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# 機能の処理
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Amazon SageMaker Feature Store 特徴量処理 は、raw データを機械学習 (ML) 機能に変換できる機能です。バッチデータソースのデータを変換して特徴量グループに取り込むことができる Feature Processor SDK を提供します。特徴量ストアはこの機能を使って、コンピューティング環境のプロビジョニングや、データの読み込みと取り込みを行う Pipelines の作成とメンテナンスなど、基盤となるインフラストラクチャを管理します。これにより、変換関数 (製品ビュー数、トランザクション金額の平均値など)、ソース (この変換を適用する場所)、シンク (計算された特徴量値を書き込む場所) を含む特徴量プロセッサ定義に集中できます。

Feature Processor Pipelines は Pipelines のパイプラインです。Pipelines として、コンソールで SageMaker AI リネージを使用してスケジュール済みの Feature Processor パイプラインを追跡することもできます。SageMaker AI のリネージの詳細については、「[Amazon SageMaker ML 系統追跡](lineage-tracking.md)」を参照してください。これには、スケジュール済みの実行の追跡、リネージュの視覚化による特徴量のデータソースまでの追跡、単一環境での共有特徴量プロセッサの表示が含まれます。コンソールで特徴量ストアを使用する方法の詳細については、「[コンソールからパイプライン実行を表示する](feature-store-use-with-studio.md#feature-store-view-feature-processor-pipeline-executions-studio)」を参照してください。

**Topics**
+ [Feature Store Feature Processor SDK](feature-store-feature-processor-sdk.md)
+ [Feature Store Feature Processor のリモートでの実行](feature-store-feature-processor-execute-remotely.md)
+ [Feature Store Feature Processor パイプラインの作成と実行](feature-store-feature-processor-create-execute-pipeline.md)
+ [Feature Processor パイプラインのスケジュール済みの実行とイベントベースの実行](feature-store-feature-processor-schedule-pipeline.md)
+ [Amazon SageMaker Feature Store Feature Processor パイプラインのモニタリング](feature-store-feature-processor-monitor-pipeline.md)
+ [IAM アクセス許可と実行ロール](feature-store-feature-processor-iam-permissions.md)
+ [Feature Processor の制約、制限、クォータ](feature-store-feature-processor-quotas.md)
+ [データソース](feature-store-feature-processor-data-sources.md)
+ [一般的なユースケース向けの特徴量処理 コードの例](feature-store-feature-processor-examples.md)