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Nuestro Blog - Página 3135

Ideas, casos de uso y guías sobre IA, programación avanzada y software a medida para optimizar tu negocio.

Desarrollo de software, inteligencia artificial, automatizacion de procesos y mas

 Monash Uni elige proveedores para su supercomputadora
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Monash Uni elige proveedores para su supercomputadora

Monash Uni ha seleccionado proveedores tecnológicos clave para construir la primera máquina de su tipo en Australia, un superordenador diseñado para impulsar investigación avanzada, simulaciones a gran escala y proyectos de inteligencia artificial de última generación.

Este hito marca un antes y un después en infraestructura científica nacional y abre oportunidades para universidades, centros de investigación y empresas que buscan aprovechar capacidades de cálculo extremo para análisis complejos, aprendizaje automático y modelado de datos masivos.

En este contexto, Q2BSTUDIO se posiciona como socio estratégico para organizaciones que necesitan transformar datos en resultados. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho mas, con experiencia en integrar servicios cloud aws y azure para escalar proyectos críticos.

Nuestros servicios incluyen desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida adaptadas a necesidades específicas, implementación de soluciones de inteligencia artificial e ia para empresas, diseño de agentes IA que automatizan procesos y aumentan la productividad, y despliegues seguros orientados a ciberseguridad para proteger activos digitales.

Además ofrecemos servicios inteligencia de negocio y consultoría en power bi para convertir datos en indicadores accionables, paneles interactivos y reporting avanzado que facilitan la toma de decisiones. Combinamos modelos de IA con arquitecturas cloud para ofrecer soluciones robustas, seguras y escalables.

La llegada de superordenadores como el que impulsará Monash Uni refuerza la necesidad de socios tecnológicos capaces de explotar esos recursos. Q2BSTUDIO ayuda a integrar cargas de trabajo de alto rendimiento con pipelines de datos optimizados, migraciones a servicios cloud aws y azure, y estrategias de seguridad que cumplen con los más altos estándares.

Si su organización busca aprovechar la potencia de la computación avanzada para proyectos de investigación, desarrollo de producto o mejoras operativas, Q2BSTUDIO ofrece experiencia en software a medida, inteligencia artificial aplicada, agentes IA, ciberseguridad y soluciones de inteligencia de negocio como power bi para acelerar resultados.

Conecte con nosotros para explorar cómo transformar ideas en soluciones reales utilizando supercomputación, cloud y tecnologías inteligentes que potencian la innovación y la competitividad.

 Ayúdame: un error me molesta
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Ayúdame: un error me molesta

ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state A dynamic link library initialization routine failed Este artículo explica por qué aparece este error al convertir un proyecto Python a ejecutable con PyInstaller y ofrece soluciones prácticas adaptadas a un proyecto RealtimeSTT con PyQt5

Contexto El proyecto utiliza el paquete RealtimeSTT junto con PyQt5 y funciona correctamente cuando se ejecuta con el intérprete de Python. Al crear el ejecutable con PyInstaller el arranque falla con un error de carga de DLL relacionado con onnxruntime en el módulo onnxruntime_pybind11_state

Causas más probables 1 Dependencias nativas faltantes o no incluidas en el bundle de PyInstaller, en especial las DLL de onnxruntime y sus dependencias como las redistribuibles de Microsoft Visual C++. 2 Incompatibilidad de arquitectura entre Python, paquetes y librerías nativas por ejemplo mezclar 32 bits y 64 bits. 3 Uso de la versión GPU de onnxruntime sin incluir las DLL de CUDA necesarias o sin tener instalados los drivers y runtimes de CUDA correctos. 4 Compresión o inclusión incorrecta de las DLL por parte de UPX u otras opciones de empaquetado

Pasos recomendados para resolver el problema 1 Verificar redistribuible de Visual C C Instalación de Microsoft Visual C Redistributable para Visual Studio 2015 2017 2019 y 2022 en su versión adecuada a la arquitectura del sistema. 2 Comprobar arquitectura Asegúrese de que Python y todos los paquetes instalados son de la misma arquitectura por ejemplo Python 64 bits y paquetes 64 bits. 3 Incluir las DLL nativas de onnxruntime en el build Con PyInstaller hay que agregar las DLL dinámicas de onnxruntime al apartado binaries del spec o utilizar un hook para recopilar dinámicos. En la práctica hay que localizar la carpeta del paquete onnxruntime en site packages y añadir los archivos onnxruntime dll y cualquier pyd que aparezca en la carpeta capi al listado de binaries del spec. 4 Evitar UPX y comprimir librerías Evite comprimir las DLL nativas con UPX durante la depuración ya que puede interferir con la inicialización de la librería. 5 Incluir librerías CUDA si usa onnxruntime GPU Si está usando onnxruntime con soporte GPU incluya las DLL de CUDA y cuDNN necesarias y asegúrese de que los drivers y runtimes de CUDA instalados coinciden con la versión requerida por onnxruntime. 6 Añadir rutas al PATH en tiempo de ejecución Una solución robusta consiste en, antes de importar onnxruntime en tiempo de ejecución dentro del ejecutable, añadir la ruta donde se han extraído las DLL de onnxruntime a la variable de entorno PATH para que Windows encuentre las dependencias nativas. 7 Depuración con herramientas de dependencias Use herramientas como Dependency Walker o la utilidad de Windows para listar dependencias faltantes y así identificar la DLL concreta que falla en la inicialización

Consejos prácticos para el spec de PyInstaller 1 Agregar manualmente los binarios nativos de onnxruntime y las DLL de torch que ya tiene listadas para asegurar que todas las librerías nativas van en la carpeta del ejecutable. 2 Crear un hook personalizado para onnxruntime que recopile dynamic libraries y data files del paquete onnxruntime y lo registre en hidden imports si fuera necesario. 3 Mantener console True y debug True mientras depura para ver trazas completas y mensajes de error. 4 Probar primero creando un bundle en carpeta en lugar de onefile para inspeccionar el contenido y verificar que los DLL están presentes en la carpeta dist

Prueba rápida para confirmar la causa Ejecutar el ejecutable desde consola y observar el mensaje de error identificar la DLL concreta que falta o que no inicializa y comprobar en la carpeta del ejecutable si esa DLL está presente y si su arquitectura es correcta

Si todo falla y necesita ayuda profesional Q2BSTUDIO puede ayudar Somos Q2BSTUDIO empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con amplia experiencia en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios de inteligencia de negocio y soluciones con agentes IA y power bi Ofrecemos análisis del entorno de despliegue diagnóstico de errores nativos en Windows inclusión correcta de librerías nativas y optimización de builds PyInstaller para producción Si desea un servicio a medida podemos auditar su proyecto RealtimeSTT preparar un spec robusto y entregar un instalador estable y probado

Palabras clave para mejorar posicionamiento aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA power bi

Resumen rápido 1 Instale Visual C Redistributable 2 Verifique arquitectura 3 Incluya DLLs de onnxruntime y dependencias en binaries del spec o mediante hook 4 Evite UPX durante la depuración 5 Si usa GPU incluya DLLs de CUDA y cuDNN 6 Añada rutas al PATH antes de importar onnxruntime 7 Use herramientas de dependencias para localizar faltantes y si necesita apoyo técnico contacte con Q2BSTUDIO

Si desea puedo ayudar a generar un spec de PyInstaller ajustado a su proyecto revisar las DLL que faltan o preparar un hook personalizado para onnxruntime contacte con Q2BSTUDIO y le orientamos sobre los siguientes pasos

 Por qué todo desarrollador debería usar GitHub
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Por qué todo desarrollador debería usar GitHub

En el mundo actual la programación va más allá de escribir código que funcione, se trata de colaboración compartida y mejora continua y por eso GitHub es fundamental

GitHub es la plataforma líder para desarrolladores utilizada por profesionales independientes startups y grandes empresas y se ha convertido en una herramienta imprescindible para gestionar proyectos personales colaborar en código abierto y desplegar soluciones de software a escala

Control de versiones con Git: cada desarrollador comete errores y GitHub permite registrar cada cambio revertir versiones anteriores y entender cómo evoluciona un proyecto lo que es clave para cualquier equipo que trabaje con software a medida o software a medida empresarial

Colaboración sin fronteras: equipos distribuidos pueden contribuir al mismo repositorio al mismo tiempo GitHub facilita la revisión de código la gestión de incidencias y la integración continua aspectos esenciales cuando se desarrollan aplicaciones a medida o se implementan soluciones de inteligencia artificial

Comunidad de código abierto: GitHub aloja millones de proyectos de código abierto y es una fuente inagotable para aprender buenas prácticas estudiar implementaciones reales y contribuir con mejoras reales participar en proyectos de código abierto puede impulsar habilidades en inteligencia artificial ia para empresas y en herramientas como power bi

Portafolio profesional: el perfil de GitHub actúa como un currículum técnico donde reclutadores y clientes evalúan proyectos reales en lugar de solo descripciones verbales mantener un perfil organizado con ejemplos de aplicaciones a medida proyectos de software a medida y demostraciones de agentes IA mejora la visibilidad profesional

Automatización poderosa: con GitHub Actions es posible automatizar pruebas compilaciones y despliegues lo que mejora la fiabilidad del software y acelera el ciclo de desarrollo además GitHub se integra con servicios cloud aws y azure facilitando flujos de trabajo seguros y escalables

Aprendizaje y crecimiento: leer código ajeno seguir proyectos destacados y experimentar con nuevas arquitecturas es la mejor forma de evolucionar como desarrollador en áreas como inteligencia artificial servicios inteligencia de negocio y ciberseguridad

Nuestra experiencia en Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad y soluciones cloud ofrecemos servicios cloud aws y azure implementación de agentes IA desarrollo de soluciones de inteligencia artificial para empresas servicios inteligencia de negocio y consultoría en power bi trabajamos integrando buenas prácticas de gestión de código control de versiones y automatización para entregar software a medida seguro y escalable

Cómo podemos ayudarte: si necesitas crear un repositorio estructurado migrar tu código automatizar pipelines o desarrollar una aplicación a medida con componentes de inteligencia artificial y ciberseguridad en Q2BSTUDIO acompañamos todo el ciclo de vida desde el diseño hasta el despliegue en servicios cloud aws y azure y ofrecemos soluciones de inteligencia artificial ia para empresas y servicios inteligencia de negocio basados en power bi

Reflexión final: si te tomas en serio la programación GitHub no es opcional es una pieza clave para colaboración aprendizaje y crecimiento profesional empieza hoy creando tu primer repositorio subiendo tus proyectos y si buscas un socio tecnológico para desarrollar software a medida o implementar inteligencia artificial ciberseguridad o servicios inteligencia de negocio contacta a Q2BSTUDIO

Palabras clave relevantes para posicionamiento: aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA power bi

 Trading IA Avanzada e Inteligencia de Portafolios Pro
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Trading IA Avanzada e Inteligencia de Portafolios Pro

Presentamos Portfolio Intelligence Pro, un analizador de carteras y asistente de trading impulsado por inteligencia artificial construido con Streamlit que se integra con Robinhood. Esta herramienta facilita monitorizar carteras, descubrir oportunidades de compra y realizar investigación de acciones con insights automatizados y visualizaciones interactivas.

Resumen de funciones principales • Visión de mercado en tiempo real para S&P 500, NASDAQ y DOW • Análisis de cartera conectado a Robinhood para ganancias y pérdidas, asignaciones y drawdowns • Detector de oportunidades de compra que resalta acciones lejos de sus máximos o por debajo de umbrales personalizados • Investigación de acciones con RSI, volatilidad, PER, rentabilidad por dividendo y gráficos interactivos • Integración con Robinhood con pipeline de trading en modo simulación por defecto • Alertas IA basadas en reglas como RSI menor que 30 o mayor que 70, picos de volatilidad y caídas de precio • Herramientas de riesgo: diversificación por sector, heatmaps de asignación y drawdown máximo • Dashboards visuales con Plotly, rápidos e interactivos

Tecnologías • Streamlit para la interfaz • Yahoo Finance API para datos de mercado • Plotly para gráficos interactivos • API de Robinhood mediante robin-stocks

Seguridad • Las operaciones se ejecutan en modo simulación por defecto para que puedas probar estrategias sin arriesgar capital. Código fuente disponible en https://github.com/anandsinh01/Portfolio-Intelligence-Pro

Sobre Q2BSTUDIO • Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida para empresas que buscan soluciones escalables y seguras. Somos especialistas en inteligencia artificial, ia para empresas y agentes IA que automatizan procesos y generan insights accionables. Ofrecemos servicios integrales de ciberseguridad para proteger infraestructuras críticas y datos sensibles. Además proporcionamos servicios cloud aws y azure, y servicios inteligencia de negocio integrando Power BI para mejorar la visualización y toma de decisiones. Si necesitas desarrollo de aplicaciones a medida, implementación de inteligencia artificial, consultoría en ciberseguridad o migraciones a la nube, Q2BSTUDIO puede ayudarte a acelerar tu transformación digital.

Palabras clave para SEO • aplicaciones a medida • software a medida • inteligencia artificial • ciberseguridad • servicios cloud aws y azure • servicios inteligencia de negocio • ia para empresas • agentes IA • power bi

Aviso • Este proyecto es solo con fines educativos y no constituye asesoramiento financiero. Realiza siempre tu propia investigación antes de invertir.

 Por qué deberías elegir Next.js sobre React para tu próximo proyecto
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Por qué deberías elegir Next.js sobre React para tu próximo proyecto

Cuando se trata de desarrollo web moderno, Next.js y React.js son nombres que aparecen siempre. Aquí explicamos de forma clara y práctica las diferencias, por qué Next.js suele ser la mejor opción para proyectos de producción y cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte a sacar el máximo partido con soluciones de aplicaciones a medida y software a medida.

Qué es React.js React.js es una biblioteca de JavaScript creada para construir interfaces de usuario mediante componentes reutilizables y gestión eficiente del estado. Sus principales ventajas incluyen una arquitectura basada en componentes, el Virtual DOM para mejorar el rendimiento y un ecosistema amplio con muchas librerías de terceros. React es ideal para interfaces muy interactivas, pero por sí solo solo cubre la capa de vista, por lo que necesitarás herramientas adicionales para enrutado, SSR o configuración avanzada.

Qué es Next.js Next.js es un framework construido sobre React que añade capacidades de servidor y utilidades para crear aplicaciones full stack listas para producción. Entre sus características destacadas están el rendering en servidor SSR, la generación estática SSG, rutas basadas en archivos, API routes para crear endpoints sin servidor, optimización automática de imágenes e Incremental Static Regeneration. Next.js reduce la configuración y acelera el camino hacia aplicaciones escalables y SEO friendly.

Por qué elegir Next.js sobre React.js SEO Optimización: Next.js entrega HTML pre-renderizado mediante SSR y SSG, lo que mejora la indexación y el posicionamiento frente a aplicaciones puramente cliente. Mejor rendimiento: división automática de código, optimización de imágenes e ISR hacen que las páginas carguen antes, reduciendo la tasa de rebote. Enrutado integrado: con rutas basadas en archivos no hace falta instalar React Router ni configurar rutas manualmente. Capacidades full stack: las API routes permiten construir backend serverless en el mismo proyecto. Experiencia de desarrollo: recarga en caliente, soporte integrado para TypeScript y code splitting automático aceleran el desarrollo. Escalabilidad: para aplicaciones empresariales y productos que crecen, Next.js ofrece patrones de rendimiento y despliegue que facilitan la evolución.

Cuándo usar React.js Si estás aprendiendo los fundamentos del frontend, montando prototipos rápidos o necesitas una configuración completamente personalizada, React.js es una opción válida. Para aplicaciones pequeñas o equipos que quieran controlar cada detalle de la configuración, React puede ser suficiente.

Por qué Q2BSTUDIO recomienda Next.js En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, solemos recomendar Next.js para proyectos que requieren SEO, rendimiento y escalabilidad desde el primer día. Integramos Next.js con servicios cloud aws y azure para despliegues resilientes y ofrecemos servicios inteligencia de negocio y soluciones de Power BI para explotar datos y tomar decisiones informadas. Además desarrollamos soluciones de ia para empresas, agentes IA y modelos personalizados para automatizar procesos con seguridad y control.

Servicios que ofrecemos Desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida, consultoría en inteligencia artificial e implementación de agentes IA, ciberseguridad aplicada al ciclo de vida del software, arquitecturas en servicios cloud aws y azure, y servicios inteligencia de negocio con Power BI e integración de datos. Nuestro enfoque combina buenas prácticas de Next.js con la experiencia en IA y seguridad para entregar proyectos robustos y orientados al negocio.

Veredicto final Si buscas construir una aplicación moderna, escalable y optimizada para buscadores, Next.js es la opción recomendada. Para quienes comienzan o necesitan un control absoluto sobre la configuración, React.js puede servir como paso inicial. En Q2BSTUDIO te ayudamos a elegir la mejor arquitectura, implementar Next.js cuando aplica y complementar con soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para que tu proyecto sea exitoso y seguro.

 Rendimiento web basado en preguntas con rsdoctor/mcp-server
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Rendimiento web basado en preguntas con rsdoctor/mcp-server

Siempre me he preguntado qué hace que una aplicación web sea realmente eficiente y cuál es la mejor manera de analizarla cuando el proyecto crece hasta convertirse en una base de código masiva con cientos de componentes y decenas de librerías; la evaluación puede volverse muy compleja.

Durante mi investigación encontré Rsdoctor, una herramienta del ecosistema Rstack que ofrece un análisis visual de tu bundle y te ayuda a localizar áreas a optimizar, aunque por sí sola no siempre sugiere acciones concretas para reducir el tamaño ni prioriza las zonas más críticas.

Para cubrir esa carencia el equipo de Rsdoctor desarrolló el servidor MCP para Rsdoctor con el paquete npm @rsdoctor/mcp-server que permite un análisis asistido por agentes inteligentes que interpretan el contexto del bundle y recomiendan pasos prácticos.

Un repaso rápido de teoría útil antes de ensuciarnos las manos: un bundler como Webpack, Rspack o Rollup combina JavaScript, HTML, CSS y activos en un bundle final. Un bundle puede crecer demasiado por varias razones principales: uso de librerías innecesarias, código desordenado, falta de separación de código por módulos y no eliminar código no utilizado. Esos problemas ralentizan la carga y afectan la experiencia de usuario.

El término MCP significa Model Context Protocol. Model se refiere al modelo de IA que se usa para razonar. Context significa que la IA entiende el proyecto y su bundle. Protocol describe la comunicación entre el servidor Rsdoctor y los agentes que procesan el contexto.

En este tutorial trabajaremos con código no optimizado y usaremos el servidor MCP para recibir sugerencias y optimizarlo. Si quieres seguir el ejemplo puedes clonar el repositorio de ejemplo en GitHub en la ruta https://github.com/HusDev/rsdoctor-mcp-server-example y usar la rama unoptimized-code.

Pasos básicos para reproducir el análisis en tu entorno: sitúate en la rama unoptimized-code, ejecuta npm install y luego npm run analyze. Verás varias advertencias y puntos de atención que indican problemas en el bundle.

Para aprovechar MCP y el agente integrado en VSCode necesitas el archivo .vscode/mcp.json en tu proyecto con la configuración del servidor MCP. No es obligatorio copiar literalmente un bloque JSON aquí; basta con ejecutar npx -y @rsdoctor/mcp-server desde tu editor o terminal para levantar el servidor y luego seleccionar esa instancia dentro del plugin o extensión de Rsdoctor en VSCode.

Una vez arrancado el servidor abre la extensión de Rsdoctor, entra en ajustes y elige el modo agent. Se mostrará un menú con los servidores MCP disponibles en tu editor. Conecta el agente al proyecto y lanza un prompt simple como analiza mi proyecto y dame los cuellos de botella de rendimiento para que el agente explore el bundle y genere recomendaciones accionables.

El valor añadido del flujo MCP es que el agente no solo señala módulos grandes o dependencias pesadas, también explica el impacto de cada problema y prioriza las acciones recomendadas, por ejemplo dividir código por rutas, aplicar importaciones dinámicas, eliminar dependencias duplicadas o sustituir paquetes por alternativas más ligeras.

Tras aplicar las recomendaciones puedes volver a ejecutar el análisis y comprobar la reducción del tamaño del bundle y la mejora en los indicadores de tiempo de carga. Este ciclo de analizar, aplicar y verificar es clave para mantener una aplicación web rápida y escalable.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, ofrecemos servicios de software a medida y soluciones basadas en inteligencia artificial para empresas. Ayudamos a integrar procesos de ciberseguridad desde el diseño, migraciones y operación en servicios cloud aws y azure, así como soluciones de servicios inteligencia de negocio con herramientas como power bi para transformar datos en decisiones. Nuestra experiencia en ia para empresas, agentes IA y desarrollos personalizados permite acelerar la optimización de rendimiento y reducir costes operativos.

Si necesitas ayuda para integrar Rsdoctor con MCP en tus proyectos, optimizar bundles, implementar agentes IA o desarrollar aplicaciones a medida seguras y escalables, contacta con Q2BSTUDIO. Podemos auditar tu código, proponer mejoras técnicas concretas y acompañarte en la implementación de medidas de ciberseguridad y despliegue en servicios cloud aws y azure.

Palabras clave que aplicamos en nuestros proyectos y que empleamos para mejorar posicionamiento y resultados: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Prueba el flujo con Rsdoctor y el servidor MCP en tu próximo proyecto y si quieres podemos ayudarte a maximizar el rendimiento, reducir el tamaño del bundle y desplegar soluciones avanzadas de inteligencia artificial y business intelligence con power bi. Disfruta optimizando tu aplicación.

 Impulso al Blog
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Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
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Deja de desplegar modelos de IA como si fuera 2010 - Conoce GitOps para ML

La forma tradicional de poner en producción modelos de inteligencia artificial ya no es suficiente. Los proyectos de IA requieren reproducibilidad, trazabilidad y despliegues automatizados que eviten errores humanos y permitan iterar con rapidez. GitOps para ML aporta ese enfoque: control de versiones para modelos y datos, pipelines declarativos, pruebas automatizadas y observabilidad en cada etapa del ciclo de vida del modelo.

GitOps para ML no es solo una moda, es una evolución natural del MLOps. Conlleva almacenar artefactos en repositorios gestionables, aplicar despliegues automáticos desde cambios en repositorios, y monitorizar métricas de rendimiento y deriva de datos en tiempo real. Esto reduce el tiempo de entrega y mejora la confianza en los modelos que impulsan decisiones críticas.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en transformar estos principios en soluciones reales. Ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida que integran pipelines de GitOps para ML, garantizando que cada modelo tenga su historial, sus pruebas y sus reglas de despliegue. Además combinamos inteligencia artificial con prácticas robustas de ciberseguridad para proteger modelos, datos y entornos de producción.

Nuestros servicios incluyen integración con servicios cloud aws y azure para desplegar modelos escalables y resilientes, así como servicios inteligencia de negocio para convertir resultados de modelos en cuadros de mando accionables. Implementamos soluciones de power bi y reporting que permiten a las áreas de negocio entender y actuar sobre la inteligencia generada por la IA.

Para las empresas que buscan aprovechar la IA a escala, ofrecemos soluciones de ia para empresas, agentes IA personalizados y arquitecturas de software pensadas para producción. Desde la selección de modelos hasta la instrumentación para monitorización y gobernanza, Q2BSTUDIO cubre todo el ciclo: desarrollo de software a medida, integración continua, despliegue continuo y operaciones seguras.

Adoptar GitOps para ML significa reducir riesgos y acelerar el valor de la inteligencia artificial. Si tu organización necesita modernizar despliegues de modelos, optimizar costes en la nube o mejorar la seguridad y gobernanza de sus datos y modelos, Q2BSTUDIO aporta experiencia en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi para diseñar soluciones que funcionen en producción.

Contáctanos para evaluar tu arquitectura actual y diseñar una estrategia GitOps para ML que impulse la adopción responsable y escalable de la inteligencia artificial en tu negocio.

 Una Cosa RN al Día – Día 8 Trivyignore
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Una Cosa RN al Día – Día 8 Trivyignore

1 RN Thing a Day – Día 8: Trivyignore

En esta entrega explicamos de forma directa qué es .trivyignore, cómo encaja en flujos de trabajo con contenedores y Kubernetes, y por qué es importante para la seguridad de tus aplicaciones a medida.

Qué es un contenedor: un contenedor es un paquete ligero e independiente que incluye el código de la aplicación, las dependencias como runtimes de Node.js o Python y los binarios del sistema necesarios para ejecutar la aplicación. Piensa en él como un archivo comprimido que contiene todo lo necesario para que la aplicación se ejecute igual en cualquier máquina.

Qué es Kubernetes: Kubernetes es un orquestador de contenedores que permite describir el estado deseado de tus aplicaciones, por ejemplo pedir que siempre estén corriendo 5 réplicas de un backend. Kubernetes despliega, escala, recupera y balancea la carga de los contenedores para cumplir ese estado deseado.

Ejemplo práctico: escribes un archivo YAML que indica ejecutar 5 réplicas de tu contenedor de backend y exponerlas en el puerto 3000; Kubernetes se encarga de mantener esas 5 réplicas vivas y reinicia las que fallen.

Qué es Trivy: Trivy es una herramienta de escaneo de vulnerabilidades de código abierto desarrollada por Aqua Security que detecta vulnerabilidades en paquetes del sistema operativo, en dependencias de aplicación como npm o pip, en imágenes de contenedor y en configuraciones de Infrastructure as Code.

Qué hace .trivyignore: .trivyignore es un archivo de configuración que permite omitir vulnerabilidades específicas reportadas por Trivy. Esto se utiliza cuando el equipo ha evaluado una vulnerabilidad y considera que no impacta, cuando se espera una corrección upstream o cuando se necesitan listas blancas por razones de cumplimiento.

Cómo usar .trivyignore: crea un archivo llamado .trivyignore en la raíz del proyecto y añade los identificadores de vulnerabilidad que deseas ignorar. Por ejemplo en el archivo puedes incluir los siguientes identificadores separados por comas o líneas según convenga

CVE-2022-1234, CVE-2021-5678

Buenas prácticas al usar .trivyignore: documenta siempre la justificación y enlaza la entrada con un ticket o issue, revisa periódicamente las exclusiones para no acumular riesgo, y limita las omisiones a casos justificados. Mantén la trazabilidad para auditorías de ciberseguridad.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ayudamos a empresas a implementar soluciones seguras y escalables, desde software a medida hasta servicios de inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Nuestra experiencia combina desarrollo de aplicaciones a medida con prácticas de seguridad como el uso de Trivy y la gestión responsable de .trivyignore.

Si gestionas imágenes de contenedor y despliegues en Kubernetes, usar Trivy como parte de tu pipeline y controlar las excepciones con .trivyignore te permite reducir ruido, centrar el trabajo en los riesgos reales y mantener el cumplimiento. En Q2BSTUDIO te ayudamos a integrar estas prácticas en pipelines CI CD y a desplegar soluciones de software a medida, inteligencia artificial aplicada, servicios inteligencia de negocio y ciberseguridad en AWS y Azure.

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 Propagación de trazas en OpenTelemetry al descubierto
Tecnología | martes, 19 de agosto de 2025
Propagación de trazas en OpenTelemetry al descubierto

OpenTelemetry está transformando la observabilidad al ofrecer bibliotecas de telemetría neutrales y ampliamente adoptadas. Uno de los pilares de esta transformación es el trazado distribuido, que permite seguir la trayectoria completa de una petición a través de múltiples servicios y obtener una visión de extremo a extremo.

El trazado distribuido se basa en la propagación del contexto de traza entre servicios. Esta propagación consiste en transportar información mínima pero suficiente junto con cada solicitud para que los diferentes componentes puedan enlazar sus spans dentro de una misma traza.

La especificación recomendada para HTTP es la recomendación W3C Trace Context. Esta define dos cabeceras principales que permiten transmitir el contexto: traceparent y tracestate. traceparent contiene la versión, el identificador de traza, el identificador del span padre y flags de muestreo. tracestate permite añadir pares clave valor propietarios para transmitir información adicional sin incluir datos sensibles.

Un ejemplo típico de cabeceras sería traceparent con un identificador de traza y un span padre, y tracestate con metadatos que indiquen el origen de la petición o decisiones de enrutamiento. Con esa información, cualquier biblioteca de instrumentación puede reconstruir el contexto y continuar la traza desde un servicio a otro.

OpenTelemetry implementa este comportamiento mediante el patrón de propagadores. Un propagador debe poder inyectar el contexto actual dentro de un carrier, por ejemplo un mapa de cabeceras HTTP, y extraer el contexto desde ese carrier al recibir la petición. Las bibliotecas de instrumentación de cada lenguaje llaman a inject al emitir una llamada externa y a extract al recibirla, lo que permite la correlación automática de spans.

Las implementaciones de OpenTelemetry varían según el lenguaje pero comparten la misma idea: definir un propagador global configurable que por defecto es no op, por lo que es imprescindible configurar el propagador elegido en el arranque de la aplicación. Entre los propagadores disponibles suele incluirse el de Trace Context compatible con la especificación W3C.

La API de propagación es intencionalmente genérica, de modo que no se limita a HTTP. Cualquier mecanismo que pueda transportar una colección de pares clave valor puede servir como carrier, por ejemplo cabeceras de mensajes Kafka. Esto permite trazado distribuido en arquitecturas asíncronas y basadas en mensajería, siempre que la instrumentación invoque inject al producir y extract al consumir.

A nivel práctico, muchas librerías contrib de OpenTelemetry ya integran esta lógica para frameworks y clientes HTTP, Kafka u otros, por lo que en la mayoría de los casos no es necesario llamar a inject o extract manualmente. Basta con instrumentar la aplicación usando los paquetes adecuados y asegurarse de que el propagador global está configurado.

Desde la perspectiva de la observabilidad empresarial, tener trazado distribuido bien configurado facilita detectar cuellos de botella, tiempos de latencia, errores interservicio y patrones de uso. Combinado con métricas y logs, el trazado añade un contexto esencial para depuración y optimización operativa.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, y ofrecemos soluciones que integran observabilidad avanzada con OpenTelemetry. Nuestro equipo implementa estrategias de trazado distribuido, instrumentación automática y configuración de propagadores para entornos que van desde microservicios basados en HTTP hasta arquitecturas event driven con Kafka.

Además, en Q2BSTUDIO complementamos la observabilidad con servicios de inteligencia artificial e ia para empresas, desarrollando agentes IA personalizados que colaboran en diagnósticos automáticos, correlación de eventos y enriquecimiento de datos de telemetría. También proveemos servicios de ciberseguridad para proteger la transmisión de contexto y evitar filtración de datos sensibles en trazas y logs.

Nuestros servicios incluyen implementación y gestión en la nube con servicios cloud aws y azure, integración con soluciones de inteligencia de negocio y power bi para visualización y análisis de trazas y métricas, así como consultoría en software a medida e inteligencia artificial aplicada. Ofrecemos diseño de pipelines de telemetría, políticas de muestreo y configuración de exportadores hacia plataformas de observabilidad comerciales y open source.

Recomendaciones prácticas para desplegar propagación de trazas con OpenTelemetry: asegurarse de configurar un propagador global compatible con Trace Context; instrumentar puntos de entrada y salida de comunicación en todos los servicios; evitar incluir datos sensibles en tracestate; y validar la propagación en llamadas síncronas y asíncronas. Para mensajería, anexar el contexto en los headers del mensaje y extraerlo al consumirlo.

En resumen, la propagación de contexto es la pieza que conecta spans y permite obtener un mapa completo de las transacciones entre servicios. Implementarla correctamente mejora la capacidad de diagnóstico y aporta una visión accionable que se puede combinar con inteligencia artificial, agentes IA y power bi para obtener alertas inteligentes, análisis predictivo y cuadros de mando que impulsan decisiones de negocio.

Si buscas apoyo para implementar trazado distribuido, instrumentación con OpenTelemetry o desarrollar soluciones de software a medida con inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue en servicios cloud aws y azure, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar, implementar y operar estas soluciones a medida que aceleran tu transformación digital.

Contacta con Q2BSTUDIO para explorar proyectos de aplicaciones a medida, software a medida, servicios inteligencia de negocio e inteligencia artificial que integren observabilidad robusta y seguridad desde el diseño hasta la producción. Nuestro enfoque combina experiencia técnica en observabilidad, agentes IA y power bi con prácticas de ciberseguridad para ofrecer resultados medibles a tu organización.

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