feat(episode): TRAZA_diseo-arquitectura-circuit-breaker-cqrs_S20260415.R5_XX.imp.2.hot_inf.pr.fi.es.DR0.HPQ_J.IFDFK_E.EGNCD

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Summary: EPISODIO 14 — CELERY_CONCURRENCY: DISEÑO ARQUITECTURA: Circuit Breaker + CQRS pa

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+-|-------| | **ID** | EP_14 | | **Categoría** | D — Design and architecture decisions | | **Subtipo** | D4 — Diseño de arquitectura con trade-offs explícitos | | **Topología** | Diseño multi-mode: design principal + advisory + research, 4 secciones | | **Sesión simulada** | S20260415 (fecha ficticia) | | **Participantes** | John (piloto), Ember/FORJA+OMEGA (asistente multi-skill) | | **Modo principal** | design (score esperado >0.75) | | **Modos secundarios** | advisory (>0.35), research (>0.35) | | **Emoción esperada** | curiosity (inicio) → confidence (final) | | **Entidades nuevas esperadas** | CircuitBreakerPolicy (clase TypeScript), CQRSWritePath (patrón arquitectural), Cobra-Server (host producción) | | **Términos polisémicos** | "Orca" (cetáceo + Nvidia Orca fine-tuning tool), "Cobra" (serpiente + servidor producción + estándar Microsoft COM) | | **Negaciones target** | sarcástica, hipotética, condicional | | **Bloques código target G16** | TypeScript (CircuitBreakerPolicy) + JSON Schema (pipeline config validation) | | **CODEX ref** | S20260415.R5 (ficticio) | --- ## CHAT SIMULADO John — S20260415.R4: Ember, después del post-mortem de Marte-Server la semana pasada (el incidente del OOM cascade con el worker Celery del 2026-04-11), me quedó claro que el pipeline MNEMO necesita un rediseño arquitectural serio. No es suficiente con configurar `mem_limit` y `CELERY_CONCURRENCY` — necesitamos patrones de resiliencia reales. Estuve leyendo sobre Circuit Breaker pattern desde el lunes 2026-04-14 y creo que podría prevenir las cascadas de fallos que tumbaron los 7 containers de MNEMO en Marte-Server. También vi que Netflix Orca (la herramienta de orquestación de pipelines, no la orca el animal marino) se usa en producción para manejar exactamente este tipo de fallos en pipelines de datos. Pero me confundí porque Nvidia también tiene un proyecto llamado Orca que es para fine-tuning de LLMs — y ese Nvidia Orca sería útil para reentrenar el clasificador R1-R11 del pipeline MNEMO con los modos actualizados que discutimos ayer. Además, quiero implementar CQRS (Command Query Responsibility Segregation) para separar los paths de escritura (ingestión F0-F5) de los paths de lectura (retrieval R1-R3) del pipeline MNEMO. Actualmente ambos paths comparten el componente descrito orchestrator.py y el componente descrito pool de conexiones a PostgreSQL en el servidor de producción Cobra-Server (el CX53 principal de MEMORIA — lo llamamos Cobra porque sigue la convención astronómica... bueno, no es astronómica, es de animales, porque la cobra es una serpiente, pero encaja con el patrón de nombres del ecosistema). Creo que esa separación además facilitaría implementar el Circuit Breaker solo en...