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AI / ML·dropbox-techDropbox Tech·

Dropbox Dash 실시간 AI 를 지탱하는 feature store 내부

문제Dropbox Dash의 검색과 에이전트는 한 질의에서 수천 건의 feature lookup을 수행하면서도 100ms 미만 지연과 최신 사용자 신호를 요구했다.
접근Feast를 오케스트레이션 계층으로 쓰고, Go 기반 serving layer, Spark 배치, Dynovault 온라인 저장소, streaming/direct write ingestion을 결합했다.
결과serving 오버헤드를 5~10ms로 낮춰 p95 25~35ms를 달성했다. 변경 감지로 배치 쓰기량은 수억 건에서 100만 건 미만으로 줄고 갱신 시간은 1시간 이상에서 5분 미만이 됐다.
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