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# 오프라인 저장소
오프라인 저장소는 1초 미만의 검색이 필요하지 않는 과거 데이터에 사용됩니다. 일반적으로 데이터 탐색, 모델 훈련 및 일괄 추론에 사용됩니다.
특성 그룹에 대해 온라인 저장소와 오프라인 저장소를 모두 활성화하면 두 저장소가 모두 동기화되어 훈련 데이터와 제공 데이터 간의 불일치를 피할 수 있습니다. `InMemory` 스토리지 유형이 활성화된 온라인 저장소 특성 그룹은 현재 오프라인 저장소에서 해당 특성 그룹을 지원하지 않습니다(온라인-오프라인 복제 불가). Amazon SageMaker Feature Store에서 제공하는 ML 모델에 대한 자세한 내용은 [온라인 저장소](feature-store-storage-configurations-online-store.md) 섹션을 참조하세요.
오프라인 저장소에는 다음 `TableFormat`옵션이 있습니다. 오프라인 저장소 콘텐츠에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker API 참조의 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html) 섹션을 참조하세요.
## Glue 테이블 형식
`Glue` 형식(기본값)은 AWS Glue를 위한 표준 Hive 유형 테이블 형식입니다. AWS Glue를 사용하면 여러 소스에서 데이터를 검색, 준비, 이동 및 통합할 수 있습니다. 또한 작성, 작업 실행, 비즈니스 워크플로 구현을 위한 추가 생산성 및 데이터 운영 도구도 포함됩니다. 에 대한 자세한 내용은 [란 무엇입니까 AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)를 AWS Glue참조하십시오.
## Iceberg 테이블 형식
`Iceberg` 형식(권장)은 대규모 분석 테이블에 대한 오픈 테이블 형식입니다. `Iceberg`를 사용하면 작은 데이터 파일을 파티션에 있는 더 적은 수의 큰 파일로 압축하여 쿼리 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이 압축 작업은 동시에 수행되며 특성 그룹에서 진행 중인 읽기 및 쓰기 작업에는 영향을 주지 않습니다. Iceberg 테이블 최적화에 대한 자세한 내용은 [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-data-optimization.html) 및 [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-compaction.html) 사용 설명서를 참조하세요.
`Iceberg`는 대규모 파일 컬렉션을 테이블로 관리하고 최신 분석 데이터 레이크 작업을 지원합니다. 새 특성 그룹 생성 시 `Iceberg`옵션을 선택하면 Amazon SageMaker 특성 저장소는 Parquet 파일 형식을 사용하여 테이블을 생성하고 `Iceberg`테이블을 AWS Glue Data Catalog에 등록합니다. `Iceberg` 테이블 형식에 대한 자세한 내용은 [Using Apache Iceberg tables](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg.html)을 참조하세요.
**중요**
`Iceberg` 테이블 형식의 특성 그룹의 경우, 이벤트 시간의 특성 유형을 `String`으로 지정해야 함에 유의하세요. 다른 유형을 지정하면 특성 그룹을 성공적으로 생성할 수 없습니다.