다. 피처 스토어는 이러한 계산 로직을 저장하고, 지정된 스케줄(배치) 또는 실시간 이벤트 발생 시(스트리밍)에 따라 실행 엔진(예: Apache Spark, Flink, 데이터 웨어하우스의 SQL 엔진)에 작업을 전달한다. 변환 작업에는 수치형 데이터의 정규화 또는 표준화, 범주형 데이터의 원-핫 인코딩, 텍스트 데이터의 임베딩 생성, 시간 윈도우 기반의 집계(예: 지난 7일간의 구매 금액 합계) 등이 포함된다.

계산 및 변환의 일관성과 효율성을 보장하기 위해 피처 스토어는 몇 가지 주요 패턴을 제공한다. 첫째, 피처 재사용을 통해 동일한 계산 로직이 여러 팀과 프로젝트에서 중복 없이 공유된다. 둘째, 점진적 계산을 지원하여 대규모 배치 작업의 비용을 줄인다[2]. 셋째, 오프라인(훈련용)과 온라인(추론용) 피처를 동일한 코드 베이스로 생성하여 훈련-서비스 편향을 방지한다. 이 과정에서 피처의 버전 관리가 함께 이루어져, 계산 로직이나 입력 데이터의 변화에 따른 피처 변화를 추적할 수 있다.

피처 스토어의 모니터링은 시스템의 건강 상태와 데이터 품질을 지속적으로 확인하는 과정이다. 주요 모니터링 대상에는 피처 계산 파이프라인의 성능, 피처 서빙 지연 시간, 온라인 스토어의 가용성, 그리고 데이터 신선도(예: 피처가 마지막으로 계산된 시점)가 포함된다. 이상 징후(예: 파이프라인 실패, 데이터 유실, 예상치 못한 피처 값 분포)를 조기에 감지하여 머신러닝 모델의 성능 저하를 방지하는 것이 핵심 목표이다. 이를 위해 지표 대시보드와 자동화된 경고 시스템이 구축된다.

거버넌스는 피처의 생명주기와 사용을 체계적으로 관리하는 프레임워크를 의미한다. 여기에는 피처 정의의 표준화, 메타데이터 관리(소유자, 설명, 데이터 계보), 접근 제어 및 보안 정책 수립이 포함된다. 효과적인 거버넌스는 조직 내에서 피처의 발견성과 재사용성을 높이고, 데이터 일관성과 규정 준수를 보장한다.

모니터링과 거버넌스는 상호 보완적이다. 모니터링을 통해 수집된 운영 데이터(예: 특정 피처의 사용 빈도)는 거버넌스 결정(예: 사용되지 않는 피처의 정리)에 중요한 입력이 된다. 반대로, 거버넌스 정책(예: 데이터 보존 기간)은 모니터링해야 할 지표와 기준을 정의하는 데 기여한다. 이 두 기능을 통합하여 관리함으로써 피처 스토어는 신뢰할 수 있고 효율적인 MLOps 인프라의 핵심 요소로 자리 잡게 된다.

피처 스토어 시스템의 아키텍처는 일반적으로 데이터 저장, 계산, 서빙, 메타데이터 관리 등 핵심 기능을 담당하는 여러 구성 요소로 이루어집니다.

주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

이러한 구성 요소들은 서로 긴밀하게 연동되어 작동합니다. 예를 들어, 피처 레지스트리에 정의된 피처는 변환 엔진에 의해 주기적으로 또는 실시간으로 계산되어 오프라인 스토어와 온라인 스토어에 각각 적재됩니다. 이후 애플리케이션은 피처 서빙 API를 통해 온라인 스토어에서 실시간 피처를, 또는 오프라인 스토어에서 학습용 데이터를 검색합니다. 이러한 분리된 아키텍처는 데이터 일관성과 서빙 성능을 보장하는 핵심입니다.

피처 스토어 시스템의 데이터 흐름은 일반적으로 오프라인 스토어와 온라인 스토어라는 두 가지 저장소를 중심으로 구성되며, 피처 파이프라인을 통해 데이터가 생성, 변환, 이동, 서빙되는 과정을 포함한다.

일반적인 흐름은 배치 처리와 실시간 처리로 구분된다. 배치 처리 흐름에서는 주기적으로 대량의 원시 데이터(예: 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장된 데이터)를 읽어와 피처 계산 및 변환 과정을 거쳐 새로운 피처를 생성한다. 이렇게 계산된 피처는 주로 오프라인 스토어에 저장되어 모델 학습이나 배치 예측에 사용된다. 동시에, 서빙을 위해 필요한 피처는 온라인 스토어로 동기화된다. 실시간 처리 흐름에서는 스트리밍 데이터를 소비하여 실시간으로 피처를 계산하고, 그 결과를 주로 온라인 스토어에 직접 기록한다. 이는 낮은 지연 시간의 예측 서비스에 필수적이다.

아래 표는 데이터 흐름의 주요 단계와 관련 구성 요소를 요약한 것이다.

이러한 흐름을 통해 피처 스토어는 피처 저장 및 관리의 일관성을 보장한다. 즉, 모델 학습 시 사용한 역사적 피처와 실시간 예측 시 제공되는 피처가 동일한 로직으로 생성되어 훈련-서빙 스큐를 줄인다. 또한, 피처 탐색 및 검색 기능은 이 흐름의 각 단계에서 생성된 피처에 대한 메타데이터를 관리하여 데이터 과학자와 엔지니어가 필요한 피처를 쉽게 찾고 재사용할 수 있게 한다.

Feast는 피처 스토어 시스템을 위한 오픈소스 프레임워크로, 머신러닝 피처의 저장, 관리, 서빙을 중앙화하는 데 주안점을 둔다. GCP, AWS, Azure 등 주요 클라우드 환경과 온프레미스 환경을 모두 지원하며, 쿠버네티스 기반의 배포를 권장한다. 핵심 설계 철학은 피처 정의를 코드(Feature Definitions as Code)로 관리하여 버전 제어, 협업, 재현성을 보장하는 것이다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

* 피처 저장소(Feature Store): 피처 메타데이터와 피처 데이터 자체를 저장하는 중앙 집중식 데이터베이스이다. 오프라인 스토어는 빅쿼리나 스노우플레이크 같은 데이터 웨어하우스를, 온라인 스토어는 레디스나 다이나모DB 같은 저지연 키-값 저장소를 사용한다.

* 피처 서빙(Feature Serving): 학습 시에는 오프라인 스토어에서 시간 순으로 일관된 피처 데이터를 제공하고, 추론 시에는 온라인 스토어에서 실시간으로 피처 값을 조회하여 모델에 전달한다.

* 파이썬 SDK 및 CLI: 사용자가 피처를 정의하고, 저장소를 등록하며, 데이터를 수집(materialize)하고, 피처를 검색하는 데 사용하는 도구이다.

Feast는 스파크나 에이펙스를 이용한 대규모 배치 피처 계산 파이프라인과 통합되도록 설계되었다. 피처 정의는 피처 이름, 엔티티, 데이터 소스, 변환 로직 등을 포함하며, 이 정의를 기준으로 시스템이 자동으로 오프라인과 온라인 스토어에 데이터를 동기화한다. 이를 통해 학습/서빙 간의 피처 스큐를 방지하고, 여러 팀과 프로젝트 간 피처 재사용을 촉진한다.

Hopsworks는 피처 스토어 기능을 포함한 통합 머신러닝 플랫폼이다. 단순한 피처 저장소를 넘어 데이터 처리, 모델 학습, 배포, 모니터링까지의 전체 MLOps 라이프사이클을 지원하는 것이 주요 특징이다. 핵심 구성 요소로는 피처 스토어, 피처 파이프라인 오케스트레이션 도구, Jupyter 노트북 서버, 모델 레지스트리, 모델 서빙 인프라 등이 포함된다.

이 플랫폼은 Apache Spark와 Apache Flink를 기반으로 한 분산 처리 엔진을 활용하여 대규모 데이터에 대한 피처 엔지니어링과 계산을 수행한다. 피처 스토어는 온라인 스토어와 오프라인 스토어를 모두 제공하며, 피처 서빙을 위한 저지연 API를 지원한다. 모든 자원은 프로젝트 단위로 격리되어 관리되어 협업과 데이터 접근 제어가 용이하다.

주요 장점은 엔드투엔드 워크플로우를 단일 플랫폼에서 관리할 수 있다는 점이다. 데이터 과학자는 동일한 환경에서 데이터 탐색, 피처 개발, 모델 실험을 진행하고, 결과물을 프로덕션 피처 파이프라인과 모델로 바로 전환할 수 있다. 또한 통합된 UI를 통해 피처 라인지, 데이터셋, 모델의 버전과 성능을 추적하고 모니터링할 수 있다.

Hopsworks는 주로 자체 데이터 센터나 퍼블릭 클라우드에 설치되는 엔터프라이즈급 솔루션으로 제공된다. 오픈소스 커뮤니티 에디션과 상용 엔터프라이즈 에디션을 모두 사용할 수 있으며, AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 환경에서 운영된다.

Tecton은 기업용 피처 스토어 플랫폼으로, 머신러닝 피처의 수명 주기 관리를 완전히 자동화하는 것을 목표로 하는 상용 서비스이다. 이 플랫폼은 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장된 원시 데이터를 변환하여 실시간 피처 서빙과 오프라인 학습용 피처를 생성하는 통합 환경을 제공한다. 사용자는 SQL이나 Python을 통해 피처를 정의하면, Tecton이 배치 처리, 스트림 처리, 실시간 변환을 자동으로 관리하여 일관된 피처 값을 보장한다.

Tecton 아키텍처의 핵심은 선언적 피처 정의와 자동화된 운영 인프라에 있다. 사용자는 피처의 소스 데이터, 변환 로직, 그리고 서빙 목적(온라인/오프라인)을 정의하기만 하면, 시스템이 스케줄링, 컴퓨팅, 모니터링, 서빙 인프라의 배포와 관리를 자동으로 처리한다. 이는 특히 실시간 피처 파이프라인의 복잡한 운영 부담을 크게 줄여준다. 또한 플랫폼은 피처 탐색 및 검색, 데이터 품질 모니터링, 접근 제어와 같은 거버넌스 기능을 내장하고 있다.

주요 기능과 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.

Tecton은 AWS, GCP, Azure와 같은 주요 클라우드 플랫폼에서 호스팅되는 완전 관리형 서비스로 제공된다. 이는 복잡한 인프라 관리 없이 엔터프라이즈급 규모와 안정성을 요구하는 조직에 적합하다. 주 사용 사례로는 실시간 추천 시스템, 사기 탐지, 개인화된 마케팅 등 저지연 예측이 중요한 머신러닝 모델의 운영화가 있다.

피처 스토어는 모든 머신러닝 시스템에 필요한 것은 아니며, 특정 규모와 복잡성 수준에서 그 가치가 두드러진다. 가장 적합한 사용 사례는 대규모의 실시간 예측을 수행하거나, 수많은 모델에서 동일한 피처를 재사용하며, 피처 파이프라인의 일관성과 품질 관리에 어려움을 겪는 조직이다. 예를 들어, 추천 시스템, 사기 탐지, 개인화 서비스, 실시간 신용 평가와 같이 낮은 지연 시간으로 많은 예측 요청을 처리해야 하는 애플리케이션에서 핵심 인프라로 작동한다.

반면, 소규모의 실험적 프로젝트, 배치 예측만으로 충분한 경우, 또는 피처 집합이 매우 단순하고 모델 간 재사용이 거의 없는 환경에서는 피처 스토어 도입의 오버헤드가 이점보다 클 수 있다. 또한, 온라인 서빙 인프라가 전혀 구축되어 있지 않다면, 피처 스토어와 함께 이를 구축하는 부담이 추가된다.

다음 표는 피처 스토어 도입이 특히 유용한 상황과 덜 적합한 상황을 비교한다.

따라서 조직은 자신의 데이터와 MLOps 성숙도, 예측 요구사항을 평가한 후 피처 스토어의 도입 여부와 시기를 결정해야 한다. 일반적으로 모델이 프로덕션 환경에 다수 배포되고, 피처 엔지니어링의 복잡성이 증가하는 시점이 검토하기 적절한 시기이다.

피처 스토어 솔루션을 선택할 때는 조직의 기술 스택, 데이터 규모, 팀의 전문성, 그리고 비즈니스 요구사항을 종합적으로 고려해야 한다. 주요 선택 기준은 크게 기술적 요구사항, 운영 및 비용, 그리고 생태계 통합성으로 나눌 수 있다.

기술적 요구사항 측면에서는 먼저 지원하는 데이터 저장소와 피처 서빙 엔진을 확인해야 한다. 기존에 사용 중인 데이터 웨어하우스(예: Snowflake, BigQuery, Redshift)나 데이터 레이크(예: Amazon S3, HDFS)와의 호환성이 중요하다. 또한, 실시간 애플리케이션을 위한 저지연 온라인 스토어(예: Redis, Cassandra) 지원 여부와 필요한 피처 변환(일괄 처리, 스트리밍) 기능을 제공하는지 평가해야 한다. 시스템의 확장성과 처리량 한계도 고려 대상이다.

운영 및 비용 측면에서는 솔루션의 관리 복잡도와 학습 곡선을 살펴본다. 완전 관리형(Managed) 서비스인지, 아니면 자체 호스팅이 필요한지에 따라 운영 부담과 인프라 비용이 크게 달라진다. 또한, 피처 탐색, 피처 계보, 데이터 품질 모니터링과 같은 거버넌스 기능이 내장되어 있는지 확인하는 것이 중요하다. 이러한 기능은 장기적인 유지보수 비용을 줄이는 데 기여한다.

마지막으로 생태계 통합성을 평가해야 한다. 선택한 피처 스토어가 조직 내에서 사용 중인 머신러닝 플랫폼(예: MLflow, Kubeflow), 모델 서빙 프레임워크, 그리고 CI/CD 파이프라인과 원활하게 연동되는지가 핵심이다. 활발한 커뮤니티를 가진 오픈소스 프로젝트는 장기적인 발전 가능성과 문제 해결 지원 측면에서 유리하다. 최종 결정은 기술적 타당성, 총소유비용(TCO), 그리고 비즈니스 가치 창출 속도 간의 균형을 통해 이루어진다.

피처 스토어 시스템의 운영 및 유지보수는 장기적인 안정성과 신뢰성을 보장하는 핵심 활동이다. 효과적인 운영을 위해서는 데이터 파이프라인의 지속적인 모니터링, 피처 정의의 버전 관리, 그리고 시스템 성능 최적화가 필수적이다. 운영 팀은 피처 계산 작업의 성공/실패 여부, 데이터 신선도, 서빙 지연 시간 등의 지표를 실시간으로 추적해야 한다. 또한, 저장된 피처 데이터의 품질 검증과 이상치 탐지를 정기적으로 수행하여 머신러닝 모델의 성능 저하를 사전에 방지한다.

유지보수 측면에서는 피처 정의의 변경과 확장을 체계적으로 관리해야 한다. 새로운 피처가 추가되거나 기존 피처의 계산 로직이 변경될 때는 하위 호환성을 고려하여 점진적인 롤아웃 전략을 수립한다. 이를 통해 기존 모델 서비스에 영향을 주지 않도록 한다. 데이터 저장 비용을 관리하기 위해 사용 빈도가 낮은 오래된 피처 데이터에 대한 보관 정책이나 삭제 정책을 정의하고 주기적으로 정리 작업을 수행한다.

또한, 피처 스토어는 조직의 중요한 데이터 자산을 담고 있으므로 보안과 접근 제어가 매우 중요하다. 어떤 사용자나 애플리케이션이 어떤 피처에 접근할 수 있는지를 명확히 정의하고 관리한다. 데이터 개인정보 보호 규정(예: GDPR)을 준수하기 위해 민감한 정보가 포함된 피처는 적절히 익명화하거나 암호화해야 한다. 운영 팀은 정기적인 백업과 재해 복구 계획을 수립하여 데이터 손실 가능성에 대비한다.