Reparto de infraestructura — Cloudflare · local · OCI free · Vercel · (HF puntual)

Fecha: 2026-09-22. Estado: decidido (Linode caído; ver 2026-09-22-linode-caido-permanentemente.md). Decisiones de esta sesión: engine → OCI free · radio → procesada local + servida por Vercel. (GCP queda solo para BigQuery; se descartó el e2-micro por RAM/egress.)

Regla de asignación

Cada tarea al host que domina su cuello de botella:

• egress (sirve a usuarios) → Cloudflare o Vercel (según volumen; ver límites).
• proceso always-on / cron / sidecars → OCI free (4 OCPU / 24 GB ARM).
• GPU, cookies, datos privados, audio pesado → local.
• picos de cómputo por lote → HF (no host fijo).

El reparto

Tarea	Hoy	Destino	Por qué
Engine core: capturar + exportar (cron */30, Python)	Linode /opt/silo	OCI free	VM always-on con RAM de sobra; egress no es problema (el engine entra, casi no emite)
RSSHub (Node + TWITTER_AUTH_TOKEN)	Linode Docker	OCI free (sidecar)	el engine necesita localhost:1200
Estado silo.db (36 MB) + estado.json	disco Linode	OCI + snapshot a R2	SQLite local; R2 versiona con egress $0
Servir exports (export-editorial.json, RSS, home/feed)	nginx Linode	Cloudflare (Pages/Workers + R2)	egress $0, global, cero servidor
Cron de consumidores (surtido, home)	cron Mac	Cloudflare Cron Triggers	free, sin Mac encendida
Radio (render + parrilla + subtítulos)	Linode icecast/liquidsoap	local (procesa) + Vercel (sirve)	ver sección abajo
Paywall / browser (news-silo T2/T3)	Mac	local	cookies, sesión, privacidad
Extracción LLM (Ollama, exports + likes)	GPU local	local (base) + HF (picos)	HF solo para la corrida de 111 chunks
Turismo RAG (estado_turismo/engine)	CF Workers	Cloudflare (ya está)	no tocar
BigQuery Places / ocupación	GCP	GCP (BQ 1 TiB/mes free)	ya vive ahí
Scrapers places (Apify/SerpApi/Booking)	Mac + Vercel	local/Vercel	como hoy

La radio sin icecast (procesa local, sirve Vercel)

El limón de la radio era icecast en vivo, que exige un host con ancho de banda. No hace falta: la parrilla ya es renderizada (ver 2026-09-06-radio-linode-es-subtitulos.md: gcloud TTS + push MP3, scripts surtido/scripts/{radio_cron,tanda_radio,radio_parrilla,radio_push}.sh). Lo único que hacía el Linode era reproducir. Eso se resuelve con archivos estáticos.

local (OCI o Mac)                         Vercel (estático)
  gcloud TTS + liquidsoap/ffmpeg   ──►    /radio/manana.mp3 + /radio/now.json + .vtt
  (procesa la parrilla del día)           (player con seek al minuto "en vivo")

Dos formas, de más simple a más “radio”:

• MVP — un MP3 continuo por bloque + seek. Render 24 h (o por bloque) a un solo archivo; publicas un now.json con {archivo, offset_inicio}; el player hace un range request y arranca en el segundo que toca. Simple, sin HLS.
• Mejor — HLS rodante. liquidsoap output.file.hls escribe .m3u8 + segmentos .aac/.ts + .vtt (subtítulos) y se suben a Vercel/R2. Suena como stream real. (verificar flags de output.file.hls en el liquidsoap instalado).

Bandwidth (esto manda): a 128 kbps ≈ 57.6 MB por hora por oyente. Vercel Hobby = 100 GB/mes (hard cap) → ~1,700 horas-oyente/mes (≈ 2–3 oyentes 24/7). MáS de eso → R2 (egress $0)detr\acute{a}sdeCloudflare.\ast \ast Ojo:\ast \ast VercelHobbyes\ast \ast solousopersonal,nocomercial\ast \ast ;silaradiosemonetiza(bolet\acute{ı}ndepago,patrocinio)\to Pro($20) o R2.

Límites reales de cada host (verificados 2026-09)

Host	Gratis	El catch
OCI free (ARM A1)	4 OCPU / 24 GB RAM / 200 GB, always-on	cupo por región; ARM (verificar imágenes Docker arm64)
Cloudflare Workers/Pages/R2	Workers 100k req/día; R2 10 GB + egress $0; Pages ancho de banda ilimitado	CPU ms por request; no procesos largos
Vercel Hobby	100 GB datos/mes, 1 M invocaciones	hard cap, se pausa; no comercial
HF Jobs	por segundo; Pro da $2/mes crédito	cold start; sin sidecar (RSSHub no cabe)
GCP free	BQ 1 TiB/mes; e2-micro 1 VM	e2-micro: 1 GB RAM / 1 GB egress → descartado como host

Versión más chica que funciona

1. OCI free: engine + RSSHub + (opcional) el render de radio.
2. Cloudflare: servir exports/RSS/archivos (R2) + cron.
3. Vercel: la radio (estático) y surtido.
4. Local: GPU, cookies/privacidad.
5. HF: solo la corrida puntual de extracción.

Pendientes

• Fase 0: provisionar la VM OCI (Ubuntu, Docker, Python) y correr capturar una vez midiendo RAM y tiempo. Artefacto: export-editorial.json servido por CF.
• Portar deploy.sh/run.sh de nef-silo: SILO_HOST=... (ya no linode_root).
• Decidir si el render de radio corre en OCI o en la máquina local con GPU.
• Confirmar cupo/región del OCI free y arquitectura arm64 de las imágenes.