AI at The Edge With Fermyon Wasm Functions

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

- 대상자: 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어

- 난이도: 중급 (WebAssembly, Spin, RAG 기술 활용)

핵심 요약

• Fermyon Wasm Functions를 사용한 엣지 컴퓨팅 기반 AI 스케줄링 어시스턴트(KubeAround) 구축
• Spin을 통해 전체적인 애플리케이션 배포 및 엣지-중앙 API 통합
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴을 활용한 개인화된 세션 추천 알고리즘

섹션별 세부 요약

1. 프론트엔드 및 엣지-API 아키텍처

• Vue.js 기반의 가볍고 반응형 UI 구현
• Fermyon Wasm Functions의 NoOps Key-Value Store 활용하여 실시간 추천 생성
• Spin의 정적 파일 서버 템플릿을 통한 빠른 로딩 처리
• Edge-API는 TypeScript로 구현, WebAssembly 다중 언어 지원을 활용한 성능 최적화

2. RAG 기반 추천 엔진

• Fermyon Cloud GPU에서 minilm 모델을 사용한 사용자 쿼리 임베딩
• Valkey와 Turso 벡터 DB를 통한 캐싱 및 유사도 검색 최적화
• Llama 3.2 또는 DeepSeek 모델을 사용한 개인화된 세션 추천
• Response teeing 기술을 활용한 캐시 및 스트리밍 병렬 처리

3. 배포 및 확장성 고려사항

• Spin CLI를 통한 로컬 테스트 및 배포 (spin build, spin up, spin aka deploy)
• Fermyon Wasm Functions의 OCI 레지스트리 기반의 글로벌 배포
• SpinKube를 통한 Kubernetes와의 호환성 유지
• Valkey 및 Turso와의 통합을 통한 확장성 보장

결론

• Fermyon Wasm Functions + Spin을 활용한 엣지-중앙 API 통합 아키텍처로 빠른 추천 생성 가능
• RAG 패턴을 통해 개인화된 세션 추천의 정확도 및 속도 향상
• Spin CLI와 Kubernetes 기반 배포를 통해 확장성과 보안을 동시에 달성
• Edge-API의 NoOps Key-Value Store 사용으로 캐싱 최적화 및 저지연 처리 가능