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feat: playground simulador de rendimiento NATS (webapp WebSocket + canvas)

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Reemplaza el widget ipywidgets del notebook 04 (fragil: 'model not found' sin
re-ejecutar) por una webapp standalone. server.py corre el benchmark NATS y
transmite muestras por WebSocket; index.html dibuja la grafica en movimiento en
un canvas sin dependencias front. Reutiliza el venv del analisis.
Verificado: 100k msgs -> 4 subs = 400k entregas (~367k/s) en ~1.1s.
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Egutierrez
2026-06-03 22:02:08 +02:00
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commit b42f2b8255
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analysis.md
+17 -1
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@@ -25,7 +25,23 @@ Analisis didactico de **NATS** como sistema de mensajeria pub/sub entre procesos
Los scripts `notebooks/procs/publisher.py` y `notebooks/procs/subscriber.py` son los programas que el notebook 03 lanza como procesos reales.
El notebook 04 requiere `ipywidgets` (incluido en el `.venv` del análisis). El simulador es interactivo: al abrir el notebook en JupyterLab, ejecuta sus celdas hasta el widget y pulsa **▶ Ejecutar benchmark** (los sliders ajustan número de mensajes y de subscribers). La gráfica se anima mientras corre.
El notebook 04 requiere `ipywidgets` (incluido en el `.venv` del análisis). El simulador del notebook es interactivo: al abrir el notebook en JupyterLab, ejecuta sus celdas hasta el widget y pulsa **▶ Ejecutar benchmark** (los sliders ajustan número de mensajes y de subscribers). La gráfica se anima mientras corre.
> Si al abrir el notebook el widget muestra `Error displaying widget: model not found`, **re-ejecuta la celda del widget** en tu kernel (los modelos de `ipywidgets` no se rehidratan desde un kernel anterior). Para una versión interactiva más robusta y sin depender de Jupyter, usa el **playground** (ver abajo).
## Playground: simulador de rendimiento (webapp)
`playground/` es una webapp standalone equivalente al simulador del notebook 04, pero sin `ipywidgets`: sirve una página con un botón y unos sliders, y al pulsarlo lanza el benchmark en el servidor y transmite las muestras por WebSocket a un canvas que dibuja la gráfica en movimiento en el navegador. Reutiliza el `.venv` del análisis (con `nats-py` y `websockets`); no tiene dependencias ni repo propios.
```bash
cd analysis/nats/playground
../.venv/bin/python server.py
# abrir http://127.0.0.1:7788 (WebSocket en 7879)
```
Pulsa **▶ Ejecutar benchmark**: un publisher envía N mensajes (slider, hasta 200.000) a M subscribers (slider, hasta 12) y la gráfica muestra en vivo los acumulados de enviados vs recibidos. Verificado: 100.000 msgs → 4 subs = 400.000 entregas en ~1,1 s (fan-out ×4 exacto, ~367.000 entregas/s).
Archivos: `playground/server.py` (servidor WebSocket + HTTP estático + benchmark NATS) y `playground/index.html` (UI con canvas, sin librerías externas).
### Como usar