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Dev.toAI/ML
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Veo 3.1 Lite와 Firebase 기반의 Serverless AI 비디오 확장 아키텍처 구현
Extending a Video with Angular, Veo 3.1 Lite, Firebase Cloud Functions, and Firebase Cloud Storage
AI 요약
Context
고품질 비디오 생성의 높은 비용과 속도 지연 문제를 해결하기 위한 효율적인 파이프라인 필요성 증대. 클라이언트 측의 리소스 제한과 API 보안 노출 위험을 방지하기 위한 서버리스 중계 구조 설계가 요구됨.
Technical Solution
- Angular 프론트엔드와 Firebase Cloud Functions를 분리하여 AI 연산 부하를 Backend로 위임한 구조 설계
- Vertex AI의 Veo 3.1 Lite 모델을 채택하여 720p 해상도의 비디오 생성 및 확장 기능 구현
- Firebase Remote Config를 통한 비디오 확장 횟수 및 파라미터의 동적 제어로 런타임 유연성 확보
- GCS URI 및 MIME 타입을 매개체로 사용하는 Cloud Storage 기반의 비동기 비디오 전달 체계 구축
- Firebase Local Emulator Suite를 도입하여 Cloud Run 배포 전 로컬 환경에서의 함수 검증 프로세스 최적화
- 클라이언트 측 Signal 기반 상태 관리로 비디오 생성 중 중복 요청 방지 및 카운터 제어 로직 구현
실천 포인트
1. AI API 호출 시 Client-side 환경 변수 노출을 방지하기 위해 Cloud Functions 사용 여부 검토
2. API 할당량 및 비용 관리를 위해 Remote Config를 통한 기능 제한(Rate Limit) 로직 설계
3. 대용량 미디어 파일 처리 시 Direct Upload/Download 대신 GCS URI를 통한 참조 전달 방식 적용