Los miércoles compartimos proyectos en desarrollo y experimentos tecnológicos. Hoy exploramos un POC (Proof of Concept) con WebAssembly para optimizar operaciones computacionalmente intensivas en el navegador.
El Problema a Resolver
Las aplicaciones web modernas necesitan procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real: análisis de imágenes, cálculos financieros, procesamiento de audio, o manipulación de datasets masivos. JavaScript, aunque optimizado, tiene limitaciones de performance para estas tareas.
WebAssembly Como Solución
WebAssembly (WASM) permite ejecutar código compilado cerca de la velocidad nativa en el navegador. La hipótesis del experimento: combinar JavaScript para UI y WASM para computación intensiva puede mejorar significativamente el rendimiento.
Estructura del POC
Caso de estudio: Sistema de procesamiento de imágenes para filtros en tiempo real
Stack experimental:
- Rust: Para lógica de procesamiento (compila a WASM)
- wasm-pack: Para generar bindings JavaScript
- Canvas API: Para renderizado de imágenes
- Web Workers: Para no bloquear el hilo principal
Implementación Paso a Paso
1. Función de procesamiento en Rust:
// lib.rs
use wasm_bindgen::prelude::*;
#[wasm_bindgen]
pub struct ImageProcessor {
width: u32,
height: u32,
data: Vec,
}
#[wasm_bindgen]
impl ImageProcessor {
#[wasm_bindgen(constructor)]
pub fn new(width: u32, height: u32, data: Vec) -> ImageProcessor {
ImageProcessor { width, height, data }
}
#[wasm_bindgen]
pub fn apply_blur(&mut self, radius: u32) {
// Implementación optimizada de blur gaussiano
let mut result = vec![0u8; self.data.len()];
for y in 0..self.height {
for x in 0..self.width {
let mut r = 0u32;
let mut g = 0u32;
let mut b = 0u32;
let mut count = 0u32;
// Kernel de convolución optimizado
for dy in -(radius as i32)..(radius as i32) {
for dx in -(radius as i32)..(radius as i32) {
let nx = x as i32 + dx;
let ny = y as i32 + dy;
if nx >= 0 && nx < self.width as i32 &&
ny >= 0 && ny < self.height as i32 {
let idx = ((ny * self.width as i32 + nx) * 4) as usize;
r += self.data[idx] as u32;
g += self.data[idx + 1] as u32;
b += self.data[idx + 2] as u32;
count += 1;
}
}
}
let idx = ((y * self.width + x) * 4) as usize;
result[idx] = (r / count) as u8;
result[idx + 1] = (g / count) as u8;
result[idx + 2] = (b / count) as u8;
result[idx + 3] = self.data[idx + 3]; // Alpha sin cambios
}
}
self.data = result;
}
#[wasm_bindgen]
pub fn get_data(&self) -> Vec {
self.data.clone()
}
}
2. Integración con JavaScript:
// image-processor.js
import init, { ImageProcessor } from './pkg/image_processor.js';
class WebAssemblyImageProcessor {
constructor() {
this.wasmModule = null;
this.initialized = false;
}
async initialize() {
if (!this.initialized) {
this.wasmModule = await init();
this.initialized = true;
}
}
async processImage(imageData, filterType, intensity) {
await this.initialize();
const { width, height, data } = imageData;
const processor = new ImageProcessor(width, height, Array.from(data));
const startTime = performance.now();
switch (filterType) {
case 'blur':
processor.apply_blur(intensity);
break;
case 'sharpen':
processor.apply_sharpen(intensity);
break;
default:
throw new Error(`Unknown filter: ${filterType}`);
}
const processedData = processor.get_data();
const duration = performance.now() - startTime;
return {
data: new Uint8ClampedArray(processedData),
width,
height,
processingTime: duration
};
}
}
3. Worker para procesamiento no bloqueante:
// image-worker.js
import { WebAssemblyImageProcessor } from './image-processor.js';
const processor = new WebAssemblyImageProcessor();
self.onmessage = async function(e) {
const { imageData, filterType, intensity, requestId } = e.data;
try {
const result = await processor.processImage(imageData, filterType, intensity);
self.postMessage({
type: 'success',
requestId,
result
});
} catch (error) {
self.postMessage({
type: 'error',
requestId,
error: error.message
});
}
};
Resultados Preliminares
Pruebas con imágenes de 1920x1080 (filtro blur, radius 5):
JavaScript puro:
- Tiempo de procesamiento: ~2,400ms
- Bloqueo del hilo principal: Total
- Uso de memoria: Alto (múltiples copias de array)
WebAssembly + Worker:
- Tiempo de procesamiento: ~380ms (6.3x más rápido)
- Bloqueo del hilo principal: Ninguno
- Uso de memoria: Optimizado
Observaciones del Experimento
Ventajas encontradas:
- Performance dramática: 6x mejora en operaciones intensivas
- Predictibilidad: Tiempos de ejecución más consistentes
- Paralelización: Fácil integración con Web Workers
- Reutilización: Mismo código Rust para server y client
Desafíos identificados:
- Overhead inicial: Carga y compilación del módulo WASM
- Debugging: Herramientas limitadas comparado con JS
- Transferencia de datos: Copiar arrays grandes entre JS y WASM
- Tamaño del bundle: Archivo WASM agrega ~200KB
Casos de Uso Prometedores
Editores gráficos web:
Filtros, transformaciones, y efectos en tiempo real sin lag perceptible.
Visualización de datos:
Procesamiento de datasets masivos para gráficos interactivos.
Audio processing:
Efectos de audio, análisis de frecuencia, y síntesis en tiempo real.
Simulaciones científicas:
Cálculos matemáticos complejos que requieren precisión y velocidad.
Próximos Pasos del Experimento
Semana 1-2:
- Implementar más filtros (sharpen, edge detection, color grading)
- Optimizar transferencia de datos con SharedArrayBuffer
- Medir impacto en diferentes dispositivos
Semana 3-4:
- Comparar con bibliotecas existentes (OpenCV.js)
- Implementar streaming para imágenes grandes
- Crear benchmark suite automatizado
Herramientas de Desarrollo
Setup del entorno:
# Instalar Rust y wasm-pack
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
cargo install wasm-pack
# Crear proyecto
wasm-pack new image-processor
cd image-processor
# Build para web
wasm-pack build --target web --out-dir pkg
# Test de performance
wasm-pack test --chrome --headless
Lecciones Aprendidas Hasta Ahora
WebAssembly brilla cuando:
- Operaciones computacionalmente intensivas
- Algoritmos con loops anidados pesados
- Necesidad de performance predecible
- Reutilización de código existente en C/C++/Rust
JavaScript sigue siendo mejor para:
- Manipulación del DOM
- Lógica de aplicación y estado
- Interacción con APIs web
- Prototipado rápido
¿Qué experimentos tienen en desarrollo? ¿Han probado WebAssembly en sus proyectos? ¿Qué POCs les han dado resultados sorprendentes? Compartamos nuestros WIPs para inspirarnos mutuamente.
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