优秘智能观察：海外云厂商AI基础设施的持续迭代，对国内企业AI化落地的效率优化有重要参考价值，本次AWS推出的SageMaker特征库新能力，进一步降低了大规模机器学习（ML）场景的开发与运行成本。
SageMaker Feature Store本次核心更新是什么
2026年8月28日，AWS官方宣布为Amazon SageMaker Feature Store推出两项全新API，进一步完善这项全托管特征存储服务的能力：
- BatchWriteRecord：单次API调用最多可跨多个特征组写入25条记录，支持部分成功语义、单条记录生命周期控制，保留原有的基于事件时间的排序保障。
- ListRecords：支持分页枚举特征组内的记录标识符，同时兼容标准存储层（DynamoDB底层）与内存存储层（Redis底层）。
官方同步发布了完整的Boto3调用代码示例，开发者可查阅AWS官方文档快速上手使用。
新能力解决的两大企业ML落地痛点
SageMaker Feature Store是面向机器学习场景的全托管专用存储库，负责存储、共享和管理ML模型所需的特征数据，既支持低延迟的实时推理在线服务，也支持用于历史数据留存与模型训练的离线存储，是AI应用落地的核心基础设施之一。本次更新针对性解决了企业规模化落地ML时普遍遇到的两大痛点：
- 高吞吐场景调用开销过大：此前仅支持单条记录写入API，高吞吐特征管道需要循环调用API，单条记录单个特征组就要调用一次，连接开销高、吞吐量受限。比如每秒处理1万条记录的欺诈检测管道，跨5个特征组就要每秒调用5万次API才能维持特征更新，运行成本极高。新的批量写入API大幅降低了调用开销，显著提升高吞吐场景的运行效率。
- 内存层记录丢失无法恢复：此前使用内存存储层的用户没有办法浏览或枚举在线存储的记录，一旦因为故障或漏洞丢失记录标识符，对应记录就会永久无法找回，也没有离线存储或查询接口可回溯。新的ListRecords API解决了这一问题，让内存层记录可枚举、可追溯。
给企业主的启示
优秘智能点评：AI底层基础设施的持续迭代，正在不断降低企业落地AI应用的技术门槛和成本。对于不同规模的企业来说，无需从零搭建底层AI能力，选择成熟的场景化AI解决方案，就能快速享受到技术进步带来的效率红利。
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