Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Konfigurasi penyimpanan Toko Fitur
Amazon SageMaker Feature Store terdiri dari toko online dan toko offline. Toko online memungkinkan pencarian fitur real-time untuk inferensi, sedangkan toko offline berisi data historis untuk pelatihan model dan inferensi batch. Saat membuat grup fitur, Anda memiliki opsi untuk mengaktifkan toko online, toko offline, atau keduanya. Saat Anda mengaktifkan keduanya, keduanya disinkronkan untuk menghindari perbedaan antara data pelatihan dan penyajian. Untuk informasi lebih lanjut tentang toko online dan offline serta konsep Toko Fitur lainnya, lihat[Konsep Toko Fitur](feature-store-concepts.md).
Topik berikut membahas jenis penyimpanan toko online dan format tabel toko offline.
**Topics**
+ [Toko online](feature-store-storage-configurations-online-store.md)
+ [Toko offline](feature-store-storage-configurations-offline-store.md)
+ [Mode throughput](feature-store-throughput-mode.md)
# Toko online
Toko online adalah toko data latensi rendah dan ketersediaan tinggi yang menyediakan pencarian fitur secara real-time. Hal ini biasanya digunakan untuk melayani model pembelajaran mesin (ML). Anda dapat memilih antara toko online standar (`Standard`) atau toko online tingkat dalam memori (`InMemory`), pada saat Anda membuat grup fitur. Dengan cara ini, Anda dapat memilih jenis penyimpanan yang paling cocok dengan pola baca dan tulis untuk aplikasi tertentu, sambil mempertimbangkan kinerja dan biaya. Untuk detail selengkapnya tentang harga, lihat [ SageMaker Harga Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).
Toko online berisi `StorageType` opsi berikut. Untuk informasi lebih lanjut tentang konten toko online, lihat [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OnlineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OnlineStoreConfig.html).
## Jenis penyimpanan tingkat standar
`Standard`Tingkat adalah penyimpanan data latensi rendah terkelola untuk grup fitur toko online. Ini menyediakan pengambilan data cepat untuk layanan model ML untuk aplikasi Anda. `Standard`adalah jenis penyimpanan default.
## Jenis penyimpanan tingkat dalam memori
`InMemory`Tingkat adalah penyimpanan data terkelola untuk grup fitur toko online yang mendukung pengambilan latensi sangat rendah. Ini menyediakan pengambilan data real-time skala besar untuk penyajian model ML yang digunakan untuk aplikasi throughput tinggi. `InMemory`Tingkat ini didukung oleh Amazon ElastiCache (Redis OSS). Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Apa itu Amazon ElastiCache (Redis OSS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/WhatIs.html))? .
`InMemory`Tingkat toko online mendukung jenis koleksi, yaitu daftar, set, dan vektor. Untuk informasi selengkapnya tentang jenis `InMemory` koleksi, lihat[Jenis koleksi](feature-store-collection-types.md).
Feature Store menyediakan latensi rendah membaca dan menulis ke toko online. Latensi aplikasi terutama terdiri dari dua komponen utama: infrastruktur atau latensi jaringan dan latensi API Feature Store. Pengurangan latensi jaringan membantu mendapatkan pembacaan dan penulisan latensi terendah ke Feature Store. Anda dapat mengurangi latensi jaringan ke Feature Store dengan menerapkan AWS PrivateLink ke titik akhir Feature Store Runtime. Dengan AWS PrivateLink, Anda dapat mengakses secara pribadi semua operasi API Runtime Store Fitur dari Amazon Virtual Private Cloud (VPC) Anda dengan cara yang dapat diskalakan dengan menggunakan titik akhir VPC antarmuka. AWS PrivateLink Penerapan dengan `privateDNSEnabled` opsi ditetapkan sebagai true:
+ Itu membuat semua read/write lalu lintas Toko Fitur dalam VPC Anda.
+ Itu membuat lalu lintas di AZ yang sama dengan klien yang berasal saat menggunakan Feature Store. Ini menghindari “hop” antara AZs mengurangi latensi jaringan.
Ikuti langkah-langkah di [Akses AWS layanan menggunakan titik akhir VPC antarmuka untuk penyiapan AWS PrivateLink ke Feature](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html) Store. Nama layanan untuk Feature Store Runtime in AWS PrivateLink adalah`com.amazonaws.region.sagemaker.featurestore-runtime`.
Skala toko online `InMemory` tingkat secara otomatis berdasarkan penggunaan dan permintaan penyimpanan. Penskalaan otomatis dapat memakan waktu beberapa menit untuk beradaptasi dengan pola penggunaan baru jika berubah dengan cepat. Selama penskalaan otomatis:
+ Operasi tulis ke grup fitur mungkin menerima kesalahan pelambatan. Anda harus mencoba kembali permintaan Anda beberapa menit kemudian.
+ Operasi baca ke grup fitur mungkin menerima kesalahan pelambatan. Strategi coba lagi standar cocok dalam kasus ini.
+ Operasi baca mungkin melihat peningkatan latensi.
Ukuran maksimum grup fitur `InMemory` tingkat default adalah 50 GiB.
Perhatikan bahwa `InMemory` tingkat saat ini hanya mendukung grup fitur online, bukan grup fitur online\$1offline, jadi tidak ada replikasi antara toko online dan offline untuk tingkat tersebut. `InMemory` Selain itu, `InMemory` tingkat saat ini tidak mendukung kunci KMS yang dikelola pelanggan.
# Toko offline
Toko offline digunakan untuk data historis ketika pengambilan sub-detik tidak diperlukan. Ini biasanya digunakan untuk eksplorasi data, pelatihan model, dan inferensi batch.
Saat Anda mengaktifkan toko online dan offline untuk grup fitur Anda, keduanya menyimpan sinkronisasi untuk menghindari perbedaan antara data pelatihan dan penyajian. Harap dicatat bahwa grup fitur toko online dengan jenis `InMemory` penyimpanan diaktifkan saat ini tidak mendukung grup fitur yang sesuai di toko offline (tidak ada replikasi online ke offline). Untuk informasi selengkapnya tentang penyajian model ML di Amazon SageMaker Feature Store, lihat[Toko online](feature-store-storage-configurations-online-store.md).
Toko offline berisi `TableFormat` opsi berikut. Untuk informasi tentang konten toko offline, lihat [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html)di Referensi Amazon SageMaker API.
## Format tabel Glue
`Glue`Format (default) adalah format tabel tipe Hive standar untuk AWS Glue. Dengan AWS Glue, Anda dapat menemukan, menyiapkan, memindahkan, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Ini juga mencakup produktivitas tambahan dan perkakas operasi data untuk menulis, menjalankan pekerjaan, dan mengimplementasikan alur kerja bisnis. Untuk informasi lebih lanjut tentang AWS Glue, lihat [Apa itu AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) .
## Format tabel gunung es
`Iceberg`Format (disarankan) adalah format tabel terbuka untuk tabel analitik yang sangat besar. Dengan`Iceberg`, Anda dapat memadatkan file data kecil menjadi lebih sedikit file besar di partisi, menghasilkan kueri yang jauh lebih cepat. Operasi pemadatan ini bersamaan dan tidak memengaruhi operasi baca dan tulis yang sedang berlangsung pada grup fitur. Untuk informasi selengkapnya tentang mengoptimalkan tabel Gunung Es, lihat [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-data-optimization.html) dan panduan pengguna. [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-compaction.html)
`Iceberg`mengelola koleksi besar file sebagai tabel dan mendukung operasi danau data analitik modern. Jika Anda memilih `Iceberg` opsi saat membuat grup fitur baru, Amazon SageMaker Feature Store membuat `Iceberg` tabel menggunakan format file Parket, dan mendaftarkan tabel dengan file. AWS Glue Data Catalog Untuk informasi selengkapnya tentang format `Iceberg` tabel, lihat [Menggunakan tabel Apache Iceberg](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg.html).
**penting**
Perhatikan bahwa untuk grup fitur dalam format `Iceberg` tabel, Anda harus menentukan `String` sebagai jenis fitur untuk waktu acara. Jika Anda menentukan jenis lainnya, Anda tidak dapat membuat grup fitur dengan sukses.
# Mode throughput
Amazon SageMaker Feature Store menyediakan dua model harga untuk dipilih: mode throughput on-demand (`On-demand`) dan provisioned (`Provisioned`). `On-demand`bekerja paling baik untuk lalu lintas yang kurang dapat diprediksi, sementara `Provisioned` bekerja paling baik untuk lalu lintas yang konsisten dan dapat diprediksi.
Anda memiliki opsi untuk beralih antara `On-demand` dan mode `Provisioned` throughput untuk grup fitur tertentu, untuk mengakomodasi periode di mana pola lalu lintas aplikasi berubah atau kurang dapat diprediksi. Anda hanya dapat memperbarui mode throughput grup fitur Anda menjadi `On-demand` sekali dalam periode 24 jam. Mode throughput dapat diperbarui secara terprogram menggunakan [UpdateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureGroup.html)API atau melalui UI konsol. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan konsol, lihat[Menggunakan Amazon SageMaker Feature Store di konsol](feature-store-use-with-studio.md).
Anda dapat menggunakan mode `Provisioned` throughput dengan grup fitur khusus offline atau grup fitur dengan jenis penyimpanan. `Standard` Untuk konfigurasi penyimpanan lainnya, mode `On-demand` throughput digunakan. Untuk informasi tentang konfigurasi penyimpanan online dan offline, lihat [Toko online](feature-store-storage-configurations-online-store.md) dan[Toko offline](feature-store-storage-configurations-offline-store.md), masing-masing.
Untuk detail selengkapnya tentang harga, lihat [ SageMaker Harga Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).
**Topics**
+ [Mode throughput sesuai permintaan](#feature-store-throughput-mode-on-demand)
+ [Mode throughput yang disediakan](#feature-store-throughput-mode-provisioned)
+ [Metrik mode throughput](#feature-store-throughput-mode-metrics)
+ [Batas mode throughput](#feature-store-throughput-mode-limits)
## Mode throughput sesuai permintaan
Mode throughput `On-demand` (default) berfungsi paling baik saat Anda menggunakan grup fitur dengan beban kerja yang tidak diketahui, lalu lintas aplikasi yang tidak dapat diprediksi, dan Anda tidak dapat memperkirakan persyaratan kapasitas.
`On-demand`Mode ini menagih Anda untuk membaca dan menulis yang dilakukan aplikasi Anda pada grup fitur Anda. Anda tidak perlu menentukan berapa banyak throughput baca dan tulis yang Anda harapkan untuk dilakukan aplikasi Anda karena Feature Store langsung mengakomodasi beban kerja Anda saat naik atau turun. Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, yang diukur dalam `ReadRequestsUnits` dan`WriteRequestsUnits`.
Anda dapat mengaktifkan mode `On-demand` throughput menggunakan [CreateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFeatureGroup.html)atau [UpdateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureGroup.html) APIs atau melalui UI konsol. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan UI konsol, lihat[Menggunakan Amazon SageMaker Feature Store di konsol](feature-store-use-with-studio.md).
**penting**
Anda hanya dapat memperbarui mode throughput grup fitur Anda menjadi `On-demand` sekali dalam periode 24 jam.
## Mode throughput yang disediakan
Mode `Provisioned` throughput bekerja paling baik saat Anda menggunakan grup fitur dengan beban kerja yang dapat diprediksi dan Anda dapat memperkirakan persyaratan kapasitas untuk mengontrol biaya. Ini dapat membuatnya lebih hemat biaya untuk beban kerja tertentu di mana Anda dapat mengantisipasi persyaratan throughput sebelumnya.
Saat Anda mengatur grup fitur ke `Provisioned` mode, Anda menentukan unit kapasitas yang merupakan jumlah maksimum kapasitas yang dapat dikonsumsi aplikasi dari grup fitur. Jika aplikasi Anda melebihi kapasitas `Provisioned` throughput ini, aplikasi tersebut tunduk pada pembatasan permintaan.
Berikut ini mencakup informasi tentang unit kapasitas baca dan tulis.
+ Mengambil satu record hingga 4 KB menggunakan `GetRecord` API akan mengkonsumsi *setidaknya* 1 RCU (unit kapasitas baca). Mengambil muatan yang lebih besar mungkin membutuhkan lebih banyak. Jumlah total unit kapasitas baca yang diperlukan tergantung pada ukuran item, termasuk metadata kecil per catatan yang ditambahkan oleh layanan Feature Store.
+ Permintaan tulis tunggal dengan muatan 1 KB menggunakan `PutRecord` API akan menggunakan *setidaknya* 1 WCU (unit kapasitas tulis), dengan muatan pecahan dibulatkan ke KB terdekat. Ini mungkin mengkonsumsi lebih banyak tergantung pada waktu acara, status penghapusan catatan, dan status time to live (TTL). Untuk informasi lebih lanjut tentang TTL, lihat[Durasi Time to Live (TTL) untuk rekaman](feature-store-time-to-live.md).
**penting**
Saat mengatur unit kapasitas Anda, pertimbangkan hal berikut:
Anda akan dikenakan biaya untuk kapasitas baca dan tulis yang Anda berikan untuk grup fitur Anda, bahkan jika Anda tidak sepenuhnya memanfaatkan kapasitas tersebut`Provisioned`.
Jika Anda menyetel kapasitas baca atau tulis terlalu rendah, permintaan Anda mungkin mengalami pembatasan.
Dalam beberapa kasus, catatan dapat menggunakan unit kapasitas tambahan karena metadata tingkat rekaman yang ditambahkan oleh layanan Feature Store untuk mengaktifkan berbagai fitur.
Mengambil hanya sebagian fitur yang menggunakan `GetRecord` atau masih `BatchGetRecord` APIs akan menggunakan RCU yang sesuai dengan seluruh catatan.
Untuk kapasitas tulis, Anda harus menyediakan 2x kapasitas puncak baru-baru ini untuk menghindari pelambatan saat melakukan pengisian ulang atau konsumsi massal yang dapat menghasilkan sejumlah besar penulisan catatan sejarah. Ini karena menulis catatan sejarah menghabiskan kapasitas menulis tambahan.
Toko Fitur saat ini tidak mendukung penskalaan otomatis untuk `Provisioned` mode.
Anda dapat mengaktifkan mode `On-demand` throughput menggunakan [CreateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFeatureGroup.html)atau [UpdateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureGroup.html) APIs atau melalui UI konsol. Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan UI konsol, lihat[Menggunakan Amazon SageMaker Feature Store di konsol](feature-store-use-with-studio.md).
Berikut ini menjelaskan bagaimana Anda dapat menambah atau mengurangi throughput RCU dan WCU untuk grup fitur Anda saat `Provisioned` mode diaktifkan.
**Meningkatkan throughput yang disediakan**
Anda dapat meningkatkan RCU atau WCU sesering yang diperlukan menggunakan [UpdateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureGroup.html)API atau UI konsol.
**Mengurangi throughput yang disediakan**
Anda dapat mengurangi RCU dan WCU (atau keduanya) untuk grup fitur yang menggunakan [UpdateFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureGroup.html)API atau UI konsol.
Ada kuota default pada jumlah penurunan `Provisioned` kapasitas yang dapat Anda lakukan pada grup fitur Anda per hari. Satu hari ditentukan berdasarkan Waktu Universal Terkoordinasi (UTC). Pada hari tertentu, Anda dapat memulai dengan melakukan hingga empat penurunan dalam satu jam selama Anda belum melakukan penurunan lainnya pada hari tersebut. Selanjutnya, Anda dapat melakukan satu penurunan tambahan per jam selama tidak ada penurunan pada jam sebelumnya. Hal ini secara efektif menjadikan jumlah maksimum penurunan dalam sehari menjadi 27 kali (4 penurunan dalam satu jam pertama, dan 1 penurunan untuk masing-masing jendela 1 jam berikutnya dalam sehari).
## Metrik mode throughput
Grup fitur dalam `On-demand` mode akan memancarkan `ConsumedReadRequestsUnits` dan `ConsumedWriteRequestsUnits` metrik. Grup fitur dalam `Provisioned` mode akan memancarkan `ConsumedReadCapacityUnits` dan `ConsumedWriteCapacityUnits` metrik. Untuk informasi selengkapnya tentang metrik Toko Fitur, lihat[Metrik Toko SageMaker Fitur Amazon](monitoring-cloudwatch.md#cloudwatch-metrics-feature-store).
## Batas mode throughput
Masing-masing Akun AWS memiliki kuota atau batasan layanan default yang diterapkan untuk membantu memastikan ketersediaan dan mengelola risiko penagihan. Untuk informasi tentang kuota dan batas default, lihat[Kuota, aturan penamaan, dan tipe data](feature-store-quotas.md).
Dalam beberapa kasus, batasan ini mungkin lebih rendah dari yang dinyatakan dalam dokumentasi. Jika Anda membutuhkan batas yang lebih tinggi, Anda dapat mengajukan permintaan kenaikan. Sebaiknya lakukan sebelum mencapai batas saat ini untuk menghindari gangguan pada pekerjaan Anda. Untuk informasi tentang kuota layanan dan cara meminta peningkatan kuota, lihat kuota [AWS layanan](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_service_limits.html).