線上儲存

線上儲存是一種低延遲、高可用性的資料儲存，可提供即時查詢功能。它通常用於機器學習 (ML) 模型服務。您可以在建立特徵群組時選擇標準線上儲存 (Standard) 或記憶體內層線上儲存 (InMemory)。透過這種方式，您可以在考慮效能和成本的同時，選取最符合特定應用程式的讀取和寫入模式的儲存類型。如需定價的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker Pricing 。

線上儲存包含下列 StorageType 選項。如需線上商店內容的詳細資訊，請參閱 OnlineStoreConfig。

標準層儲存類型

該 Standard 層是適用於線上儲存特徵群組的受管低延遲資料儲存。它為您的應用程式提供機器學習 (ML) 模型服務的快速資料擷取。Standard 是預設的儲存類型。

記憶體內層儲存類型

該 InMemory 層是適用於線上儲存特徵群組的受管資料儲存，支援非常低延遲的擷取。它為用於高輸送量應用程式的機器學習 (ML) 模型服務提供大規模即時資料擷取。InMemory 層由 Amazon ElastiCache （Redis） 提供動力OSS。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Amazon ElastiCache （Redis）OSS？。

線上儲存 InMemory 層支援集合類型，也就是清單、集合和向量。如需InMemory集合類型的詳細資訊，請參閱 集合類型。

特徵商店為線上儲存提供低延遲的讀取和寫入功能。應用程式延遲主要由兩個主要元件組成：基礎設施或網路延遲和特徵存放區API延遲。減少網路延遲有助於獲得對特徵商店的最低延遲讀寫。您可以部署至 Feature Store Runtime 端點 AWS PrivateLink ，以減少對 Feature Store 的網路延遲。透過 AWS PrivateLink，您可以使用介面VPC端點，以可擴展的方式從 Amazon Virtual Private Cloud （VPC） 私下存取所有 Feature Store 執行期API操作。privateDNSEnabled 選項設定為 true 的 AWS PrivateLink 部署：

• 它會將所有 Feature Store 讀取/寫入流量保留在您的 內VPC。

• 它會在使用特徵商店時，將流量與產生流量的用戶端保持在相同的 AZ 中。這可避免AZs減少網路延遲之間的「跳轉」。

請依照使用介面VPC端點存取 AWS 服務中的步驟 AWS PrivateLink ，將 設定為 Feature Store。中 Feature Store Runtime 的服務名稱 AWS PrivateLink 為 com.amazonaws.region.sagemaker.featurestore-runtime。

InMemory 分層線上商店會根據儲存用量和請求自動擴展。如果使用量快速變化，自動調整可能需要幾分鐘的時間來適應新的使用模式。在自動擴展期間：

• 特徵群組的寫入操作可能會收到限流錯誤。您應該在幾分鐘後重試您的要求。

• 特徵群組的讀取操作可能會收到限流錯誤。在這種情況下，適用標準重試策略。

• 讀取操作可能會出現延遲提升。

預設 InMemory 層特徵群組大小上限為 50 GiB。

請注意，該 InMemory 層目前僅支援線上特徵群組，不支援線上 + 離線特徵群組，因此 InMemory 層的線上和離線儲存之間不會進行複寫。此外， InMemory層目前不支援客戶受管KMS金鑰。