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Failure Lab

Activa JavaScript para recorrer un pipeline simulado: Productor → Cola → Workers → Almacén. Detén workers, interrumpe las escrituras o inyecta una ráfaga y después restaura el servicio.

El modelo admite 3 eventos por segundo simulado (12 en una ráfaga), permite 5 intentos por paso y almacena 24 mensajes en cola. Un mensaje tiene como máximo 3 intentos totales antes de ir a la cola de fallidos. Backoff espera 1 segundo y después 2; no se modela jitter. Las llegadas se admiten antes de procesar; los reintentos pendientes también ocupan espacio en cola.

Es un modelo didáctico determinista, no un benchmark ni un inyector real de fallos. No se recuperan automáticamente mensajes rechazados o fallidos.

Compara dos políticas de reintentos ante el mismo incidente de 30 segundos. La segunda añade jitter reproducible con semilla al backoff. La cronología muestra mensajes completados, en cola, rechazados y fallidos; no se presupone qué política ganará. El simulador manual conserva su política sin jitter.

Planifica la memoria de inferencia

Activa JavaScript para ajustar pesos, caché KV GQA/MHA y reserva. Sin la herramienta: bytes de pesos = parámetros totales × bits / 8. Bytes KV = 2 × capas × cabezas KV × dimensión × tokens × concurrencia × bytes KV por elemento. Divide entre 2³⁰ para obtener GiB. En MoE, cuenta todos los expertos residentes.

Es una estimación de planificación, no una garantía de capacidad por GPU. La arquitectura, los buffers del motor y la distribución requieren medición.

Elige una arquitectura documentada o introduce la tuya. Guarda una referencia A, cambia el contexto, la concurrencia o la precisión y compara el escenario B por pesos, caché y reserva. Menos memoria no mide calidad ni velocidad.

Explora datos con SQL

Activa JavaScript para explorar dos tablas con 16 filas ficticias: escenarios de inferencia y pipelines batch/streaming. Empieza con una pregunta guiada; la ayuda explica cada columna con unidades y ejemplos.

Combina filtros AND/OR, IN, BETWEEN y LIKE; agrupa y ordena por varias columnas, elimina duplicados con DISTINCT o limita resultados. Copia la consulta o descarga su resultado CSV. Solo se permite SELECT sobre una tabla a la vez: sin joins, subconsultas ni escrituras.

Es un intérprete didáctico local, no DuckDB ni una conexión a datos reales. No permite extraer conclusiones sobre rendimiento de motores.

El recorrido de la consulta explica los conteos reales de filas y grupos en cada etapa lógica. No es un planificador de consultas ni un perfil del rendimiento de un motor de bases de datos.

¿Cuánto fallo puede tolerar este servicio?

Activa JavaScript para comparar un objetivo de nivel de servicio con los errores o minutos de caída observados. La disponibilidad por solicitudes y por tiempo son modos distintos; no se convierten solicitudes en minutos.

Presupuesto de error = solicitudes elegibles o minutos de ventana × (1 − objetivo). Tasa de consumo = fracción de fallos observada ÷ (1 − objetivo). Sin observaciones, o con un objetivo del 100%, los cocientes indefinidos no se presentan como valores válidos. Proyectar una ventana parcial exige supuestos explícitos, no promesas sobre tráfico o disponibilidad.

¿Qué cambia entre estos dos contratos de datos?

Activa JavaScript para comparar dos esquemas planos de tabla localmente. Empieza con el ejemplo y revisa columnas nuevas o eliminadas, cambios de tipos y nulabilidad. Descarga el informe para revisar una migración.

Cada entrada es un objeto JSON con un array columns. Cada columna tiene un name único, un type permitido y un booleano nullable explícito. Es un formato sencillo de esquema de tabla, no un validador completo de JSON Schema, un parser SQL ni un comprobador de compatibilidad de registros de esquemas. No se suben datos.

Los riesgos dependen de la dirección: lectores antiguos consumiendo datos nuevos y datos antiguos cumpliendo restricciones nuevas son comprobaciones distintas. Un renombrado aparece como baja y alta; admitir nulos no implica que el campo pueda omitirse.