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# 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 定價](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/)。
線上儲存包含下列 `StorageType` 選項。如需線上儲存內容的詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OnlineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OnlineStoreConfig.html)。
## 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 OSS) 提供支援。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon ElastiCache (Redis OSS)？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/WhatIs.html)。
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](feature-store-collection-types.md)。
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：基礎架構或網路延遲和特徵商店 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。您可以部署到特徵商店執行期端點 AWS PrivateLink ，以減少特徵商店的網路延遲。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：
+ 它會將您的 VPC 中的所有特徵商店讀取/寫入流量保留。
+ 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。這樣可以避免 AZ 之間的 “跳躍”，從而減少網路延遲。
請依照[使用介面 VPC 端點存取服務 AWS](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html)中的步驟， AWS PrivateLink 將 設定為特徵商店。中特徵商店執行期的服務名稱 AWS PrivateLink 為 `com.amazonaws.region.sagemaker.featurestore-runtime`。
`InMemory` 層線上儲存會根據儲存體用量和要求自動擴展。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，該 `InMemory` 層目前不支援客戶受管 KMS 金鑰。