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# 功能處理
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Amazon SageMaker 功能存放區功能處理是一種可讓您將原始資料轉換為機器學習 (ML) 功能的功能。它為您提供了功能處理器 SDK，您可以使用該 SDK 將批次資料來源中的資料轉換並擷取到功能群組中。透過此功能，特徵存放區負責基礎架構，包括佈建運算環境，以及建立和維護 Pipelines 以載入和擷取資料。這樣，您就可以專注於包含轉換函式 (例如，產品檢視計數、交易值平均值)、來源 (套用此轉換的位置) 和接收器 (將計算功能值寫入的位置) 的功能處理器定義。

特徵處理器管道是 Pipelines 管道。作為 Pipelines，您也可以在主控台中使用 SageMaker AI 歷程來追蹤排程的特徵處理器管道。如需 SageMaker AI 歷程的詳細資訊，請參閱[Amazon SageMaker 機器學習 (ML) 歷程追蹤](lineage-tracking.md)。這包含追蹤排程執行、視覺化歷程以追蹤特徵回到其資料來源，以及在單一環境中檢視共用特徵處理器。如需使用 Feature Store 搭配主控台的相關資訊，請參閱[從主控台檢視管道執行](feature-store-use-with-studio.md#feature-store-view-feature-processor-pipeline-executions-studio)。

**Topics**
+ [功能儲存功能處理器 SDK](feature-store-feature-processor-sdk.md)
+ [遠端執行功能儲存功能處理器](feature-store-feature-processor-execute-remotely.md)
+ [建立和執行功能儲存功能處理器管線](feature-store-feature-processor-create-execute-pipeline.md)
+ [以排程和事件為基礎執行特徵處理器管道](feature-store-feature-processor-schedule-pipeline.md)
+ [監控 Amazon SageMaker Feature Store 特徵處理器管道](feature-store-feature-processor-monitor-pipeline.md)
+ [IAM 許可和執行角色](feature-store-feature-processor-iam-permissions.md)
+ [特徵處理器限制、上限和配額](feature-store-feature-processor-quotas.md)
+ [資料來源](feature-store-feature-processor-data-sources.md)
+ [常見使用案例的特徵處理程式碼範例](feature-store-feature-processor-examples.md)