CASO DE ESTUDIO · 2025 · SAAS
SATÉLITE
Observabilidad para trabajos de larga duración, pensada para equipos que despliegan de madrugada.
- ROL
- Founding Engineer
- AÑO
- 2025
- STACK
- Next.js · Prisma · Postgres · GraphQL
PROBLEMA
Cuando una tubería nocturna pierde un lote, el ingeniero de guardia se entera por el ticket de un cliente — tres horas más tarde, normalmente porque un informe derivado ya salió mal.
Las herramientas de observabilidad existentes están optimizadas para sistemas de petición-respuesta. No entienden un trabajo que dura nueve horas, hace retry en un paso no idempotente y no emite señal estructurada entre fronteras de fase.
ENFOQUE
Modelé el dominio en torno a la ejecución, no a la petición — una línea temporal tipada de fases, retries y efectos secundarios con notación de anomalía de primer nivel.
Construí el agente fino: diez kilobytes, sin daemon, sin configuración obligatoria — solo una llamada de función que envuelve cualquier bloque y manda el sobre al bus.
Diseñé la superficie de control como una sola pantalla densa — cada ejecución en una vertical, cada fallo anotado en línea, sin tener que abrir modales para encontrar el porqué.
RESULTADO
La mediana del tiempo hasta detección en pipelines críticas pasó de 2h47m a 6 minutos en los tres primeros equipos piloto.
Dos de esos equipos sustituyeron por completo el stack interno de bots de Slack que usaban como vigía.
En beta privada con once empresas; primeros clientes de pago en Q1 de 2026.
CRÉDITOS
- Ingeniería
- João M. Mota
- Diseño
- João M. Mota
- Marca
- Estúdio Linha
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