# Planejador de orçamento de desempenho e regras de link WASM / WASI Preview 2 Component Model + JSPI

Planeja uma implantação de componentes WebAssembly: grafo de links estilo wac com comandos plug, suporte WASI Preview 2 em cinco runtimes, avisos de JSPI e orçamentos de tamanho / cold start / TTFB / memória.

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- **Categoria:** Validation

- **Palavras-chave:** wasm, wasi, modelo de componentes, regras de link, cold start, streaming, orçamento, matriz de runtimes

## Visão geral

Os componentes são analisados num grafo de links socket/plug estilo wac com ordenação topológica, detecção de ciclos e comandos wac plug / wac targets gerados; a matriz de suporte separa o WASI 0.2 estável (wasi-cli, wasi:http/proxy) das propostas (keyvalue, config) entre wasmtime, Wasmer, WasmEdge, WAMR e V8; tamanho, cold start p50/p95/p99, TTFB em streaming e memória por instância são modelados contra seus orçamentos; o JSPI é marcado como nativo do V8 mas não padronizado pela W3C.

## Entradas

- **Manifesto de componentes** (textarea): One per line: name, imports, exports, size_kb (use "-" for empty lists) e.g. api-gateway, wasi:http/incoming-handler@0.2.0 wasi:keyvalue/store@0.1.0, wasi:http/outgoing-handler@0.2.0, 850 auth-plug, -, wasi:http/incoming-handler@0.2.0, 220 kv-cache, -, wasi:keyvalue/store@0.1.0, 150
- **Runtimes alvo** (select)
- **Interfaces WASI exigidas** (select)
- **Usa JSPI (ponte async↔sync)** (checkbox)
- **Respostas em streaming (wasi:http)** (checkbox)
- **Instâncias concorrentes esperadas** (number)
- **Memória linear por instância (MB)** (number)
- **Orçamento de tamanho (KB)** (number)
- **Orçamento de cold start p99 (ms)** (number)
- **Orçamento TTFB (ms)** (number)

## Quando usar

- Ao arquitetar microsserviços ou proxies HTTP compostos por múltiplos componentes WebAssembly via ferramentas como wac.
- Para validar a compatibilidade de interfaces WASI 0.2 estáveis e propostas (como keyvalue e config) entre Wasmtime, Wasmer, WasmEdge, WAMR e V8.
- Durante a definição de orçamentos de desempenho para cold start p99, tempo até o primeiro byte (TTFB) e alocação de memória linear por instância concorrente.

## Como funciona

- Analisa a lista de componentes, importações, exportações e tamanhos em KB para construir um grafo de links estruturado com ordenação topológica e detecção de ciclos.
- Compara as interfaces exigidas com a matriz de suporte dos runtimes selecionados (Wasmtime, Wasmer, WasmEdge, WAMR e V8), sinalizando propostas em andamento e status do JSPI.
- Calcula as métricas estimadas de cold start (p50/p95/p99), TTFB com ou sem streaming e consumo agregado de memória contra os orçamentos configurados.
- Gera a sequência de comandos de composição wac plug / wac targets e o relatório detalhado de conformidade com os limites estipulados.

## Casos de uso

- Planejamento de gateways de API edge orquestrados via WASI HTTP Proxy e plugs de autenticação.
- Validação de micro-runtimes embarcados (como WAMR AOT) para funções CLI com orçamentos restritos de cold start submilissegundo.
- Avaliação de viabilidade de migração de cargas de trabalho async de Node.js/V8 para isolados WebAssembly com JSPI.

## Perguntas frequentes

### Como o JSPI é avaliado pelo planejador?

O JSPI é identificado como nativo no runtime V8 para pontes assíncronas/síncronas, com aviso explícito de que ainda não é um padrão finalizado pela W3C.

### Qual a diferença de suporte entre interfaces estáveis e propostas do WASI?

Interfaces como wasi:cli e wasi:http/proxy pertencem ao WASI 0.2 estável, enquanto wasi:keyvalue e wasi:config são sinalizadas como propostas com suporte restrito em certos runtimes.

### Como as respostas em streaming afetam o orçamento de TTFB?

Com streaming ativado, o TTFB é modelado a partir do cold start inicial e tempo de despacho do primeiro chunk; sem streaming, o TTFB reflete o processamento do payload completo.

### Como a ferramenta detecta problemas na ligação de componentes?

Ela realiza ordenação topológica sobre os pares de importação/exportação e alerta caso encontre dependências circulares ou imports não atendidos.

### Como a memória linear por instância impacta a projeção total?

A ferramenta multiplica a memória linear estipulada pelo número de instâncias concorrentes esperadas, adicionando o overhead do runtime para aferir a viabilidade operacional.

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