Decisiones de diseño¶

Decisiones cerradas. No re-litigar sin motivo nuevo.

Raster¶

Artefacto raster único: COG calibrado en AEQD centrada en el radar. No se generan PNG. La paleta se aplica en el cliente y OpenLayers reproyecta el raster al CRS de la vista en GPU. Un solo artefacto sirve como dato y como visual; cambiar paleta/umbrales no requiere regenerar nada. AEQD preserva distancia/azimut desde la torre (mínima distorsión al resamplear datos polares) y sus parámetros salen solos de la posición del radar — no hay paralelos estándar que definir. Sin código EPSG: el viewer registra la definición proj4 por radar.
Malla AEQD por producto: celda = gate nativo, extensión = rango nativo. Nada de grilla común por radar — inflaría todos los COGs a la resolución del producto más fino sin ganar dato. Peor caso: N0B 3680×3680 @ 0.25 km, bajo el cap de textura WebGL de 4096. Ver Productos.
Resampleo nearest neighbor, no bilinear — datos calibrados con umbrales; la interpolación suave inventa valores entre categorías.
Elevación única: 0.5° para los productos radiales por elevación (N0B, N0G). Los cortes superiores del volumen se ignoran; los derivados de volumen (EET, DVL, precipitación) no tienen elevación que elegir.

MetPy como decodificador base. Level3File (Unidata, misma casa que LDM/IDD) decodifica cabeceras y paquetes radiales/raster; el grillado usa pyproj y la escritura Rasterio (driver COG). El parsing de fenómenos (granizo, meso, TVS, celdas) y VWP sobre Symbology/Tabular es propio — MetPy solo expone los bloques crudos.
Paquete compartido con LAMULA-Ingest. Los aspectos comunes (parsing de fenómenos/Tabular, tipos de dominio NEXRAD) van en un paquete Python compartido entre ambos proyectos, no como copia. La capa de decodificación se mantiene independiente del transporte (LDM aquí, nbtcp allá).

LDM como transporte, no nbtcp. La fuente es el IDD público de Unidata, no un ORPG propio.
Entrega pqact → procesador: FILE + watcher, no PIPE. El import de MetPy/Rasterio (~1–2 s) hace inviable un proceso por producto (PIPE -close); el PIPE persistente concatena binarios sin framing (frágil); el fichero en disco da tolerancia a fallos, reintento y replay de crudos durante desarrollo. Procesados se borran tras subir a R2/D1; fallidos quedan para reproceso.
pqact: un solo patrón ancho, no una entrada por producto. Una única regla captura todos los mnemónicos × sitios hacia un mismo directorio; el procesador discrimina por nombre de fichero. La selección fina de qué baja del IDD vive en el request de ldmd.conf (mismo dialecto de patrón), que es donde ahorra ancho de banda.

D1 en vez de PostgreSQL/ClickHouse. Escala de demo (subset de radares → miles de filas, no millones). Tier gratuito, integrado con R2. Si el proyecto pasa a producción, el schema es migrable a PostgreSQL plano (contrato tipo LAMULA-Ingest).
Retención: 3 días (72 h), configurable. Sweep periódico que borra filas D1 y objetos R2 fuera de ventana, con pase de reconciliación (huérfanos en R2 sin fila / filas apuntando a objeto inexistente). R2 lifecycle rules como red de seguridad.

uv para gestión de paquetes y entornos Python. No pip/venv/poetry directos: uv venv, uv pip install, lockfile con uv. Aplica al Dockerfile del procesador y al desarrollo local.
Despliegue en Docker Swarm (nodo único). Stack file con deploy:, secrets de Swarm para credenciales R2/D1, healthchecks nativos. Ver Plan de implementación.
CI en GitHub Actions, imágenes en ghcr.io. Swarm hace pull del registry, nunca build local.
Alertas por Telegram (bot existente) desde el monitor de frescura.