🧪 Problem-Driven Systems Lab

💼 Valor de negocio#

Disminuye incidentes silenciosos, reinicios inesperados y consumo innecesario de infraestructura.

🎯 Resultado de negocio#

Sirve para razonar estabilidad, limites de recursos y degradacion progresiva antes del colapso.

🧾 Qué deja como prueba#

  • Compara /batch-legacy y /batch-optimized con estado acumulado entre requests.
  • Hace visible retained_kb, descriptor_pressure y pressure_level en el tiempo.
  • Expone state, runs y diagnostics/summary para seguir la degradacion progresiva.

👀 Qué mirar al evaluarlo#

  • Si retained_kb sube en legacy tras varias ejecuciones y se mantiene acotado en optimized.
  • Si pressure_level cambia de healthy a warning o critical en el modo defectuoso.
  • Si peak_request_kb y retained_after_kb cuentan una historia coherente del leak.

ℹ️ Estas tres secciones se mantienen sincronizadas con shared/catalog/cases.json, la misma fuente que alimenta al portal y al catálogo.


Caso 05 · Presion de memoria y fugas de recursos⬅️ README del caso · ⚖️ Comparativa de los 7 stacks

🗺️ Contexto · 🩺 Síntomas · 🔍 Diagnóstico · 🧠 Causas raíz · 🛠️ Opciones de solución · ⚖️ Trade-offs · 💼 Valor de negocio · 🚨 Postmortem

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