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Introducción

En un ecosistema de medios 24x7 y ruido digital constante, procesar e intervenir sobre información en tiempo real es vital. Para cualquier plataforma que monitorea, clasifica y enriquece contenido, las canalizaciones de ingesta escalables son el pilar. Presentamos la renovación de una canalización de ingesta en tiempo real que escaló con éxito para manejar más de 8 millones de artículos al día, pasando de modelos ETL tradicionales a arquitecturas de streaming aumentadas con inteligencia artificial.

El reto en alta velocidad

Las plataformas de monitorización de medios deben absorber formatos diversos de múltiples proveedores y categorizarlos casi en tiempo real. Los sistemas monolíticos y los ETL por lotes no cumplen con las demandas de latencia, resiliencia y disponibilidad. El objetivo fue construir una arquitectura de ingesta con tolerancia a fallos, altamente disponible e inteligente que cumpliera con tres metas clave:

Ingerir millones de artículos al día

Clasificarlos con reglas de concordancia robustas

Mejorar la descubribilidad mediante semántica con IA

Solución basada en microservicios

Adoptamos una arquitectura de microservicios para lograr escalabilidad, tolerancia a fallos y modularidad. Al dividir la canalización en servicios independientes, aumentamos el mantenimiento, desacoplamos responsabilidades y escalamos por demanda. El diseño se estructura en tres servicios clave:

Scheduler o planificador. Recupera artículos del proveedor y los publica en Kafka

Percolator o categorizador. Consume desde Kafka y asigna categorías con consultas de Elasticsearch

Listener o habilitador de IA. Enriquece con embeddings para potenciar la búsqueda semántica

Flujo de extremo a extremo

El circuito inicia en proveedores externos, continúa con la publicación de lotes en Kafka, aplica categorización en tiempo real sobre Elasticsearch, y concluye con el enriquecimiento semántico antes de indexar en el índice principal para consumo de producto y analítica.

1. Scheduler o planificador

Este servicio es la puerta de entrada de la ingesta. Llama periódicamente a la API del proveedor, recibe lotes masivos y persiste temporalmente los datos crudos en MongoDB para auditoría y reintentos. Luego envía cada lote a un tópico de Kafka. Incorpora reintentos e idempotencia para asegurar que los registros que fallen en etapas posteriores se reprocesen sin duplicidades.

Funciones destacadas. Llamadas periódicas en ventanas de segundos. Lotes de cientos de artículos por solicitud. Persistencia temporal en MongoDB. Publicación en Kafka como lista de artículos. Mecanismos de reintento y trazabilidad de estado

2. Percolator o categorización en tiempo real

Es el corazón de la clasificación. Utiliza la funcionalidad percolator de Elasticsearch para mapear artículos entrantes a taxonomías respaldadas por consultas booleanas. Para maximizar el rendimiento y la limpieza operativa, trabaja con índices temporales y operaciones masivas.

Funciones destacadas. Consumo desde Kafka. Transformación y guardado en índice temporal. Obtención de reglas de categoría definidas como expresiones booleanas. Asignación de categorías mediante Update By Query. Promoción de documentos al índice principal. Limpieza de índices temporales. Publicación del resultado en un tópico downstream para enriquecimiento con IA

3. Listener o habilitador de IA y enriquecimiento semántico

Este servicio eleva la capacidad de descubrimiento con embeddings generados por modelos de IA. Aplica criterios para evitar ruido, como longitud mínima o presencia de conceptos relevantes, y actualiza el documento en Elasticsearch con los vectores semánticos. Además, sincroniza el estado de procesamiento en MongoDB para auditoría end to end.

Funciones destacadas. Consumo desde el tópico de artículos procesados. Generación condicional de embeddings. Actualización del índice con vectores semánticos. Gestión de estados en MongoDB

Tecnologías empleadas

Spring Boot para microservicios productivos. Kafka para streaming y desacoplamiento. MongoDB para almacenamiento temporal y trazabilidad. Elasticsearch 8.x para indexación, percolator y búsquedas. Embeddings de modelos de IA para búsqueda semántica avanzada

Resultados e impacto

Escalabilidad. 8.64 millones de artículos por día, multiplicando la capacidad previa

Confiabilidad. Reintentos e idempotencia garantizan procesamiento completo ante errores transitorios

Descubribilidad. Mapeo preciso a múltiples categorías que mejora la relevancia

Descubrimiento impulsado por IA. Los embeddings permiten encontrar contenido por significado y no solo por palabras clave

Q2BSTUDIO y la ventaja competitiva

Guía esencial para impulsar tu negocio con software a medida e inteligencia artificial: en ausencia de una descripción concreta, te proponemos una visión práctica y actualizada sobre cómo las empresas pueden crecer con aplicaciones a medida, agentes IA y servicios cloud bien diseñados.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, automatización de procesos, servicios cloud AWS y Azure, y servicios de inteligencia de negocio con Power BI. Combinamos arquitectura escalable, diseño centrado en el usuario y seguridad de nivel empresarial para que la tecnología sea un motor de resultados reales.

Node API Parte 7 Creación de un runtime de ArkTS en hilos nativos con Node API en HarmonyOS Next

Introducción

HarmonyOS avanza a gran velocidad y, con ello, la necesidad de combinar el rendimiento nativo en C++ con la flexibilidad de ArkTS Ark TypeScript, especialmente en escenarios de alto rendimiento o multihilo. Aunque ArkTS impulsa la capa de interfaz y lógica en muchas apps, los módulos nativos resultan clave para operaciones a nivel de hardware o para procesamientos concurrentes. El reto surge porque los entornos de ejecución de ArkTS no se crean automáticamente en hilos nativos. Sin un runtime activo, no es posible invocar funciones ArkTS directamente desde código nativo. La buena noticia es que, gracias a Node API NAPI, podemos crear manualmente un runtime de ArkTS dentro de un hilo C++ nativo, cargar módulos ETS de forma dinámica e invocar funciones, uniendo lo mejor de ambos mundos.

Flujo principal

1 Registrar un módulo nativo Declarar un método con Node API y enlazarlo a la función createArkRuntime.

2 Usar hilos C++ Crear un nuevo pthread que hospede el runtime.

3 Inicializar el runtime ArkTS Invocar napi_create_ark_runtime dentro del hilo para crear el entorno.

4 Carga dinámica de módulos ETS Cargar un módulo con napi_load_module_with_info indicando ruta ETS y nombre del bundle.

5 Invocar funciones Acceder a exportaciones de ArkTS y ejecutar funciones como Logger mediante napi_call_function.

6 Limpieza Destruir el runtime tras su uso con napi_destroy_ark_runtime.

Implementación paso a paso

Declaración del API en index.d.ts Exponer una función createArkRuntime que devuelve un objeto para iniciar la ejecución en el lado nativo.

Lógica nativa en C++ Crear un hilo pthread que dentro llame a napi_create_ark_runtime, cargue el módulo ETS con napi_load_module_with_info por ejemplo entry/src/main/ets/pages/ObjectUtils con bundle com.huawei.myapplication/entry, obtenga la exportación Logger con napi_get_named_property, la invoque con napi_call_function y finalmente destruya el entorno con napi_destroy_ark_runtime. Registrar el módulo con napi_define_properties y napi_module_register, y exponer la función createArkRuntime al entorno ArkTS. Sincronizar con pthread_join si se desea esperar la finalización.

Lado ArkTS Invocar desde la interfaz, por ejemplo en Index.ets, el método nativo createArkRuntime al pulsar un botón para disparar la lógica del hilo nativo.

Módulo ETS paralelo Definir una función Logger que realice la operación deseada por ejemplo un log a consola o una tarea de monitorización y que será llamada desde el entorno nativo.

Configuración de compilación Crear la librería compartida entry con CMake y enlazar contra libace_napi.z.so y libhilog_ndk.z.so para disponer de las capacidades de NAPI y logging.

Beneficios clave

Control fino del runtime Al gestionar de forma manual la creación y destrucción del motor ArkTS se optimizan los recursos y el momento de ejecución.

Soporte multihilo Al crear el runtime en un pthread independiente, el código nativo puede ejecutar lógica ArkTS sin bloquear el hilo principal.

Integración fluida nativo ArkTS Se combinan el rendimiento del C++ con la versatilidad de la lógica en TypeScript.

Arquitectura modular y reutilizable Módulos ETS como Logger pueden reutilizarse en distintos hilos o contextos.

Mejor rendimiento en tareas en segundo plano Operaciones de logging, telemetría o monitorización se pueden descargar a runtimes ArkTS aislados.

Carga dinámica en tiempo de ejecución Permite despachar lógica de forma flexible e incluso adoptar patrones tipo plugins.

Compatibilidad y seguridad con HarmonyOS El uso de funciones oficiales como napi_create_ark_runtime y napi_destroy_ark_runtime garantiza compatibilidad con límites del sistema como un máximo de 16 runtimes por proceso.

Buenas prácticas y consideraciones

Respetar el límite de 16 runtimes por proceso y reciclar cuando sea posible. Asegurar la seguridad de hilos, especialmente al compartir datos entre C++ y ArkTS. Validar errores de NAPI en cada paso y reportar mediante logs. Comprobar rutas de módulos ETS y nombres de bundle, así como firmados y empaquetado en release. Evitar bloqueos del hilo principal y diseñar estrategias de cancelación si las tareas son largas.

Conclusión

Unir ArkTS y C++ nativo en HarmonyOS es potente y práctico. Crear un runtime ArkTS dedicado dentro de un hilo nativo con Node API ofrece control total sobre cuándo y cómo se ejecuta la lógica, optimiza el rendimiento, habilita procesamiento en segundo plano y facilita la carga dinámica de módulos. Si necesitas llevar tu app al siguiente nivel, esta técnica merece un lugar en tu caja de herramientas.

Sobre Q2BSTUDIO

Como desarrolladores dedicamos mucho tiempo a obligar al usuario a introducir datos en formatos rígidos mediante formularios, listas desplegables, reglas de validación y manejo de errores. Funciona, pero añade fricción, porque las personas no piensan en esquemas sino en lenguaje natural. Ahí es donde entra GPT: en lugar de encajar al usuario en un molde, dejamos que escriba en lenguaje natural y convertimos su texto en datos estructurados limpios.

En este artículo verás cómo usar GPT para procesar datos, permitir entradas en lenguaje natural y convertirlas en estructuras válidas para tu aplicación. Repasaremos casos de uso reales y qué tener en cuenta para llevarlos a producción.

La idea central es sencilla: si definimos un esquema claro, GPT suele extraer con precisión los campos y valores pertinentes del texto. Por ejemplo, podemos convertir un manual o una receta en un grafo expresado en JSON, útil para presentar instrucciones paso a paso o visualizar dependencias.

Ejemplo de cocina: tomamos una receta de espaguetis y la resumimos en dos listas, ingredientes y pasos. Cada paso puede declarar dependencias respecto a otros pasos o a ingredientes concretos. Con ese resultado es trivial dibujar un diagrama. Además, si detectamos que un paso puede ejecutarse en paralelo, bastaría con un mensaje de seguimiento para ajustar las dependencias. GPT tiende a mantener estable todo lo no modificado, lo que facilita iterar hasta tener una estructura consistente.

Caso de uso BPMN: también podemos pedir a GPT que genere la definición BPMN de un proceso de negocio para herramientas como Camunda. Imagina el flujo de tramitación de facturas: recepción, OCR, revisión contable, aprobación de un responsable y derivaciones según el resultado. GPT puede producir el XML del proceso y su diagrama. Observaciones prácticas: a veces faltan espacios de nombres XML o una parte del diagrama. Se soluciona añadiendo validaciones y reintentos, mejorando el prompt, o ajustando la temperatura del modelo. El posprocesado automático de pequeños errores suele ser más barato que regenerar toda la respuesta.

Formularios dinámicos en React: con librerías como react jsonschema form podemos generar formularios a partir de definiciones JSON. GPT conoce esquemas comunes y puede producir una definición válida si le indicamos claramente que queremos un JSON bien formado que pase validación. Por ejemplo, un formulario de soporte con número de pedido que empiece por R y 9 dígitos, un teléfono en formato internacional, un selector de tipo de incidencia y un check de política de privacidad. Si luego pedimos que el check aparezca marcado por defecto, GPT devolverá la misma definición con la propiedad correspondiente ajustada.

Interfaces dinámicas: con react json schema y componentes de UI como react bootstrap, podemos describir la composición de la pantalla en JSON y dejar que GPT la genere a partir de una especificación en lenguaje natural. Definimos componentes como AppRoot, AppMainLayout, AppNavbar, AppToolbar y AppUserList, registramos el mapa de componentes y pedimos a GPT una especificación que los use con sus props planas. Un ejemplo típico es un dashboard de usuarios con barra de navegación, título, descripción, una toolbar de acciones y una tabla con el listado. GPT suele inferir bien la estructura de layout si el prompt explica con precisión las reglas de uso de props.

Consultas a ElasticSearch: GPT puede traducir peticiones en lenguaje natural en consultas válidas para un índice determinado si le proporcionamos el mapeo y las restricciones. Por ejemplo, devolver los productos más caros disponibles, no destacados y sin taxones. Es importante extremar la seguridad: no hay que exponer esta capacidad en clústeres donde el usuario no deba poder lanzar consultas arbitrarias.

Lenguajes de consulta específicos: este enfoque se extiende a cualquier motor con su propio lenguaje. Por ejemplo, generar consultas de CloudWatch Logs o de otras plataformas a partir de instrucciones en lenguaje natural, reduciendo la barrera de entrada para equipos no expertos.

Visualización de datos con Vega Lite: Vega define una gramática declarativa para gráficos en JSON. Podemos pedir a GPT una especificación que lea un CSV con columnas como símbolo, fecha y precio, y construir una vista compuesta con tres gráficos: líneas de todas las acciones a lo largo del tiempo, una línea filtrada solo para MSFT y un gráfico circular con el promedio por símbolo. Estas definiciones se validan con el esquema de Vega Lite y se prueban al instante en su editor interactivo.

Buenas prácticas que hemos observado útiles en producción: validar siempre la salida con el esquema correspondiente, ya sea JSON o XML; dividir tareas complejas en pasos cortos para reducir la carga cognitiva del modelo; preparar una UX paciente y, cuando sea posible, hacer streaming parcial de respuestas; controlar costes con prompts y contextos concisos, preprocesando lo máximo antes de llamar al modelo; reforzar fiabilidad con pruebas de usuarios reales, reintentos y reglas de posprocesado; y protegerse frente a inyecciones de prompt validando y saneando entradas y salidas.

Al solicitar certificados SSL TLS mediante protocolos ACME como Lets Encrypt, la autoridad certificadora debe verificar la propiedad del dominio. Esta verificación se realiza con peticiones a la ruta especial /.well-known. Si tu WAF bloquea estas peticiones, la emisión o renovación del certificado fallará. Para garantizar un proceso fluido, debes configurar SafeLine WAF para incluir en lista de permitidos las solicitudes ACME.

Por qué es importante. Los certificados SSL TLS habilitan HTTPS, protegen datos sensibles y evitan la interceptación de tráfico. Si las peticiones ACME a la ruta /.well-known son bloqueadas, pueden ocurrir fallos en la solicitud de certificado, interrupciones en renovaciones automáticas y retrocesos a HTTP inseguro.

Cómo ayuda SafeLine WAF. SafeLine permite personalizar reglas con gran detalle. Puedes agregar reglas de permitidos para dejar pasar el tráfico legítimo de ACME y seguir bloqueando tráfico malicioso. En este caso, se recomienda permitir todas las solicitudes cuyo camino de URL comience por /.well-known.

Pasos para añadir la regla de permitidos en SafeLine. Paso 1 Accede a la sección Allow and Deny del panel de SafeLine. Paso 2 Añade una nueva regla de permitidos dirigida a las verificaciones ACME. Paso 3 Configura la coincidencia del campo como Ruta de URL, la condición como Prefijo y el valor como /.well-known. Paso 4 Guarda y aplica los cambios. A partir de ese momento, SafeLine permitirá estas solicitudes en todas las versiones desde la 7.3.0 hasta la más reciente.

Beneficios de esta configuración. Experiencia HTTPS sin interrupciones, con emisión y renovación de certificados sin errores. Seguridad sólida, ya que solo se permiten las verificaciones ACME necesarias y el resto del tráfico continúa filtrado por el WAF. Renovaciones automatizadas que evitan caídas por certificados caducados.

Conclusión. Con una simple regla de permitidos para ACME en SafeLine WAF garantizas que tu implementación HTTPS funcione sin fricciones con servicios como Lets Encrypt. Este pequeño ajuste mantiene tus certificados válidos y la protección de tu sitio activa.

CSV Studio — DuckDB Edition es una herramienta gratuita y sin backend para explorar y transformar datos en tiempo real. Carga CSV, TSV o XLSX, filtra, edita con CRUD estable, crea KPIs y gráficos interactivos, y exporta resultados con facilidad. Diseñado para analistas, equipos de datos y profesionales que necesitan velocidad y simplicidad, funciona en memoria con DuckDB y pandas, por lo que no requiere base de datos ni servidores adicionales.

Problemas al compilar LFS en Debian con WSL y cómo solucionarlos

En Q2BSTUDIO acompañamos a empresas que buscan acelerar su transformación digital con soluciones que combinan aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con power bi. Nuestro equipo multidisciplinar diseña y construye productos escalables, seguros y listos para crecer, integrando agentes IA en procesos críticos para entregar valor en semanas y no en meses.

Kubernetes DaemonSet vs Deployment diferencias clave explicadas con Docker

Kubernetes ofrece varios controladores para ejecutar cargas de trabajo en clústeres. Aunque Deployment y DaemonSet pueden parecer similares, resuelven necesidades distintas y están optimizados para escenarios diferentes. Esta guía en español te ayuda a elegir la estrategia adecuada y a entender cómo se relaciona con Docker y los contenedores OCI.

Qué es un Deployment

Un Deployment administra un conjunto de Pods idénticos que se pueden escalar, actualizar de forma continua y revertir si es necesario. Es ideal para aplicaciones sin estado como backends web, APIs o servicios de inferencia que requieren alta disponibilidad.

Características clave de Deployment mantiene siempre el número deseado de réplicas, permite actualizaciones continuas y rollbacks, programa Pods en cualquier nodo disponible del clúster y facilita el escalado horizontal rápido hacia arriba o hacia abajo.

Ejemplos de uso de Deployment ejecutar un backend de aplicación web, alojar una API stateless o desplegar múltiples réplicas de un servicio de inferencia de aprendizaje automático.

Qué es un DaemonSet

Un DaemonSet garantiza que exista una copia de un Pod en cada nodo del clúster o en subconjuntos específicos de nodos. Es la elección adecuada para cargas que deben ejecutarse de forma distribuida en todos los nodos.

Características clave de DaemonSet ejecuta un Pod por nodo o por nodos seleccionados mediante selectores y taints, crea Pods automáticamente cuando se añaden nodos y los elimina cuando se retiran, y es perfecto para agentes de nodo, monitoreo y registro.

Ejemplos de uso de DaemonSet agentes de logs como Fluentd o Logstash en cada nodo, recolectores de métricas como Node Exporter, plugins de red CNI o demonios de almacenamiento locales.

DaemonSet vs Deployment en paralelo

Ubicación de Pods Deployment programa Pods en cualquier nodo disponible, mientras que DaemonSet asegura un Pod por nodo seleccionado.

Escalado Deployment escala por réplicas definidas por el usuario, DaemonSet se alinea automáticamente con el número de nodos objetivo.

Actualizaciones ambos soportan actualizaciones continuas; Deployment añade además la reversión sencilla.

Casos de uso Deployment para aplicaciones sin estado y cargas escalables; DaemonSet para agentes a nivel de nodo, monitoreo, logging, redes y almacenamiento.

Conciencia de nodos Deployment no está ligado a la cantidad de nodos; DaemonSet depende directamente del recuento de nodos del clúster.

Relación con Docker y el runtime de contenedores

Deployment y DaemonSet ejecutan contenedores empaquetados en imágenes Docker u OCI. Los Pods son envoltorios de contenedores que se ejecutan mediante un runtime como containerd o CRI O, anteriormente Docker. Un Deployment distribuye múltiples réplicas de la misma imagen por el clúster, por ejemplo nginx latest, mientras que un DaemonSet asegura una instancia por nodo, ideal para agentes de sistema. Al aplicar una definición con kubectl, Kubernetes extrae la imagen y la ejecuta dentro de Pods según las reglas del controlador.

Cómo elegir entre Deployment y DaemonSet

Elige Deployment cuando necesites aplicaciones sin estado escalables que puedan ejecutarse en cualquier nodo, con ciclos de despliegue y rollback controlados. Elige DaemonSet cuando precises un servicio por nodo para tareas de observabilidad, seguridad, networking o almacenamiento distribuido local.

Buenas prácticas define requests y limits de recursos para evitar la contención, usa afinidades, antiafinidades y toleraciones para controlar la ubicación, implementa probes de liveness y readiness para mejorar la resiliencia, y emplea políticas de actualización adecuadas a cada patrón de despliegue.

Q2BSTUDIO y Kubernetes en la nube