faigrid
faigrid es un sustrato de ejecución soberano para operaciones basadas en IA, que define dónde, bajo qué restricciones y con qué aislamiento corre el trabajo AI-native.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 16:09 · upstream 23 sept 2026, 15:57 · release v1.8.0
Qué es faigrid
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
fusionAIze Grid (faigrid) define *dónde* se ejecuta el trabajo AI-native, bajo *qué restricciones*, con *qué aislamiento*, a través de *cuales* colas y ejecutores, y con patrones de observabilidad y recuperación. Es la capa de ejecución del ecosistema fusionAIze — no es contexto, memoria o ruteo. Su valor reside en que opera como un subsistema soberano: tiene su propio registro de nodos, su propia base de datos interna (PostgreSQL/Redis), su propio sistema de mensajes Telegram (grid-messenger) y sus propios patrones de recuperación. Se conecta al ecosistema fusionAIze a través del Gate (faigate), Lens (failens) y Fabric (faifabric).
- Ejecutar flujos de trabajo AI-native en entornos aislados sin depender de infraestructura externa
- Proveer un subsistema de ejecución seguro para equipos de fusión humano-IA que necesitan control total sobre dónde y cómo se ejecuta el trabajo
- Implementar patrones de recuperación automatizada mediante snapshots periódicos y restauración desde backup
- Permitir la ejecución local de modelos LLM sin depender de servicios cloud externos, con acceso restringido a través del Edge Ingress
- Facilitar la observabilidad completa del estado de cada nodo de ejecución a través de un sistema de mensajes Telegram unificado
- Soportar múltiples roles de ejecución (Edge, Core, Worker, External) que se comunican mediante APIs HTTP internas seguras
- Arquitectura decoupled con 4+1 nodos: Edge Ingress, Trusted Internal, Queued Automations, Local Model Workers y Cloud Model Bridges
- Soporta múltiples lenguajes de ejecución (Node.js, Python) mediante un sistema de registro centralizado en ~/.config/faigrid/registry/
- Grid Messenger opera como puente Telegram para decisiones binarias, multi-opción e input libre con API HTTP local
- Incluye módulos de seguridad por defecto: Caddy reverse proxy, Pi-hole DNS, CrowdSec y autenticación SSO
- Soporta recuperación mediante snapshots automáticos (Restic/Synology) que se ejecutan en modo no destructivo
- Workbench proporciona una interfaz interactiva para configurar, doctorar y actualizar cada módulo de servicio
- El registro de nodos se almacena en ~/.config/faigrid/registry/, lo que puede ser inestable en entornos con Homebrew upgrades
- La ejecución local requiere acceso a hardware específico (GPU, CPU) y no soporta modelos grandes sin inferencia externa
- La comunicación entre módulos internos ocurre mediante APIs HTTP sobre localhost:9119, lo que limita la escalabilidad horizontal
- El sistema de mensajes Telegram depende de un canal público o privado configurado por el usuario, no es automático
- No incluye capacidades nativas de orquestación a gran escala (como Kubernetes) ni de autoescalado dinámico
- La seguridad del Edge Ingress requiere configuración manual adicional (Caddy, Pi-hole, CrowdSec) que puede ser compleja
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala con `bash install.sh` y despliega un rol específico con `./install.sh --mode local --role core`. El registro de nodos persiste en ~/.config/faigrid/registry/. Usa el Workbench interactivo para gestionar servicios. Para producción, configura la red interna (Caddy, Pi-hole) y asegúrate de que las APIs HTTP internas sean seguras. No se recomienda usar `--force` sin confirmación explícita por seguridad.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.