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

Durante años soñé con una herramienta open source capaz de crear Custom Elements con la misma facilidad con la que se construyen componentes propietarios en Vue, Svelte o React.

Ese sueño nunca llegó como lo imaginaba.

Existen opciones como Lit o Skate, pero suelen sentirse pesadas y poco prácticas para el día a día: pasos de build, mucho boilerplate, sintaxis basada en clases, ausencia de estilos integrados y una experiencia poco amable al intentar usar utilidades tipo Tailwind dentro de Shadow DOM. Y si añadimos decoradores, la curva mental se multiplica.

Lo que realmente buscaba era algo funcional en lugar de orientado a clases, sin dependencias, sencillo de usar, con utilidades tipo Tailwind integradas, compatible con SSR, enrutamiento y comunicación entre componentes mediante event bus y store global, y listo para usarse desde CDN sin necesidad de bundlers.

Dejé de esperar y lo construí.

Te presento Custom Elements Runtime, un runtime ligero que combina lo mejor de Vue, Tailwind CSS y los Web Components en un paquete directo, sin adornos y con un enfoque pragmático.

Imagina un componente contador my-counter creado con una API puramente funcional: defines un estado con count en cero, declaras una acción increment y la asocias a un evento click en un botón con utilidades de estilo tipo Tailwind. Sin clases, sin compilación previa y con actualización instantánea del DOM.

Por qué te va a encantar

Velocidad extrema gracias a un runtime mínimo y sin dependencias. Estilos utilitarios bajo demanda en tiempo de ejecución con un enfoque tipo JIT. Desarrollo sin build para feedback inmediato. Tipado estricto y experiencia TypeScript first. API funcional sin clases ni boilerplate. Preparado para SSR y recarga en caliente. Extensible mediante directivas, event bus y store. Documentación clara y ejemplos que simplemente funcionan.

Pruébalo en Codepen y dale una estrella en GitHub para seguir su evolución.

En Q2BSTUDIO impulsamos equipos de desarrollo con soluciones sólidas y escalables. Somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en arquitectura frontend y backend moderna, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, servicios inteligencia de negocio y power bi, así como inteligencia artificial e ia para empresas con agentes IA que optimizan procesos y mejoran la toma de decisiones.

Resumen de agosto: Kinde presentó mejoras que simplifican la autenticación y la gestión de usuarios para equipos de desarrollo.

Compatibilidad con el flujo de autorización de dispositivos para iniciar sesión de forma segura desde dispositivos con capacidades limitadas. Claves de API autogestionadas para usuarios y organizaciones. Roles de miembros de equipo en planes de pago para un control de permisos más fino. Importación de usuarios en formato NDJSON para migraciones masivas. Actualización de la tabla de precios y correcciones de errores. SDKs disponibles para iOS, Python, PHP, React y Nuxt; Go muy pronto.

Casi aquí: Conexiones SSO autogestionadas y Kinde CLI.

Este tutorial muestra cómo construir y analizar estructuras p-ádicas a partir de tries o árboles de prefijos en Clojure, generalizando los códigos Morton binarios a otras bases primas como p igual a 3 o p igual a 5 para comprender la norma p-ádica y su uso en análisis de datos y organización jerárquica.

Idea central: cualquier secuencia de datos, por ejemplo un código Morton o una lista de dígitos en base p, puede descomponerse en su cadena de prefijos. Para la secuencia a, b, c, d la cadena de prefijos es a, a b, a b c, a b c d. Esta jerarquía natural equivale a un trie sencillo que permite navegar del patrón más general al más específico.

Dos perspectivas de descomposición inspiradas en álgebra: 1 Jordan en amplitud procesa por niveles, de los prefijos más cortos a los más largos. Es ideal para recorrer escalas progresivas de detalle y observar estabilidad por nivel. 2 Cartan en profundidad prioriza prefijos más largos, útil para detectar primero detalles locales finos y después subir a estructuras globales. Alternar ambas vistas ofrece una exploración completa del espacio jerárquico.

Norma p ádica y distancia ultramétrica: la distancia entre dos secuencias depende de la longitud k de su prefijo común más largo. Si los dígitos pertenecen a base p, la distancia es p elevado a menos k. Cuanto mayor es el prefijo compartido, más cercanos son. Esta métrica cumple la desigualdad ultramétrica fuerte d x z menor o igual que max d x y, d y z, por lo que los clústeres emergen por vecindad jerárquica y no por proximidad euclídea tradicional.

Aplicación práctica con códigos Morton ternarios p igual a 3 para clusterizar datos espaciales 3D. Pasos recomendados: 1 Normaliza coordenadas x y z al rango e intervalo deseado según tu precisión. 2 Convierte cada coordenada a base p con una precisión fija de dígitos rellenando con ceros a la izquierda si hace falta. 3 Intercala los dígitos de x, y y z para formar un código Morton en base p que preserva localidad. 4 Ordena por el código Morton y agrupa por la longitud del prefijo común. 5 Usa la distancia p ádica p elevado a menos k para vecindad, clusterización y búsquedas de vecinos más cercanos. Esta ordenación induce coherencia espacial y acelera indexación y consultas.

Notas de implementación en Clojure sin código literal. Para generar cadenas de prefijos, itera desde longitud 1 hasta la longitud total de la secuencia y toma los primeros i elementos en cada paso. Para obtener la longitud del prefijo común compara elemento a elemento ambas secuencias hasta el primer desacuerdo y cuenta coincidencias. La distancia p ádica resulta de aplicar p elevado a menos esa cuenta. Para convertir un entero a base p, divide sucesivamente por p guardando restos y ajusta a la precisión fijada con relleno de ceros por la izquierda. Para intercalar dígitos de 3 dimensiones alterna x y z en el orden x0 y0 z0 x1 y1 z1 y así sucesivamente, y conserva el resultado como vector de dígitos en base p.

Consejos de diseño y rendimiento: elige la precisión según la resolución espacial requerida; más precisión implica árboles más profundos y códigos más largos. En escenarios de streaming, mantén un trie incremental donde insertar y actualizar contadores por prefijo permite detección online de clústeres. Usa estructuras persistentes de Clojure para compartir nodos y reducir memoria. Si necesitas búsquedas k vecinos con distancia p ádica, recorre primero los prefijos más largos comunes y expande hacia prefijos más cortos solo cuando sea necesario.

Casos de uso: análisis geoespacial, segmentación de señales, indexación de logs por firmas discretas, ordenación de series temporales discretizadas y construcción de índices ultramétricos para detección de anomalías. En datos de sensores IoT, un prefijo común largo implica patrones operativos equivalentes; en grafos o rejillas, el interleaving p ádico conserva vecindad mejor que un orden aleatorio.

Transformación digital con aplicaciones a medida e inteligencia artificial diseñada para impulsar el crecimiento de tu negocio. En Q2BSTUDIO acompañamos a empresas que buscan diferenciarse con software a medida, automatización inteligente y una base tecnológica sólida en ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Nuestro enfoque combina estrategia, diseño y desarrollo para convertir procesos complejos en experiencias simples, seguras y escalables.

Mira este Pen que he creado y cómo una simple idea puede evolucionar hasta convertirse en una solución lista para producción

La monitorización de red es una pieza clave de la ciberseguridad. Saber qué hosts están activos, qué puertos están abiertos y detectar cambios inesperados a tiempo ayuda a prevenir incidentes antes de que escalen. Con Python puedes crear scripts que escaneen, registren resultados y envíen notificaciones con pocas dependencias, convirtiendo una tarea manual en un flujo automatizado y eficiente. En Q2BSTUDIO, especialistas en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con power bi, diseñamos soluciones que combinan automatización, observabilidad y resiliencia para redes modernas.

Paso 1 Preparar el entorno. Asegúrate de tener Python 3.x instalado. Crea un entorno virtual y agrega las librerías necesarias. Comandos sugeridos en terminal o PowerShell según tu sistema operativo. python3 -m venv netmon-env, activar en Mac o Linux con source netmon-env/bin/activate, activar en Windows con netmon-env\Scripts\activate, instalar dependencias con pip install python-nmap requests. Con esto tendrás una base mínima para escanear y conectarte a servicios externos.

Paso 2 Escanear hosts y puertos. Con la librería python nmap puedes detectar equipos vivos y puertos comunes abiertos. Un ejemplo típico consiste en analizar el rango 192.168.1.0 barra 24 y consultar puertos como 22, 80 y 443. El escaneo devuelve el estado del host y por protocolo la lista de puertos con su estado open, closed o filtered. Esta visibilidad inicial revela superficies de exposición y prioriza acciones de endurecimiento.

Paso 3 Registrar resultados. Registrar cada ejecución en un archivo CSV te permite comparar estados a lo largo del tiempo y detectar variaciones. Crea un archivo, por ejemplo network_log.csv, con columnas Host, Protocol, Port y State. Al consolidar estos datos podrás trazar tendencias y comprobar si la apertura o cierre de un puerto se corresponde con un cambio planificado.

Paso 4 Enviar alertas. La automatización brilla cuando te avisa sola. Configura un webhook de tu herramienta de mensajería para recibir un aviso si se detecta, por ejemplo, el puerto 22 abierto en un host que no debería exponer SSH. El script puede enviar una petición POST con un mensaje de alerta y los datos del equipo afectado. Buenas prácticas almacenar el webhook como variable de entorno y limitar el contenido del mensaje a lo necesario.

Vigilancia avanzada de red con Python: detección, puntuación y visualización. Partiendo de un escaneo básico, es posible automatizar la identificación de nuevos dispositivos, calcular riesgos de vulnerabilidad y visualizar la salud de la red, demostrando competencias reales en ciberseguridad y análisis de datos. Todo debe realizarse siempre en entornos propios o con autorización expresa.

Paso 1 detección de nuevos dispositivos. Mantén un inventario histórico de hosts conocidos y, en cada escaneo a tu subred, compara los resultados actuales con esa lista. Cualquier dirección que aparezca por primera vez se marca como dispositivo nuevo o potencialmente no autorizado. Una práctica habitual es persistir el inventario en un archivo o base de datos y actualizarlo después de cada ejecución.

Paso 2 puntuación de vulnerabilidades. No todos los puertos abiertos representan el mismo nivel de riesgo. Puedes asignar una puntuación base según criticidad conocida, por ejemplo 22 alto, 80 medio, 443 bajo, y sumar el total por host para priorizar. Este enfoque cuantitativo facilita ordenar acciones de remediación, crear umbrales y reportar el estado global de la red.

Paso 3 visualización con gráficos. Con bibliotecas como Matplotlib puedes construir un gráfico de barras donde el eje X sean los hosts y el eje Y la suma de sus puntuaciones. Así detectas de un vistazo qué equipos concentran mayor exposición, tanto para análisis técnico como para presentaciones ejecutivas y reporting.

Paso 4 alertas automáticas. Combina la detección de nuevos dispositivos y el scoring de riesgo para generar avisos cuando se supere un umbral o aparezca un host desconocido. Es habitual integrar un webhook de Slack o correo corporativo para notificaciones inmediatas con el detalle del host, puertos y puntuación. También puedes registrar el evento en tu SIEM.

Paso 5 escalar la solución. Programa escaneos diarios u horarios con cron o el Programador de tareas de Windows; guarda resultados históricos en una base de datos para tendencias; enriquece servicios detectados con APIs de CVE; y crea paneles interactivos en Grafana o Power BI. En entornos híbridos o multicloud, integrar esta telemetría con servicios cloud aws y azure aporta resiliencia, almacenamiento y orquestación.

Buenas prácticas. Define el rango a monitorizar y la cadencia de escaneo, limita el impacto de red con perfiles de bajo consumo, etiqueta los activos críticos, versiona tu configuración y registra excepciones aprobadas. Mantén listas de permitidos y usa autenticación segura para accesos remotos. Complementa con pruebas de intrusión y gestión de parches.

Cómo te ayuda Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO diseñamos y desplegamos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que automatizan la observabilidad de red, incorporan inteligencia artificial para priorizar riesgos, y conectan datos operativos con tableros de negocio. Nuestro equipo de ciberseguridad integra estos flujos con SIEM, SOAR y pipelines de datos para una respuesta proactiva, apoyándose en servicios cloud aws y azure cuando se requiere elasticidad y alta disponibilidad.

La ciberseguridad no va solo de buscar puertos abiertos, va de detectar patrones inusuales y amenazas potenciales antes de que causen daño. Combinando Python con inteligencia artificial puedes construir un sistema de monitorización que detecta anomalías, puntúa vulnerabilidades y alerta automáticamente a tu equipo. Este proyecto demuestra habilidad técnica avanzada y una aplicación práctica real.

Paso 1 Preparar el entorno

Instala Python 3.x y bibliotecas clave para escaneo de red, análisis de datos y aprendizaje automático.

Crear un entorno virtual

python3 -m venv ai-netmon

Activar en Mac o Linux

source ai-netmon/bin/activate

Activar en Windows

ai-netmon\Scripts\activate

Instalar dependencias

pip install python-nmap pandas scikit-learn matplotlib requests

Para que sirve cada paquete

python-nmap para el escaneo de red

pandas para organizar los datos de los escaneos

scikit-learn para detección de anomalías

matplotlib para visualización

requests para enviar alertas

Paso 2 Escanear la red

Importa nmap y pandas, crea un PortScanner, ejecuta un escaneo contra el rango 192.168.1.0 barra 24 limitando a los puertos 22 80 y 443, recorre los hosts y sus puertos, y construye una tabla con columnas host, puerto y estado donde estado sea 1 si está abierto y 0 si no. Con esto obtienes un conjunto de datos estructurado listo para la detección de anomalías.

Paso 3 Detectar anomalías con Isolation Forest

Entrena un modelo Isolation Forest configurando un nivel de contaminación aproximado del 10 por ciento, ajusta el modelo con la columna de estado y genera una etiqueta de anomalía para cada fila. Filtra aquellas con etiqueta negativa para identificar actividad inusual como puertos inesperadamente abiertos o dispositivos no autorizados.

Paso 4 Visualización

Con matplotlib representa un diagrama de dispersión usando host en el eje horizontal y puerto en el vertical, coloreando por la etiqueta de anomalía. Los puntos rojos señalan comportamientos anómalos y los azules actividad normal, ofreciendo una vista clara de la salud de la red.

Paso 5 Alertas automáticas

Integra el sistema con Slack o correo electrónico usando requests. Itera sobre las filas anómalas y envía un POST a tu webhook con un mensaje que incluya host y puerto afectados para que el equipo reciba notificaciones instantáneas.

Paso 6 Escalado y siguientes pasos

Programa escaneos periódicos con cron o Task Scheduler

Conecta bases CVE para asignar puntuaciones de riesgo a puertos anómalos

Añade funciones como geolocalización para IP externas o monitorización multinetwork

Entrena y recalibra el modelo con datos históricos para mejorar la precisión

Recomendación de seguridad Ejecuta estas técnicas únicamente en redes propias o con autorización explícita.

Conclusión

Este enfoque de monitorización de red con IA aporta escaneo y recopilación de datos automatizados, detección de anomalías basada en machine learning, visualización clara del estado de la red y alertas en tiempo real. Es un proyecto de portafolio sólido porque combina Python, ciberseguridad e inteligencia artificial para resolver problemas complejos y entregar soluciones accionables.

Cómo te ayuda Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho más. Diseñamos soluciones de software a medida que integran modelos de IA, agentes IA y pipelines de datos con servicios cloud aws y azure, además de servicios inteligencia de negocio y paneles con power bi para convertir datos en decisiones.