Consejos y experiencias reales en ingeniería de software, IA aplicada y desarrollo de soluciones digitales que marcan la diferencia.

Abrazando el cielo: la evolución de las arquitecturas nativas en la nube marca una nueva era en el desarrollo de software. Estas arquitecturas diseñadas para la nube aprovechan la escalabilidad, la disponibilidad y la resiliencia que ofrecen contenedores, orquestación y modelos serverless, permitiendo a las empresas innovar con rapidez y eficiencia.

Las arquitecturas cloud native se basan en principios como microservicios, automatización, observabilidad y una cultura DevOps que fomenta despliegues frecuentes y recuperaciones rápidas ante fallos. Kubernetes y la orquestación de contenedores siguen siendo pilares clave, mientras que el serverless y Function as a Service ganan terreno para cargas event driven y picos imprevisibles de demanda.

Los beneficios son claros: mayor escalabilidad y flexibilidad, reducción de costes operativos, aceleración en time to market y una mejor capacidad para integrar inteligencia artificial en flujos productivos. Todo ello exige también un enfoque riguroso en ciberseguridad y cumplimiento normativo para proteger datos y servicios críticos.

En la práctica, empresas como Netflix, Amazon y Google han demostrado cómo un enfoque cloud native permite manejar millones de usuarios y adaptar servicios en tiempo real. En este contexto, Q2BSTUDIO acompaña a organizaciones de todos los tamaños en la adopción de arquitecturas nativas y en la creación de soluciones a medida que integran lo mejor de la nube.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Diseñamos soluciones que combinan agentes IA, ia para empresas y capacidades de power bi para convertir datos en decisiones accionables mediante nuestros servicios inteligencia de negocio.

Hola a todos soy Kelu y este es mi primer post en DEV, estoy estudiando desarrollo web desde cero desde hace 3 o 4 meses y me gustaría pedirles consejo sobre mi aprendizaje y mi proyecto.

Resolviendo Add Two Numbers de LeetCode: Iterativo y Recursivo, Parte 1. Si has practicado entrevistas técnicas probablemente conozcas el problema Add Two Numbers de LeetCode. Es un clásico que evalúa comprensión de listas enlazadas, manejo de acarreo y, en algunos casos, recursión. En este artículo explicamos paso a paso el planteamiento y ofrecemos dos soluciones claras: una iterativa directa y otra recursiva elegante.

Planteamiento del problema. Nos dan dos listas enlazadas no vacías donde cada nodo contiene un dígito y los dígitos están almacenados en orden inverso. Debemos sumar ambos números y devolver el resultado como una nueva lista enlazada también en orden inverso. Por ejemplo, l1 = [2,4,3] y l2 = [5,6,4] representan 342 y 465; la suma es 807 y debe devolverse como [7,0,8]. La ventaja del orden inverso es que emula la suma manual empezando por el dígito menos significativo y guardando un acarreo.

Retos principales: recorrer ambas listas simultáneamente, gestionar listas de distinta longitud, calcular y propagar el acarreo y construir la lista resultado sobre la marcha.

Solución 1 Iterativa. Esta es la más directa y robusta. Recorremos las dos listas con un while mientras haya nodos en l1 o l2 o exista acarreo. Usar un dummyNode simplifica el manejo del primer nodo. Código en Python como ejemplo práctico: class Solution(object): def addTwoNumbers(self, l1, l2): dummyNode = ListNode(0) current = dummyNode carry = 0 while l1 or l2 or carry != 0: val1 = l1.val if l1 else 0 val2 = l2.val if l2 else 0 total_sum = val1 + val2 + carry carry = total_sum // 10 digit = total_sum % 10 current.next = ListNode(digit) current = current.next if l1: l1 = l1.next if l2: l2 = l2.next return dummyNode.next. Explicación breve: inicializamos dummyNode y current, carry a 0; el bucle maneja listas de distinto tamaño y el acarreo final; si una lista se agota usamos 0 como valor; creamos y enlazamos nodos con el dígito calculado y devolvemos dummyNode.next como cabeza real del resultado.

Solución 2 Recursiva. La recursión puede ser más concisa y refleja de forma natural la idea de sumar el dígito actual y delegar el resto al llamado recursivo. La función recibe l1, l2 y carry. Código conceptual en Python: class Solution(object): def addTwoNumbers(self, l1, l2, carry=0): if not l1 and not l2 and not carry: return None val1 = l1.val if l1 else 0 val2 = l2.val if l2 else 0 total_sum = val1 + val2 + carry carry = total_sum // 10 digit = total_sum % 10 newNode = ListNode(digit) next_l1 = l1.next if l1 else None next_l2 = l2.next if l2 else None newNode.next = self.addTwoNumbers(next_l1, next_l2, carry) return newNode. Explicación: la base de la recursión ocurre cuando no quedan nodos y no hay acarreo; en cada llamada calculamos el dígito actual y delegamos la construcción del resto de la lista a la llamada recursiva con los siguientes nodos y el nuevo acarreo.

Comparación de enfoques. Complejidad temporal ambas O(n) donde n es la longitud de la lista más larga. La diferencia clave es la memoria: la versión iterativa usa espacio extra constante O(1) además del resultado, mientras que la recursiva usa O(n) por la pila de llamadas, lo que en listas muy largas puede provocar desbordamiento de pila. La elección suele depender de preferencias de legibilidad y restricciones de entorno.

Buenas prácticas y variaciones. Validar nodos nulos antes de acceder a sus campos, mantener el manejo del acarreo claro y preferir el dummyNode para evitar casos especiales del primer nodo. Este patrón es útil en muchas operaciones con listas enlazadas y es una buena base para problemas más complejos que involucran suma, resta o mezcla de números representados por listas.

En un entorno donde los datos crecen de forma exponencial, desbloquear una gestión eficiente de la información es imprescindible para cualquier organización. El particionamiento de datos es una técnica práctica que permite dividir conjuntos de datos grandes en fragmentos más pequeños y manejables, facilitando el almacenamiento, el procesamiento y la recuperación.

¿Qué es el particionamiento de datos? El particionamiento consiste en segmentar un conjunto de datos en particiones independientes, cada una con un subconjunto de los datos totales. Estas particiones se pueden basar en criterios como fecha, ubicación, identificador de usuario o rangos numéricos. Al ejecutar consultas sobre particiones específicas se reduce la cantidad de datos a analizar y se mejora el rendimiento.

Principales estrategias de particionamiento: particionamiento horizontal que divide por filas según un criterio, particionamiento vertical que separa columnas para optimizar lecturas frecuentes, particionamiento por rangos muy útil para datos temporales y particionamiento por hash cuando se busca distribuir la carga de forma uniforme. Cada estrategia tiene ventajas y casos de uso concretos; la elección depende del patrón de acceso y de los requisitos de consulta.

Aplicaciones reales y beneficios: en almacenes de datos es habitual particionar por fecha para acelerar consultas históricas; en análisis de big data se puede particionar por identificador de usuario para estudiar comportamiento; en entornos cloud se incorpora particionamiento por ubicación para reducir latencias. Entre los beneficios más relevantes están el aumento del rendimiento de las consultas, la reducción de latencia, la mejora de la escalabilidad y la posibilidad de aplicar políticas de seguridad por partición.

Descubre la API del Analizador SSL/TLS, una herramienta ligera y orientada a desarrolladores para analizar la configuración SSL/TLS de dominios. La API realiza calificaciones de seguridad de la A a la F, detecta cifrados débiles, comprueba protocolos soportados, valida certificados y señala vulnerabilidades comunes. Es ideal para integrar en paneles de seguridad, sistemas de monitorización y herramientas de cumplimiento.

Base URL ssl-tls-security-analyzer-api.p.rapidapi.com Endpoint /analyze Métodos GET POST Descripción Analiza la configuración SSL/TLS de un dominio o host.

Parámetros de consulta (GET) domain string requerido Dominio u host objetivo por ejemplo example.com host string opcional Alias de domain port int opcional Valor por defecto 443 Puerto a conectar timeout int opcional Valor por defecto 5 Tiempo de espera en segundos

Ejemplo de petición GET /analyze?domain=example.com Ejemplo de body para POST enviar JSON con los campos domain port timeout por ejemplo domain example.com port 443 timeout 5

Salida esperada Código 200 OK Devuelve información estructurada en JSON que incluye dominio, puerto, calificación SSL (por ejemplo B), versiones TLS soportadas como TLSv1.2 y TLSv1.3, lista de cifrados y lista de cifrados débiles, detalles del certificado incluyendo subject issuer fechas de validez expirado booleano y días hasta la expiración, y una lista de notas sobre vulnerabilidades encontradas.

Ejemplo de campos devueltos dominio example.com puerto 443 ssl_grade B tls_versions TLSv1.2 TLSv1.3 cipher_list AES128-SHA AES256-SHA256 weak_ciphers AES128-SHA certificate subject CN=example.com issuer CN=Lets Encrypt Authority X3 O=Lets Encrypt C=US valid_from 2025-08-01T12:00:00 valid_to 2025-10-30T12:00:00 expired false days_until_expiry 54 vulnerabilities Legacy TLS 1.0/1.1 supported Weak ciphers AES128-SHA Heartbleed Deep Heartbleed checks not performed by default

Respuestas de error Código 400 Mensaje error domain parameter is required ejemplo domain=example.com Cuando falta el parámetro requerido Código 500 Mensaje error internal error details traceback... Error interno inesperado

Lógica de calificación A a F Las calificaciones se basan en soporte de protocolos, fuerza de cifrados y validez del certificado A solo TLS modernos 1.2 y 1.3 cifrados fuertes certificado válido B problemas menores por ejemplo soporte de TLS 1.0 o presencia de cifrado débil C protocolos o cifrados legados permitidos pero no SSLv3 D SSLv3 o múltiples cifrados débiles soportados F certificados expirados configuraciones críticas incorrectas o solo SSL/TLS legados

Notas POODLE se marca si SSLv3 está habilitado Se marca Diffie-Hellman débil si los parámetros DH son menores de 2048 bits El JSON de salida siempre está estructurado y es seguro para integración

Analizador de Amenazas de Red detecta tráfico de red malicioso o sospechoso a partir de archivos PCAP o datos de paquetes en bruto. La herramienta soporta detección de tráfico malicioso o sospechoso, anomalías de protocolo, detección de balizas C2, análisis de entropía del payload y uso sospechoso de puertos, lo que la convierte en una solución útil para automatización de SOC, monitorización empresarial e investigaciones forenses. Base URL https://network-packet-threat-analyzer-api.p.rapidapi.com

Endpoint principal /analyze Método POST Descripción Este endpoint permite enviar un archivo PCAP o datos de paquetes en bruto para su análisis. Modalidades de envío Multipart Form-Data campo pcap archivo PCAP obligatorio JSON cuerpo con campo pcap_b64 contenido base64 del archivo PCAP Raw bytes Content-Type application/octet-stream cuerpo con los bytes crudos del PCAP Autenticación cabecera x-rapidapi-key

Formato de respuesta ejemplo Status ok Summary contiene campos como packets_analyzed con número de paquetes analizados, unique_src_count recuento de IP origen únicas, unique_dst_count recuento de IP destino únicas, duration_seconds duración en segundos y threat_level nivel de amenaza detecciones lista de hallazgos con tipos como suspicious_port indicando puerto y conteo o beacon_behavior con información de endpoints, muestras, intervalo medio y varianza métricas incluye file_size_bytes, packets, unique_src_ips, unique_dst_ips, duration_seconds, top_protocols con protocolos y recuentos, top_ports con puertos y recuentos, average_payload_entropy y analysis_time_seconds y un threat_score numérico entre 0 y 100

Posibles respuestas de error Codigo 400 invalid base64 in pcap_b64 cuando el contenido base64 es inválido Codigo 400 No pcap provided cuando falta el archivo o los datos Codigo 404 No sample found on server cuando se solicita sample=true pero no hay muestra configurada Codigo 413 Uploaded file is too large para PCAP mayores de 25MB Codigo 500 internal server error fallo inesperado en el servidor

Ejemplos de uso Resumen de modos de envío Para producción subir un PCAP real usando multipart form upload enviando campo pcap Para enviar bytes crudos usar request con Content-Type application/octet-stream y el body binario Para enviar en JSON incluir pcap_b64 con el PCAP codificado en base64 Modo de prueba GET Esta API incluye un modo GET de prueba que analiza el archivo test_capture.pcap interno, pero GET es solo para pruebas y no para integración productiva

Casos de uso y capacidades clave Detecta tráfico malicioso y sospechoso Identifica anomalías de protocolo Señala patrones de balizas C2 Calcula una puntuación de amenaza entre 0 y 100 Soporta multipart upload, raw bytes y JSON base64 Incluye modo GET de prueba para analistas Recomendación Para integración SOC en producción usar siempre POST y asegurarse de que el tamaño del PCAP cumple las restricciones de RapidAPI

Acabo de terminar mi propuesta para el Google Nano Banana Hackathon y quiero compartir con ustedes el proyecto que desarrollé: NanoManga Studio, una aplicación web potenciada por inteligencia artificial que genera historias tipo manga completas y visualmente consistentes a partir de una idea simple.

El mayor reto al usar IA para generar imágenes narrativas es la consistencia visual entre páginas. Cómo asegurar que el protagonista tenga el mismo peinado en la página 3 que en la página 1. En NanoManga Studio abordé este problema creando una memoria visual que guía la generación de cada página.

Tecnologías principales utilizadas: Next.js 15 App Router, interfaz con shadcn/ui y Tailwind CSS, manejo de estado con useState de React, y la SDK de Google AI para JavaScript. El despliegue se realizó en Vercel para iterar rápido durante el hackathon.

La innovación central consiste en construir contexto multimodal para el modelo gemini 2.5 flash image preview. En lugar de enviar solo texto, la aplicación empaqueta referencias visuales y un prompt textual muy específico que indica el orden y la función de cada imagen de referencia. De este modo la IA mantiene rasgos del personaje, vestuario y daños o marcas entre páginas consecutivas, logrando continuidad narrativa y coherencia artística.

Antes de generar imágenes también se usa el modelo en modo editor y director de arte. Primero se solicita un plan de historia en formato JSON que incluye descripciones de personajes, ambientes y un guion página por página siguiendo un arco narrativo clásico. Luego la IA genera hojas de personaje y fondos limpios que sirven como assets de referencia para la generación posterior.

Este enfoque convierte a la IA en un colaborador creativo que actúa como editor, director de arte y diseñador de assets, facilitando la creación de historias visuales extensas sin perder unidad estética. Las capacidades multimodales de modelos como Gemini son clave para habilitar estos bucles de retroalimentación y colaboración humano IA.

Desbloqueando RAG: Guía para Principiantes

Retrieval-Augmented Generation o RAG es una técnica que combina recuperación de información y generación de texto para producir respuestas más precisas y contextualizadas. En lugar de depender únicamente de los patrones aprendidos por un modelo de lenguaje, RAG consulta una base de conocimiento para recuperar fragmentos relevantes y los integra en el proceso de generación, logrando así resultados más fiables y detallados.

Cómo funciona RAG

El flujo de RAG incluye dos componentes principales: un recuperador que busca documentos o pasajes relevantes y un generador que utiliza esa información para construir la respuesta final. El recuperador actúa como un bibliotecario que selecciona fuentes pertinentes, y el generador armoniza esos fragmentos con la capacidad del modelo para producir texto coherente y adaptado al contexto.

Beneficios y aplicaciones

RAG aporta varias ventajas: mayor precisión al apoyarse en datos externos, salidas específicas al contexto y respuestas más informativas. Estas fortalezas se aplican en chatbots que necesitan respuestas actualizadas, en traducción automática que requiere contexto adicional, y en herramientas de resumen que condensan documentos extensos conservando información clave. Además, RAG es ideal para soluciones empresariales que integran agentes IA, ia para empresas y asistentes virtuales que deben acceder a datos internos o a grandes repositorios de conocimiento.

Casos de uso reales

Algunos ejemplos prácticos incluyen asistentes virtuales corporativos, sistemas de búsqueda documental, motores de soporte al cliente y aplicaciones de inteligencia de negocio que combinan RAG con modelos analíticos para extraer insights accionables. Empresas que implementan agentes IA y soluciones de power bi pueden enriquecer los reportes con explicaciones generadas sobre métricas complejas.

RAG y la oferta de Q2BSTUDIO

Es habitual que los lenguajes de alto nivel compartan conceptos fundamentales como variables, tipos de datos, estructuras de control, funciones y colecciones, lo que facilita aprender uno cuando ya conoces otro. Aprender Python, por ejemplo, reduce la curva para dominar JavaScript o Java porque las abstracciones subyacentes son similares.

En cambio, los lenguajes de bajo nivel están mucho más ligados al hardware y a la arquitectura del procesador. Aprender x86 no garantiza que domines ARM, porque los conjuntos de instrucciones y convenciones son distintos. Aun así, hay transferencia de habilidades: el modo de pensar sobre registros, acceso a memoria, llamadas a funciones y optimización sigue siendo aplicable entre arquitecturas.

El lenguaje C ocupa una posición intermedia. No es ensamblador puro, pero actúa como una especie de ensamblador portátil: estudiar C aporta comprensión real sobre gestión de memoria, punteros, diferencias entre pila y heap, y cómo interactúan compilador y sistema operativo con el hardware. Esa base facilita pasar a otros lenguajes de bajo nivel y también aporta perspectiva a la hora de desarrollar software complejo.

Entonces, ¿sirve la regla de que aprender uno facilita aprender otro? Sí, con matices. En el mundo de alto nivel la traslación es casi directa porque solo cambian sintaxis y bibliotecas. En bajo nivel se heredan modelos mentales y patrones de diseño, pero las instrucciones concretas y los detalles de cada arquitectura requieren aprendizaje específico.

Como hoja de ruta práctica recomendamos aprender primero un lenguaje de alto nivel para comprender estructuras y productividad, y después un lenguaje de bajo nivel como C para entender lo que ocurre bajo el capó; si interesa trabajar con hardware concreto, estudiar ensamblador de la arquitectura objetivo solidifica ese conocimiento.