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Introducción

Si tienes una aplicación legacy basada en Windows Forms WinForms y quieres añadir observabilidad moderna este artículo explica cómo integrar trazas OpenTelemetry en .NET Framework y enviarlas al Aspire Dashboard de .NET usando únicamente un contenedor Docker ligero y unas pocas líneas de código. OpenTelemetry aporta una forma neutral de proveedor para capturar telemetría y el Aspire Dashboard ofrece una interfaz limpia para inspeccionar trazas de forma local, ideal para aplicaciones de escritorio antiguas.

Por qué usar Aspire Dashboard con aplicaciones legacy

Las plataformas de observabilidad modernas a veces parecen inalcanzables para aplicaciones de escritorio antiguas. Aspire Dashboard permite ver trazas localmente sin necesidad de infraestructuras complejas y facilita el diagnóstico. Combinado con OpenTelemetry puedes instrumentar el código de forma portable y abrir la puerta a servicios avanzados como ingesta en la nube o integración con pipelines de observabilidad en AWS y Azure.

Retos principales

Los dos retos principales son configurar OpenTelemetry y Aspire Dashboard para funcionar con .NET Framework 4.7.2 y añadir trazas de forma manual ya que la auto instrumentación no está disponible para aplicaciones de escritorio. En mi prototipo disponible en https://github.com/VolkmarR/OTEL-Traces-Winforms-Aspire se muestran soluciones prácticas a ambos problemas.

Configuración del Aspire Dashboard

El repositorio incluye un archivo docker compose con la configuración necesaria para levantar el Aspire Dashboard. Como el protocolo gRPC no es compatible con .NET Framework 4.7.2 es importante exponer la mapping de puertos 4318:18890 para usar el protocolo HttpProtobuf. De este modo el agente que corre en Docker recibirá trazas vía http en el endpoint https://localhost:4318/v1/traces y las mostrará en la interfaz local.

Configuración de la aplicación

Agrega el paquete nuget OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol a la aplicación WinForms. Crea una utilidad de inicialización que instancie un ActivitySource para tu aplicación, configure el TracerProvider con AddOtlpExporter estableciendo protocolo en HttpProtobuf y endpoint en https://localhost:4318/v1/traces y defina el ResourceBuilder con el nombre de servicio y versión. Invoca este setup desde program.cs solo en entornos de desarrollo local y no en producción.

Instrumentación manual

Al no disponer de auto instrumentación hay que añadir spans manualmente en el código. Una buena práctica es instrumentar métodos de la capa base que realicen operaciones relevantes y con cierta duración, como ejecución de sentencias SQL o llamadas HTTP. En el flujo recomendado se crean actividades root cuando el usuario inicia una acción por ejemplo al pulsar un botón y dentro de esa actividad root se crean actividades hijas para operaciones concretas como Execute. Añade etiquetas a las actividades para capturar metadatos útiles por ejemplo una etiqueta custom.sql con la consulta ejecutada. Asegúrate de iniciar actividades hijas solo si existe una actividad padre Current para mantener una jerarquía limpia.

Ejemplo de flujo

En un evento de interfaz de usuario como LoadButton Click inicia una actividad root usando el ActivitySource y dentro de ese using llama a métodos que ejecutan queries. En cada ejecución de query crea una actividad hija solo si Activity Current no es nulo añade tags con información relevante y cierra la actividad al finalizar. Este patrón mantiene las trazas legibles y evita crear spans sin contexto.

Resumen técnico

Estos son los pasos clave para llevar trazas OpenTelemetry desde una aplicación WinForms legacy al Aspire Dashboard ejecutar el contenedor Docker con el mapeo de puertos 4318:18890 instalar OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol configurar el TracerProvider con protocolo HttpProtobuf y endpoint https://localhost:4318/v1/traces definir un ActivitySource y añadir trazas manuales en métodos relevantes del código. El repositorio de ejemplo contiene un prototipo funcional que demuestra todo lo anterior.

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones modernas para empresas incluyendo inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos software a medida, servicios de inteligencia de negocio e implementaciones de Power BI para transformar datos en decisiones, así como soluciones de ia para empresas incluyendo agentes IA personalizados. Nuestro equipo integra buenas prácticas de observabilidad y trazabilidad para facilitar mantenibilidad y seguridad en aplicaciones legacy y nuevas aplicaciones. Si necesitas migrar capacidades de monitoreo a aplicaciones desktop o quieres incorporar inteligencia artificial y ciberseguridad en tus soluciones a medida en la nube, Q2BSTUDIO puede ayudarte.

Servicios destacados

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. Contacta a Q2BSTUDIO para evaluar tu caso y diseñar una hoja de ruta que incluya observabilidad con OpenTelemetry, integración con Aspire Dashboard y despliegue en entornos cloud AWS o Azure.

Enlaces útiles

Repositorio de ejemplo https://github.com/VolkmarR/OTEL-Traces-Winforms-Aspire y documentación oficial de OpenTelemetry para .NET. Para proyectos a medida y consultoría en inteligencia artificial agentes IA y power bi contacta a Q2BSTUDIO.

Este artículo fue escrito por Otavio Santana, reconocido contribuidor en el ecosistema Java y de código abierto, y ha sido reescrito y traducido para ofrecer una guía práctica sobre pruebas impulsadas por datos con Java y MongoDB

Introducción a las pruebas dirigidas por datos

Las pruebas dirigidas por datos o data driven testing permiten validar el comportamiento de negocio mediante múltiples conjuntos de datos sin replicar la lógica de prueba. En aplicaciones reales, muchas reglas de negocio residen dentro de consultas y filtros de la base de datos. Cuando estas consultas fallan, la aplicación puede compilar correctamente pero producir resultados incorrectos en producción. Por eso es crítico probar consultas con datos representativos y escenarios de borde.

Por qué aplicar pruebas dirigidas por datos con MongoDB y Java

MongoDB y las bases de datos documentales facilitan modelar reglas mediante condiciones de consulta. Al combinar Jakarta Data y Eclipse JNoSQL con herramientas de pruebas modernas como JUnit 5, AssertJ y Testcontainers, podemos expresar consultas con semántica de negocio, ejecutar pruebas aisladas en contenedores y aumentar la confianza en la persistencia más allá de operaciones CRUD básicas.

Requisitos mínimos

Para seguir los ejemplos de esta guía se recomienda contar con Java 21, Maven y un clúster de MongoDB. Se puede usar MongoDB Atlas o ejecutar un contenedor local con Docker. En las pruebas se emplean Testcontainers para levantar una instancia efímera de MongoDB y Weld para arrancar un contenedor ligero de CDI durante las pruebas.

Dependencias y herramientas empleadas

Entre las dependencias relevantes se usan Jakarta NoSQL y Jakarta Data implementadas por Eclipse JNoSQL, la integración con MongoDB, bibliotecas de pruebas como JUnit 5, Parametrized Tests, AssertJ para aserciones fluidas, Testcontainers para bases de datos en contenedores, Weld para inyección CDI en pruebas y utilidades como DataFaker para generar datos de prueba.

Modelado del dominio

Como ejemplo se modela un dominio de gestión hotelera sencillo: entidad Room con atributos como identificador, número, tipo de habitación, estado de la habitación, estado de limpieza, permiso para fumar y marcado de mantenimiento. Se definen enumerados para RoomType con valores como STANDARD, DELUXE, SUITE y VIP_SUITE y para RoomStatus y CleanStatus según las necesidades del negocio. Este enfoque orientado a objetos facilita que las consultas reflejen la intención de negocio y no solo campos técnicos.

Consultas con semántica de negocio

En el repositorio se diseñan consultas con Jakarta Data que expresan condiciones legibles por negocio, por ejemplo consultas para encontrar VIP_SUITE disponibles y fuera de mantenimiento, habitaciones no VIP que estén limpias y disponibles, habitaciones que requieren limpieza, y habitaciones para fumadores disponibles. Estas consultas se describen con sintaxis declarativa para que su intención sea clara en el propio repositorio.

Aislar la base de datos en pruebas

Para que las pruebas validen las consultas en condiciones reales sin depender de infraestructura externa, se usa Testcontainers para crear y arrancar un contenedor MongoDB. Mediante una fábrica de manager document manager se configura la conexión a la instancia temporal. En pruebas CDI se puede sustituir el proveedor de DatabaseManager por una alternativa de prueba que retorne la conexión al contenedor, asegurando que las pruebas siempre ejecuten contra un entorno controlado.

Patrón de pruebas y uso de Weld en JUnit 5

Weld junit permite arrancar un contenedor CDI ligero y controlar qué paquetes y extensiones se cargan en el contexto de prueba. Con esto se inyecta el repositorio y las dependencias necesarias. Las pruebas se organizan como pruebas parametrizadas y métodos con MethodSource o EnumSource para generar múltiples combinaciones de entrada, que es la esencia del data driven testing.

Escenarios de prueba típicos

Entre los escenarios ejemplares para cubrir con DDT están

• Validar que insertar una habitación genera un identificador y preserva los campos enviados.

• Consultar habitaciones por tipo para validar que todos los resultados coinciden con el tipo solicitado.

• Encontrar habitaciones VIP listas para huéspedes verificando disponibilidad y que no estén en mantenimiento.

• Listar habitaciones estándar disponibles y limpias.

• Identificar habitaciones que requieren limpieza excluyendo aquellas fuera de servicio.

En cada caso se usan aserciones suaves con AssertJ para que una sola ejecución informe múltiples fallos de verificación y facilite el diagnóstico.

Generación y combinación de datos

Para crear escenarios variados se puede usar DataFaker y generadores aleatorios de enumerados. Las pruebas parametrizadas reciben como entrada objetos Room construidos de forma programática y guardan el estado en la base de datos del contenedor, luego ejecutan las consultas del repositorio y validan los resultados contra las expectativas de negocio.

Beneficios de esta aproximación

Las pruebas dirigidas por datos trasladan el foco de pruebas desde detalles técnicos finos hacia la validación del comportamiento de negocio. Al probar consultas en un entorno controlado y con datos variados se reduce el riesgo de errores en producción, se documenta la intención de las consultas y se mejora la mantenibilidad del código de persistencia.

Recomendaciones prácticas

• Mantener las consultas expresadas en lenguaje de dominio para facilitar su comprensión.

• Automatizar la creación y limpieza de datos en cada prueba para garantizar idempotencia y aislamiento.

• Usar pruebas parametrizadas y fuentes de datos que cubran escenarios normales y bordes.

• Integrar Testcontainers en pipelines CI para ejecutar las pruebas contra una instancia real de MongoDB sin depender de entornos externos.

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software dedicada a construir aplicaciones a medida y software a medida pensadas para resolver retos reales de negocio. Somos especialistas en inteligencia artificial e ia para empresas, diseño e implementación de agentes IA y soluciones analíticas que combinan power bi y otras tecnologías. Nuestro portfolio incluye servicios de ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y servicios inteligencia de negocio para transformar datos en decisiones. Trabajamos con metodologías ágiles para entregar soluciones seguras, escalables y alineadas con los objetivos de cada cliente.

Cómo Q2BSTUDIO puede ayudar en proyectos similares

Si necesitas implementar pruebas dirigidas por datos en proyectos Java con MongoDB, en Q2BSTUDIO podemos diseñar la arquitectura de persistencia, crear suites de pruebas reproducibles con Testcontainers, asegurar el cumplimiento de políticas de seguridad y desplegar soluciones en servicios cloud aws y azure. También desarrollamos soluciones de inteligencia artificial a medida, agentes IA para automatizar procesos y paneles interactivos con power bi como parte de los servicios inteligencia de negocio.

Conclusión

El uso de data driven testing para validar consultas y reglas de negocio en MongoDB aporta claridad, confianza y documentación viva del comportamiento esperado. Combinando Jakarta Data, Eclipse JNoSQL, Weld, Testcontainers y JUnit 5 se consigue un entorno de pruebas expresivo y aislado que protege la lógica crítica de persistencia. Si quieres llevar estas prácticas a tu organización o desarrollar software a medida con enfoque en calidad, ponte en contacto con Q2BSTUDIO y exploraremos la solución adecuada para tu caso concreto.

Recursos y ejemplo

Repositorio de referencia en GitHub soujava slash data-driven-test-mongodb para consultar el ejemplo utilizado en esta guía

Advanced SQL Parte 1 Funciones ventana explicadas con precisión

Introducción En el ámbito de las consultas avanzadas de datos, las funciones ventana de SQL son una herramienta potente y a menudo infrautilizada. A diferencia de las funciones agregadas tradicionales, las funciones ventana operan sobre un conjunto de filas relacionadas con la fila actual sin colapsar el conjunto de resultados, lo que permite cálculos avanzados manteniendo el detalle de cada fila.

Qué son las funciones ventana Las funciones ventana permiten realizar cálculos sobre una ventana de filas relacionadas con la fila actual. La sintaxis habitual consiste en la función seguida de la cláusula OVER y opcionalmente PARTITION BY y ORDER BY para definir el alcance y el orden de la ventana. Se evalúan después de WHERE GROUP BY y HAVING pero antes del ORDER BY final.

Categorías clave Existen varias categorías principales de funciones ventana que cubren agregados, ranking y acceso a valores relativos. Entre las más usadas están SUM AVG MAX MIN COUNT para agregados, ROW_NUMBER RANK DENSE_RANK NTILE para ranking y LEAD LAG FIRST_VALUE LAST_VALUE para acceder a valores de filas vecinas.

Ejemplos prácticos Para totales por grupo sin perder detalle se usa SUM OVER PARTITION BY. Para ranking de empleados por salario se emplea ROW_NUMBER OVER ORDER BY salario DESC o RANK OVER PARTITION BY departamento ORDER BY salario DESC. Para comparar periodos se puede usar LAG para obtener el valor del periodo anterior y calcular crecimiento interanual.

Definir la ventana PARTITION BY divide los datos en subconjuntos similares a GROUP BY pero sin colapsar filas. ORDER BY dentro de OVER define la secuencia. Los frame specs ROWS y RANGE permiten controlar con precisión qué filas relativas se incluyen en el cálculo, por ejemplo una suma acumulada de las dos filas previas hasta la fila actual o un promedio basado en valores dentro de un rango numérico.

Casos de uso Running totals para seguimiento de gasto por cliente, análisis year over year usando LAG, identificación de primera y última interacción por usuario con FIRST_VALUE y LAST_VALUE, y análisis de cohorte para medir retención y tiempo hasta la primera compra. Estas técnicas son esenciales en reporting, inteligencia de negocio e informes operativos.

Rendimiento y buenas prácticas Las funciones ventana son poderosas pero requieren optimización en conjuntos grandes. Indexar columnas usadas en PARTITION BY y ORDER BY mejora el rendimiento. Evitar frames complejos salvo necesidad, usar LIMIT junto con ROW_NUMBER para top N por grupo, y considerar materialized views o CTEs para consultas pesadas.

Uso con CTE Combinar CTEs con funciones ventana permite consultas limpias y legibles. Por ejemplo generar una tabla temporal con ranks y luego filtrar por rank igual a 1 para obtener el mejor registro por grupo es una técnica común y eficiente.

Multiples funciones en una sola consulta Es habitual combinar SUM OVER para totales acumulados COUNT OVER para conteos totales y RANK OVER para clasificación de elementos en una misma consulta, aportando múltiples dimensiones analíticas sin múltiples pasadas sobre los datos.

Por qué son transformadoras Las funciones ventana permiten mantener el detalle fila a fila mientras se realizan cálculos complejos, habilitan insights multidimensionales desde una sola consulta y simplifican análisis de series temporales cohorte y KPI. Transforman SQL de una herramienta basada en agrupaciones a un lenguaje analítico completo.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y software a medida para empresas de todos los tamaños. Somos especialistas en inteligencia artificial y ofrecemos soluciones de ia para empresas incluyendo agentes IA personalizados. También proporcionamos servicios cloud aws y azure ciberseguridad servicios inteligencia de negocio y consultoría en power bi. Nuestro equipo integra expertos en ciberseguridad para proteger datos y arquitecturas cloud y en inteligencia artificial para crear modelos y agentes IA que automatizan procesos y generan valor.

Servicios destacados Desarrollo de aplicaciones a medida desarrollo de software a medida implementación de soluciones de inteligencia artificial servicios cloud aws y azure estrategias de ciberseguridad servicios inteligencia de negocio implementación de power bi y despliegue de agentes IA personalizados para casos de uso empresarial.

Conclusión Dominar las funciones ventana de SQL eleva la calidad y eficiencia del análisis de datos. Si buscas implementar soluciones analíticas avanzadas integradas con inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure o mejorar la seguridad de tus aplicaciones, Q2BSTUDIO puede ayudarte a diseñar software a medida aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia de negocio que aprovechen al máximo técnicas como las funciones ventana. Contacta con Q2BSTUDIO para transformar tus datos en decisiones accionables empleando inteligencia artificial agentes IA y power bi.

Introducción al enfoque práctico de automatización de pruebas con Playwright y PageObject: En este artículo encontrarás una guía clara sobre cómo combinar Playwright con el patrón PageObject para diseñar pruebas end to end más robustas, mantenibles y reutilizables. La sinergia entre Playwright y PageObject permite abstraer páginas y elementos en clases y objetos, simplificando la creación de flujos de prueba y reduciendo el coste de mantenimiento.

Qué es PageObject: PageObject es un patrón de diseño que modela cada pantalla o página de la aplicación como un objeto con sus selectores y acciones. En lugar de repetir localizadores y pasos en múltiples pruebas, se centraliza la lógica de interacción en clases que exponen métodos descriptivos. Esto facilita actualizar una sola vez la interacción cuando la interfaz cambia, ayudando a crear pruebas más estables.

Estructura recomendada de proyecto: Una forma práctica de organizar el proyecto es separar claramente responsabilidades. Crea una carpeta pages con clases que representan cada página, una carpeta tests con los archivos de especificación y una carpeta utils para funciones reutilizables. Esta separación mejora la lectura y escalabilidad de la automatización.

Integración con Playwright: Al usar Playwright es habitual definir la instancia de Page como una variable accesible para las clases PageObject, de modo que los métodos de las páginas puedan invocar acciones como goto, locator, click, fill y expect. Mantén la lógica de navegación y validación en las clases PageObject y reserva los tests para orquestar pasos y aserciones de alto nivel.

Patrones de diseño y buenas prácticas: Diseña métodos genéricos y reutilizables en los PageObject, nombres expresivos para selectores y métodos, y encapsula esperas y validaciones dentro de las páginas. Evita la duplicación de código y crea utilidades para tareas comunes como manejo de autenticación, datos de prueba y configuración de entornos. Usa pasos de prueba descriptivos para obtener informes y trazabilidad claros.

Beneficios principales: Reutilización de código, reducción de fragilidad en las pruebas, mantenimiento centralizado de selectores y lógica, y mayor claridad en los casos de prueba. Con PageObject y Playwright obtendrás suites de prueba más rápidas de entender y más sencillas de adaptar a cambios de producto.

Ejemplo de flujo típico sin código: Un test de compra puede orquestarse en pasos como navegar a la página principal, realizar una búsqueda, validar resultados, acceder a la página de producto, validar detalles y añadir al carrito. Cada uno de estos pasos queda representado por métodos en las clases PageObject correspondientes, lo que permite escribir tests compactos y legibles que reutilizan la lógica ya implementada.

Recomendaciones de escalado: Implementa manejo de datos externos para pruebas de datos variados, configura entornos de CI con ejecución paralela y registra resultados y capturas al fallar. Mantén una política de revisión de selectores y actualiza PageObject cuando haya cambios en la UI. Aporta identificadores estables en la aplicación cuando sea posible para mejorar la fiabilidad de los selectores.

Conclusión: La combinación de Playwright con PageObject ofrece un enfoque práctico para automatizar pruebas web con alta mantenibilidad y solidez. Adoptar este patrón acelera la entrega de pruebas confiables y facilita la evolución de las suites de prueba conforme crece la aplicación.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones tecnológicas avanzadas. Ofrecemos servicios de software a medida, desarrollo de aplicaciones a medida y consultoría en inteligencia artificial. Nuestro equipo cuenta con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y servicios inteligencia de negocio. Implementamos soluciones de ia para empresas, agentes IA y dashboards con power bi para transformar datos en decisiones. En Q2BSTUDIO combinamos buenas prácticas de ingeniería con enfoque en seguridad y rendimiento para entregar proyectos escalables y alineados con objetivos de negocio.

Palabras clave y 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. Integramos estas capacidades para ofrecer soluciones completas que abarcan desde la creación de aplicaciones hasta la implementación de modelos de inteligencia artificial y la protección de los activos digitales.

Recursos y enlaces útiles: Documentación oficial de Playwright https://playwright.dev/ Descarga de Node https://nodejs.org/en/download Perfil profesional del autor y ejemplos en GitHub https://github.com/RodrigoOBC/ Perfil de LinkedIn del autor https://www.linkedin.com/in/rodrigo-cabral-0280b3121/

Si necesitas ayuda para diseñar una estrategia de pruebas automatizadas, integrar Playwright con PageObject o desarrollar soluciones a medida que incorporen inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, en Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar y acelerar tus proyectos.

React Native 0.81 ya está disponible y trae soporte oficial para Android 16, mejoras de estabilidad, corrección de errores y avances que prometen compilaciones iOS más rápidas gracias a una precompilación experimental.

Uno de los cambios más importantes es la aplicación por defecto del modo edge-to-edge en Android 16. Si tu app orientada a SDK 35 o superior se ejecuta en Android 15 o superior, ahora la ventana de la app ocupa todo el ancho y alto del display, llegando detrás de las barras del sistema como la barra de estado y la barra de navegación. Esto permite aprovechar más espacio de pantalla, pero obliga a gestionar correctamente los insets para que elementos como barras superiores, botones flotantes o elementos de lista no queden ocultos.

El atributo R.attr#windowOptOutEdgeToEdgeEnforcement que antes permitía optar por no usar edge-to-edge queda depreciado y deshabilitado en Android 16, por lo que la ruta de escape ya no está disponible. Para proyectos que quieran aplicar comportamiento edge-to-edge en versiones anteriores a Android 16 se introduce una nueva propiedad de Gradle edgeToEdgeEnabled que permite habilitar ese comportamiento desde Android 4.1 en adelante.

React Native 0.81 también señala que el gesto predictivo de retroceso viene habilitado por defecto para apps que targetean Android 16. El API BackHandler seguirá funcionando en la mayoría de casos, pero si tu app depende de código nativo personalizado para el manejo del back, por ejemplo sobreescribiendo onBackPressed, puede ser necesario migrar manualmente ese código o desactivar temporalmente la integración. Para desactivar el gesto predictivo en el manifiesto de Android se puede indicar en la etiqueta application android:enableOnBackInvokedCallback=false y así evitar la animación del sistema y utilizar OnBackPressedCallback según convenga.

El gesto predictivo permite a los usuarios previsualizar a dónde les llevará el gesto de retroceso y desde Android 15 el sistema ha ido integrando esas animaciones a nivel de tarea y actividad cuando la app ha optado por el gesto predictivo.

Google además recomienda adaptar las interfaces para pantallas grandes con layouts adaptativos. Las aplicaciones deben poder responder a diferentes tamaños y configuraciones de pantalla, desde móviles plegables hasta televisores. Aunque actualmente existe una opción de exclusión, es buena práctica probar y actualizar la UI para que sea responsive antes de que Android 17 imponga mayores requisitos.

Importante para desarrolladores que usan código nativo: desde el 1 de noviembre de 2025 todas las nuevas publicaciones en Google Play y las actualizaciones que targeteen Android 15 o superior deben cumplir con el requisito de tamaño de página de 16 KB para binarios nativos. React Native core ya cumple este requisito, pero cualquier módulo nativo propio o librería de terceros que incluya binarios nativos (.so) debe recompilarse para trabajar con páginas de memoria de 16 KB, de lo contrario las apps podrían fallar o no ejecutarse correctamente en dispositivos modernos.

Además de lo anterior, React Native 0.81 incluye correcciones de estabilidad y un adelanto experimental en precompilación para acelerar las compilaciones iOS. Se recomienda actualizar dependencias, probar la navegación hacia atrás, verificar insets y barras del sistema, y recompilar cualquier código nativo o SDK de terceros para garantizar compatibilidad con la nueva página de memoria.

En Q2BSTUDIO ayudamos a empresas a enfrentar estos cambios y a modernizar sus aplicaciones. Somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con amplia experiencia en inteligencia artificial, seguridad cibernética y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos servicios de inteligencia de negocio e implementaciones con Power BI, soluciones de ia para empresas, agentes IA y integración de modelos de IA en procesos productivos.

Si necesitas migrar tu aplicación a React Native 0.81, adaptar la UI a edge-to-edge y pantallas grandes, recompilar módulos nativos para 16 KB o mejorar rendimiento y seguridad, en Q2BSTUDIO podemos asesorarte y ejecutar la modernización. Nuestro equipo trabaja en proyectos a medida, desde auditoría de ciberseguridad y arquitecturas cloud hasta desarrollo de agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio para impulsar la toma de decisiones.

Contacto recomendado: actualiza primero tu entorno y dependencias, ejecuta pruebas de navegación y visualización en dispositivos con Android 15 y 16, revisa y recompila librerías nativas para 16 KB, y aprovecha la precompilación experimental en iOS para reducir tiempos de build. Para soporte, migración o desarrollo a medida, Q2BSTUDIO está listo para ayudarte a ofrecer experiencias móviles más rápidas, seguras y preparadas para el futuro.

Palabras clave: 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.

Google AdMob es una plataforma de publicidad móvil que permite a los desarrolladores monetizar sus aplicaciones mostrando anuncios dentro de ellas. Piensa en AdMob como en alquilar un pequeño espacio de la interfaz de tu app a anunciantes y recibir ingresos por ello.

Sitio oficial: admob.google.com

Centro de ayuda: support.google.com/admob

POR QUÉ USAR GOOGLE ADMOB

Alcance global Acceso a millones de anunciantes a través de la red de Google. Formatos variados Desde banners discretos hasta videos inmersivos. Multiplataforma Compatible con Android, iOS, Unity y frameworks como React Native. Segmentación potente Muestra anuncios relevantes según intereses y comportamiento. Integración sencilla SDKs y librerías para integración rápida en proyectos de aplicaciones a medida y software a medida.

TIPOS DE ANUNCIOS EN ADMOB

AdMob ofrece cinco formatos principales. Elegir el formato adecuado depende del diseño de la app y del flujo de usuario.

BANNERS Anuncios rectangulares pequeños fijos en la parte superior o inferior de la pantalla. Ideales para ingresos continuos de bajo impacto sin interrumpir la navegación del usuario.

INTERSTITIALES Anuncios a pantalla completa que aparecen en pausas naturales, como entre niveles de un juego o al cambiar de contenido. Gran impacto visual para eventos clave.

RECOMPENSADOS Anuncios que los usuarios ven voluntariamente a cambio de una recompensa dentro de la app. Perfectos para bonificaciones en juegos, desbloqueo de contenido o funciones premium.

NATIVOS Anuncios que se integran con el aspecto de la app y se muestran como contenido nativo, siempre etiquetados como anuncio o patrocinado. Funcionan muy bien en feeds y secciones de descubrimiento.

APP OPEN Anuncios a pantalla completa que se muestran al abrir o regresar a la app. Ideales para apps de alto tráfico con aperturas frecuentes.

AGREGANDO ADMOB A TU APP REACT NATIVE

Recomendamos la librería react-native-google-mobile-ads para integrar AdMob en aplicaciones React Native. Pasos resumidos:

1 Crear cuenta AdMob Regístrate en admob.google.com, añade tu app para Android y/o iOS, crea unidades de anuncio y guarda los IDs de App y Ad Unit.

2 Instalar la librería Instala react-native-google-mobile-ads con npm o yarn en tu proyecto de software a medida o app personalizada.

3 Configurar la app En Android añade el App ID en AndroidManifest.xml. En iOS añade el App ID en Info.plist. En proyectos Expo configúralo en app.json. Inicializa el SDK lo antes posible al arrancar la app.

4 Mostrar un anuncio Usa los componentes provistos por la librería para banners, interstitials, rewarded y natived. Durante desarrollo utiliza los TestIds para evitar infracciones en tu cuenta.

5 Pruebas y lanzamiento Verifica que los anuncios cargan sin romper el diseño, que no bloquean elementos importantes y reemplaza los IDs de prueba por los reales antes de publicar.

CONTROLAR LA RELEVANCIA DE LOS ANUNCIOS

No puedes elegir anunciantes específicos, pero sí gestionar categorías y filtros. Permite temas relevantes como Tecnologia o Educacion y bloquea temas sensibles como Juego o Politica. Usa las opciones de bloqueo y categorías para mantener la experiencia de usuario alineada con la marca de tu app.

PRIVACIDAD Y CUMPLIMIENTO

Si tu app atiende a usuarios en regiones con leyes de privacidad estrictas como GDPR o CCPA, solicita consentimiento para anuncios personalizados y ofrece la opción de anuncios no personalizados. Cumplir con normativas mejora la confianza del usuario y evita sanciones.

MEJORES PRACTICAS

Elige formatos que se integren con el flujo de tu app. Usa filtros de categorías para mantener la relevancia. Prueba siempre con TestIds en entornos de staging. Prioriza la experiencia de usuario y evita saturar con anuncios.

INFORMACIÓN SOBRE Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en crear soluciones personalizadas que impulsan negocios. Ofrecemos servicios de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial e ia para empresas, agentes IA y soluciones de ciberseguridad. También brindamos servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con implementaciones de power bi para visualización y análisis avanzado.

Nuestros equipos combinan experiencia en desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida con capacidades de inteligencia artificial para empresas, diseño de agentes IA y estrategias de ciberseguridad que protegen los activos digitales. Implementamos plataformas en servicios cloud aws y azure y conectamos datos para generar cuadros de mando con power bi y soluciones de servicios inteligencia de negocio que aceleran la toma de decisiones.

APLICA ADMOB CON Q2BSTUDIO

Si necesitas integrar AdMob en una app desarrollada a medida, en Q2BSTUDIO podemos hacerlo de forma segura y optimizada. Ofrecemos integración técnica, pruebas de UX para evitar interferencias con la experiencia del usuario y configuraciones de privacidad y consentimiento que cumplen GDPR y CCPA. También optimizamos la monetización combinando formatos adecuados y análisis con power bi para maximizar ingresos sin sacrificar usabilidad.

PALABRAS CLAVE 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

CONCLUSIÓN Con la configuración correcta Google AdMob puede convertir una app en una fuente de ingresos constante sin sacrificar la experiencia de usuario. Si buscas una implementación profesional para tu proyecto de aplicaciones a medida o software a medida, ponte en contacto con Q2BSTUDIO para diseñar una estrategia de monetización, integrar inteligencia artificial y reforzar la ciberseguridad en tu solución móvil.

Introducción

He estado experimentando con la integración de agentes IA en UserJot para analizar feedback de clientes a escala y generar entries de changelog automáticamente. No se trata de un simple intercambio prompt respuesta sino de sistemas agenticos reales donde varios agentes especializados se comunican, delegan tareas y evitan chocar entre ellos. Estas lecciones las hemos probado en producción como beta y ahora las comparto traducidas y adaptadas para empresas que buscan aplicar inteligencia artificial y agentes IA en procesos productivos.

Modelo de dos niveles que funciona

Olvida jerarquías complejas. La arquitectura que funciona tiene exactamente dos niveles. Agentes primarios que mantienen el contexto y manejan la conversación y subagentes que realizan tareas concretas y aisladas. El agente primario actúa como gestor de proyectos sin ejecutar funciones complejas, mientras que los subagentes son funciones puras que reciben una entrada y devuelven un resultado. Este patrón es ideal para aplicaciones a medida y software a medida que requieren trazabilidad y control.

Subagentes sin estado la regla más importante

Cada subagente debe comportarse como una función pura. Mismo input produce mismo output. Sin memoria compartida ni historial. Esto permite ejecución paralela, comportamiento predecible, pruebas sencillas y caching por hash de prompt. Para soluciones de inteligencia artificial en empresas y servicios inteligencia de negocio la statelessness simplifica el debugging y mejora la fiabilidad.

Descomposición de tareas

Hay dos estrategias principales. Descomposición vertical para tareas secuenciales con dependencias y descomposición horizontal para trabajo paralelo cuando las tareas son independientes. En escenarios reales conviene mezclar ambas. Por ejemplo en análisis de feedback se puede: fase 1 en paralelo categorizar y extraer sentimiento y fase 2 de forma secuencial agrupar por tema, priorizar e generar informe. Este enfoque reduce tiempo de procesamiento y encaja con arquitecturas MapReduce.

Protocolos de comunicación estructurados

Los agentes necesitan protocolos claros. Cada tarea debe llevar objetivo, contexto acotado, especificación de salida y restricciones de ejecución. Las respuestas de los subagentes deben incluir estado, resultado, metadatos y recomendaciones. Sin ambiguedades ni interpretaciones: solo datos estructurados y validados. Esto es vital para ofrecer soluciones de inteligencia artificial y agentes IA que integren con servicios cloud aws y azure y con pipelines de datos como power bi.

Patrones de especialización

Especializa agentes por capacidad, dominio o modelo. Agentes de investigación, análisis, creatividad o validación. Agentes legales para contratos, financieros para cálculos, técnicos para leer código. No sobreespecialices: empezamos con 15 tipos y acabamos con 6 bien definidos. Este principio aplica para proyectos de aplicaciones a medida y software a medida donde la modularidad reduce coste y tiempo de desarrollo.

Patrones de orquestación prácticos

Cuatro patrones cubren la mayoría de casos. Pipeline secuencial para procesos multi paso. MapReduce para análisis a gran escala dividiendo datos entre varios subagentes y combinando resultados. Consenso para decisiones críticas con votación entre agentes independientes y fusión de respuestas. Delegación jerárquica poco frecuente en la práctica por su complejidad; mejor mantener dos niveles. Estos patrones aceleran flujos de trabajo en soluciones IA para empresas y se integran bien con servicios inteligencia de negocio y power bi.

Gestión de contexto sin desorden

Menos contexto para subagentes suele ser mejor. Niveles de uso: aislamiento completo, contexto filtrado o ventana de mensajes limitada. Pasar contexto estructurado y referencias permite que subagentes recuperen documentos si es necesario. Menos contexto significa mayor previsibilidad y menor consumo de tokens, importante en despliegues sobre servicios cloud aws y azure.

Manejo de errores efectivo

Los agentes fallan con frecuencia y hay que planificarlo. Estrategia de degradado: si un subagente falla el primario intenta hacer la tarea, si falla se usa otro subagente, luego devolver resultados parciales y finalmente pedir aclaración al usuario. Retries inmediatos para fallos de red, reintentos con prompts reformulados para tareas poco claras y cambio de modelo para problemas de capacidad. Siempre devolver algo útil incluso en fallo parcial.

Optimización de rendimiento sin sobreingeniería

Selecciona el modelo según la complejidad de la tarea. Ejecuta en paralelo tareas independientes y cachea por hash de prompt con políticas de invalidacion según contenido. Agrupa datos en lotes para minimizar llamadas. Estas prácticas reducen coste y latencia en soluciones de inteligencia artificial, agentes IA y en integraciones con power bi y servicios inteligencia de negocio.

Monitorización relevante

Monitoriza tasa de éxito de tareas, calidad de respuestas, rendimiento (latencia, tokens, coste) y patrones de error. Registros de ejecución deben ser simples y accionables para facilitar el mantenimiento de sistemas agenticos y cumplir requisitos de ciberseguridad y auditoría.

Aprendizajes clave

Stateless es obligatorio. Dos niveles son suficientes. La mayoría de tareas funcionan con modelos simples y rápidos. Definición explícita de tareas y respuestas estructuradas supera a las soluciones implícitas. La ejecución paralela transforma operaciones largas en instantáneas. Estas conclusiones aplican directamente a proyectos de desarrollo de software y aplicaciones a medida gestionados por equipos que integren inteligencia artificial y ciberseguridad desde el inicio.

Principios que importan

Subagentes sin estado, límites claros entre responsabilidades, detectar y fallar rapido, visibilidad total en la ejecución y diseño componible con agentes pequeños y reutilizables. Estos principios guían la implementación en entornos de producción y en servicios cloud aws y azure para mantener seguridad y escalabilidad.

Errores comunes para evitar

No caer en la trampa del agente todopoderoso, evitar la acumulación de estado, huir de jerarquías profundas, no pasar historiales completos a todos los agentes por costes de tokens y no intentar que un solo agente maneje todos los casos. Mejor más agentes especializados y simples.

Implementación práctica

Comienza con un agente primario y dos subagentes, monitoriza desde el primer dia, prueba subagentes en aislamiento, cachea agresivamente y expande solo cuando sea necesario. Recuerda que los agentes son herramientas para ejecutar tareas definidas, no para decidir qué tareas hay que hacer.

Sobre Q2BSTUDIO

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio. Ofrecemos software a medida, soluciones de ia para empresas y consultoria en agentes IA integrados con power bi y pipelines analiticos. Nuestro enfoque combina mejores practicas en arquitectura agentica con experiencia en desarrollo de aplicaciones a medida para entregar soluciones seguras y escalables.

Cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte

Si buscas implementar agentes IA, integrar inteligencia artificial en procesos de negocio o desplegar soluciones de software a medida con requisitos de ciberseguridad y cumplimiento, Q2BSTUDIO diseña arquitecturas basadas en subagentes sin estado, orquestación eficiente y monitorización completa. Integramos con servicios cloud aws y azure y conectamos resultados con power bi para visualización y reporting en tiempo real.

Preguntas frecuentes

Cuál es el sistema minimo viable para agentes IA El minimo es un agente primario que mantiene contexto y un subagente que realiza trabajo. Empieza ahi. Deben los subagentes no tener memoria Si, mantenerlos sin estado evita errores y facilita pruebas. Como manejar limites de tasa Usar un rate limiter tipo token bucket, lanzar agentes hasta el limite y encolar el resto. Que modelos usar para primarios y subagentes Los primarios requieren razonamiento profundo, los subagentes pueden usar modelos ligeros. Como probar sistemas de agentes Testear subagentes con entradas fijas y orquestacion con respuestas simuladas. Pueden los agentes llamar a otros agentes Directamente pueden hacerlo pero es mejor que toda comunicacion pase por el agente primario para mantener control y visibilidad.

Conclusión

Los sistemas agenticos bien diseñados permiten automatizar tareas complejas como el analisis de feedback, la generación de changelogs y la detección de temas recurrentes a escala. Aplicando principios de statelessness, orquestación simple y monitorización desde el inicio, las empresas pueden aprovechar inteligencia artificial, agentes IA y servicios de inteligencia de negocio para obtener valor inmediato. Si necesitas ayuda para llevar esto a producción, Q2BSTUDIO ofrece consultoria y desarrollo en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA y power bi.

En entornos Linux es esencial disponer de herramientas que muestren el consumo de ancho de banda por proceso o aplicacion para identificar rapidamente que servicio o aplicacion genera trafico excesivo.

Nethogs es una utilidad de consola que agrupa el uso de red por procesos en lugar de por conexiones o protocolos, lo que facilita detectar la fuente del trafico ya sea una descarga, un servicio en segundo plano o una conexion VPN.

Instalacion basica segun distribucion: en Debian Ubuntu use el comando sudo apt-get update && sudo apt-get install nethogs, en CentOS RHEL ejecute sudo yum install epel-release && sudo yum install nethogs, en Fedora utilice sudo dnf install nethogs y en Arch Linux sudo pacman -S nethogs.

Uso basico: para iniciar Nethogs en una interfaz escriba sudo nethogs eth0 y el programa mostrara una lista de procesos con su PID y las tasas de envio y recepcion en kB s proporcionando una vista directa del consumo por proceso.

Opciones utiles: -d segundos para ajustar el intervalo de refresco, -t para activar modo texto sin cuadros, -v para modo verbo so con estadisticas adicionales y -a para mostrar acumulados desde el arranque.

Ejemplos practicos: puede ejecutar sudo nethogs -d 2 -t eth0 para un analisis cada 2 segundos en modo texto o sudo nethogs eth0 wlan0 para monitorear multiples interfaces a la vez. Para interfaces virtuales de VPN use sudo nethogs tun0 o sudo nethogs wg0.

Integracion con VPN: Nethogs detecta trafico por interfaces virtuales permitiendo separar el consumo de la conexion segura del trafico local y ayudando a resolver dudas sobre que procesos usan la VPN.

Solucion de problemas comunes: ejecute Nethogs con privilegios root o sudo, verifique el nombre de la interfaz con ip link show si la interfaz no se encuentra y recuerde que el trafico cifrado puede no aparecer separado por puerto si la VPN usa puertos dinamicos, en ese caso analice el total de tun0 o wg0.

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos apoyo experto para integrar herramientas de monitorizacion como Nethogs en entornos productivos. Somos especialistas en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure y podemos ayudarle a automatizar el analisis de trafico, crear dashboards y alertas personalizadas.

Nuestros servicios incluyen consultoria en servicios inteligencia de negocio, implementacion de Power BI para visualizar consumo de red y metrica por proceso, desarrollo de soluciones IA para empresas, despliegue de agentes IA y arquitecturas seguras que combinan ciberseguridad y cloud para proteger datos y garantizar rendimiento.

Por que elegir Q2BSTUDIO: implementamos aplicaciones a medida que integran monitorizacion de red con analitica avanzada, inteligencia artificial para deteccion de anomalias, respuesta automatizada y servicios gestionados en AWS y Azure para asegurar escalabilidad y disponibilidad.

Resumen: Nethogs es una herramienta ligera, intuitiva y eficaz para identificar el uso de red por proceso en Linux. Combinada con las capacidades de Q2BSTUDIO en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y Power BI le permite optimizar gestion del ancho de banda, detectar cuellos de botella y proteger su infraestructura de manera proactiva.

Hola a todos

Todos hemos quedado impresionados por los grandes modelos de lenguaje que pueden generar codigo, poesia y ensayos coherentes casi de la nada. Sin embargo siempre me inquieto su tendencia a alucinar: si preguntas sobre un tema oscuro, el modelo puede inventarse terminos o hechos inexistentes con gran seguridad.

Llegue a una conclusion sencilla: el proceso importa mas que el tamano y la honestidad es mas importante que la omnisciencia. En vez de depender de un modelo gigantesco que lo sepa todo, cree WeblookAI, un agente autonomo que parte sabiendo nada. Su potencia reside en un algoritmo que permite buscar, analizar y sintetizar informacion manteniendo siempre la honestidad intelectual.

El problema y mi enfoque

El enfoque estandar en IA consiste en construir una biblioteca colosal de conocimiento y obligar al modelo a memorizarla. Yo inverti ese enfoque: no queria otro bibliotecario, queria un detective con un cuaderno, una lupa y curiosidad infinita. Desarrolle WeblookAI sobre tres principios que lo hacen unico: honestidad intelectual, un agente web casero y autonomia 100 por ciento local.

Honestidad intelectual como principio rector

Esto no es solo una caracteristica, es la base. El principal valor del agente es minimizar las alucinaciones. Logre esto con una regla final inquebrantable: responder solo con base en los hechos recopilados y si no hay respuesta directa admitirlo. El resultado es transparente y util: por ejemplo, cuando le pregunte sobre Wise JSON no invento un framework nuevo, informo con honestidad que encontro datos separados sobre WISE y sobre JSON y que no habia evidencia de un proyecto consolidado.

Mi agente web casero, la lupa y el cuaderno

En lugar de pagar por APIs de busqueda desarrolle un motor de recopilacion con Puppeteer que realiza una investigacion casi humana. Algunas caracteristicas clave: tolerancia a fallos para cambiar entre motores de busqueda si uno no ofrece resultados, emulacion de navegador para sortear defensas basicas anti bots y filtrado inteligente que evita selectores fragiles. El agente recoge todos los enlaces de una pagina, descarta anuncios y basura con una lista negra de dominios, analiza las URLs para determinar utilidad y asigna una puntuacion de relevancia.

100 por ciento local y autonomo

Todo el proceso de pensamiento, desde planear la busqueda hasta sintetizar la respuesta final, lo maneja un modelo local que corro en mi maquina con Ollama. Esto garantiza privacidad: las consultas y los datos recopilados nunca abandonan el equipo. Tambien reduce costos: no se requieren claves de API ni suscripciones y el proyecto es independiente de servicios en la nube.

Como funciona en la practica

Descompuse el flujo en tres pasos claros. Primero DESCOMPONER: el modelo local transforma la pregunta del usuario en 3 o 4 consultas de busqueda simples y crea un plan de investigacion. Segundo INVESTIGAR: el WebAgent con Puppeteer recorre motores de busqueda, filtra enlaces, visita sitios y extrae contenido central limpio. Tercero SINTETIZAR: el modelo local recibe la pregunta original y la evidencia reunida con la regla de oro de no inventar nada y produce una respuesta honesta y referenciada.

Para quien construí esto

Primero para aprendices y desarrolladores que quieren ver que la IA no es solo modelos gigantes sino algoritmos elegantes y efectivos. He publicado el proyecto en GitHub para que cualquiera pueda descargarlo y ejecutarlo con un solo comando y aprender como lograr resultados impresionantes con recursos modestos.

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho mas. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida adaptadas a las necesidades de cada cliente. Nuestra experiencia incluye servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, implementacion de power bi y soluciones de ia para empresas. Desarrollamos agentes IA personalizados, integraciones seguras y arquitecturas escalables para impulsar la transformacion digital de negocios.

Si te interesa integrar un agente IA honesto en tus procesos, en Q2BSTUDIO podemos ayudar con consultoria, desarrollo de software a medida, soluciones de ciberseguridad y despliegues en servicios cloud aws y azure. Tambien trabajamos con servicios inteligencia de negocio y power bi para mejorar la toma de decisiones y convertir datos en valor.

Consideraciones legales y eticas

Importante aviso: este proyecto y su agente de scraping web son para fines educativos. Por favor se respetuoso con los sitios web que visita el agente. Eres responsable de tus acciones y del uso que hagas de esta herramienta.

Puedes revisar el proyecto en GitHub en https://github.com/Xzdes/weblookai y contactarnos en Q2BSTUDIO si deseas soluciones a medida en inteligencia artificial, ciberseguridad, aplicaciones a medida, software a medida, agentes IA, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio e implementacion de power bi.

Gracias por leer. Espero que esta historia te inspire a iniciar tus propios experimentos con IA honesta y eficiente.