솔로 개발자가 온디바이스 Rust와 클라우드 AI를 결합한 이중 아키텍처로 오프라인 AI 워드로브 앱을 구축한 과정

Context

기존 워드로브 앱은 모든 요청을 서버로 전송하여 응답 지연과 오프라인 미작동 문제가 있었다. 실시간 피드백이 필요한 컬러 분석 기능과 AI 이해 기능이 공존했다.

Technical Solution

• Dart의 CPU 집약적 연산 한계를 극복하기 위해 Rust로 온디바이스 처리 엔진 재작성
• flutter_rust_bridge를 사용한 Flutter-Rust 브릿지 연결 구현
• CIE Delta E 기반 컬러 조화 알고리즘 3차 완전 재작성- 중앙 Android 기기에서 20-30ms 응답시간 달성- APK 크기 4MB 증가에 그침
• SQLite를 로컬 소스 오브 트루스로 지정, 연결 상태와 관계없이 핵심 기능 가용성 확보
• 클라우드 비전 모델과 LLM을 각각 의도된 용도에만 분리 사용

Impact

중간 가격대 Android 스마트폰에서 50ms 이상의 응답시간을 20-30ms로 단축했다.

Key Takeaway

성능 요구사항이 다른 처리를 전용 런타임에 분리하면 응답성과 사용자 경험 모두 개선할 수 있다.