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Author SHA1 Message Date
egutierrez 8e4bfb912e chore: auto-commit (4 archivos)
- .ipython/profile_default/history.sqlite
- .jupyter/collaboration_sessions.json
- .jupyter_ystore.db
- jupyter.log

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-05 17:34:22 +02:00
egutierrez d4fcbcb21e chore: auto-commit (1 archivos)
- jupyter.log

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 23:44:39 +02:00
fn-registry agent 9656aa632a chore: initial sync 2026-06-04 23:44:32 +02:00
Egutierrez b42f2b8255 feat: playground simulador de rendimiento NATS (webapp WebSocket + canvas)
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.
2026-06-03 22:02:08 +02:00
Egutierrez c9e28b8135 feat: notebook 04 — JetStream a fondo + simulador de rendimiento interactivo
JetStream: anatomia de streams (storage/retention/limits), consumers pull durables
con ack y cursor, dedup por Nats-Msg-Id, retencion workqueue, deliver policies.
Simulador: boton ipywidgets que lanza 1 publisher -> N subscribers con miles de
mensajes y grafica en movimiento (acumulado + throughput instantaneo).
2026-06-03 21:52:38 +02:00
Egutierrez 595930f3c8 feat: analisis NATS pub/sub con 3 notebooks 2026-06-03 19:53:43 +02:00