Descubre artículos sobre inteligencia artificial, desarrollo de aplicaciones a medida y consejos prácticos de ingeniería de software. Aprende cómo la tecnología puede potenciar tus proyectos.

BingX ha anunciado una actualización integral de su programa VIP que eleva la exclusividad para traders y usuarios avanzados, ofreciendo tarifas de intercambio reducidas, órdenes garantizadas sin comisiones y un seguro de liquidación que protege posiciones críticas. Los miembros VIP también accederán a servicios de conserjería personalizados, soporte prioritario y ventajas premium diseñadas para optimizar la operativa y reducir costes en mercados volátiles.

En este contexto, Q2BSTUDIO refuerza su propuesta de valor como socio tecnológico para empresas que quieren aprovechar estas nuevas oportunidades en el ecosistema Web3 y cripto. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones de automatización. Integramos agentes IA y herramientas de ia para empresas para mejorar la toma de decisiones y potenciar el rendimiento de trading algorítmico y plataformas fintech.

El día que mi NAS fue rastreable por registros TLS

Recientemente descubrí una nueva forma de filtrar tu privacidad y es aterradora: metadatos de TLS que permiten rastrear dispositivos como un NAS aunque parezcan privados.

La historia fue simple y a la vez instructiva. Mi NAS, configurado para acceder desde fuera de la red doméstica, establecía conexiones cifradas que dejaban rastros públicos. Los registros de certificados públicos, el SNI no cifrado en versiones antiguas de TLS y las huellas JA3 y JA3S permiten identificar implementaciones de cliente y servidor. Al cruzar esos datos con servicios de indexación y registros de certificación se puede correlacionar un certificado, una hora y una dirección IP, y así localizar un dispositivo supuestamente anónimo.

¿Por qué ocurre esto con un NAS? Muchos dispositivos solicitan certificados a entidades públicas como Lets Encrypt o envían telemetría a servidores del fabricante. Los certificados quedan en registros de transparencia de certificados y herramientas como Shodan o Censys indexan la información TLS. Además, versiones antiguas de TLS o configuraciones por defecto exponen el SNI en claro y mantienen conjuntos de cifrados característicos que funcionan como huellas digitales. El resultado es que incluso sin una filtración de credenciales podemos reconstruir la presencia y actividad de un dispositivo.

Las mitigaciones pasan por varias capas: usar TLS 1.3 con Encrypted ClientHello y ECH cuando sea posible, reducir la dependencia de certificados públicos para administraciones internas, evitar telemetría innecesaria, colocar el NAS detrás de un reverse proxy o VPN gestionada y aplicar configuraciones estrictas de ciberseguridad. Otra alternativa es gestionar certificados privados y mecanismos de autenticación basados en mTLS. Para empresas que necesitan evaluar su exposición recomendamos realizar pruebas y auditorías profesionales.

La investigación pionera sobre conductas poco éticas en el software de código abierto subraya que, además de poner en evidencia la necesidad de abordar dilemas éticos en las comunidades de desarrollo, existen soluciones automatizadas muy prometedoras para detectar y mitigar estos problemas. Estas herramientas aplican técnicas de análisis estático y dinámico, modelos de aprendizaje automático y agentes IA para identificar vulnerabilidades, prácticas inseguras y comportamientos que pueden dañar la confianza en proyectos OSS.

Resumen ejecutivo: En un entorno donde los agentes IA toman decisiones autónomas y ejecutan razonamientos en múltiples pasos, los enfoques tradicionales de monitorización quedan cortos. Amazon CloudWatch Generative AI Observability ofrece una arquitectura diseñada para la nueva generación de agentes, proporcionando visibilidad integral de operaciones, consumo de tokens, trazabilidad distribuida y detección de bucles de razonamiento. Para empresas como Q2BSTUDIO, especialista en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, estas capacidades son cruciales para desplegar soluciones de IA con confianza y control.

Más allá de los paradigmas tradicionales: Los agentes IA son sistemas agentivos que adaptan rutas de ejecución, reintentan acciones y combinan decisiones internas con llamadas a APIs y herramientas externas. Por ello es necesario monitorizar:

Rutas de ejecución dinámicas: seguimiento de pivotes, reintentos y ramas condicionadas. Razonamiento multinivel: registro de pasos internos y selección de herramientas. Componentes distribuidos: desde modelos de base hasta almacenes de conocimiento y API externas. Economía de tokens: visibilidad granular del consumo para optimizar costes.

Costes de una observabilidad insuficiente: Casos reales muestran riesgos elevados. Por ejemplo, una gran entidad financiera experimentó un incremento de coste de 50,000 en 48 horas por un agente que entró en bucles infinitos de razonamiento. Con monitorización de uso de tokens y detección de bucles, este tipo de incidente se puede mitigar rápidamente.

Arquitectura técnica de Amazon CloudWatch Generative AI Observability: AWS centra su solución en pilares que facilitan integración y escalado en entornos empresariales híbridos y multi-cloud. Componentes clave incluyen integración nativa con OpenTelemetry, AWS Distro for OpenTelemetry ADOT para instrumentación automatizada y envío directo a endpoints OTLP de CloudWatch, evitando colectores intermedios y simplificando la topología.

Elementos de infraestructura y telemetría: recolección de métricas de rendimiento del modelo, rastreo distribuido para mapear flujos de solicitudes y llamadas a herramientas, logs detallados de decisiones de agentes y métricas específicas de consumo de tokens. Todo ello se integra con dashboards en tiempo real, alertas ML para anomalías y traza completa para auditoría y cumplimiento.

Novedades y funciones mejoradas previstas para 2025: soporte multiplataforma para frameworks agentivos, vistas nativas en la consola CloudWatch enfocadas a agentes IA, detección automática de anomalías basada en aprendizaje automático y registros de auditoría exhaustivos para gobernanza. Estas capacidades facilitan a equipos de ingeniería y negocio entender el comportamiento de agentes IA en producción.

Beneficios de una arquitectura sin agentes: El enfoque agentless minimiza la huella operativa eliminando contenedores adicionales o procesos de monitorización que consumen recursos. Esto resulta en despliegues más sencillos, menor superficie de ataque y optimización nativa dentro del ecosistema AWS, lo que encaja con la propuesta de Q2BSTUDIO para ofrecer soluciones escalables y seguras.

Estrategias de implementación para despliegues empresariales: Para entornos que combinan Amazon Bedrock, EKS, Lambda, on-premises y otros cloud providers, la recomendación es implementar ADOT para instrumentación automática, enviar telemetría a CloudWatch OTLP y configurar dashboards orientados a KPIs de negocio. Q2BSTUDIO puede acompañar en la integración, aprovechando nuestra experiencia en servicios cloud AWS y Azure y en proyectos de inteligencia artificial para empresas.

Patrones de arquitectura multi-entorno: diseño de pipelines de telemetría unificados, separación de entornos por fases de ciclo de vida y establecimiento de controles de coste por proyecto. Es clave habilitar trazabilidad end-to-end para correlacionar eventos de negocio con decisiones de agentes IA.

Marco de estrategia de monitorización: Las tres columnas de la observabilidad IA son métricas, trazabilidad distribuida y logging exhaustivo. Métricas para rendimiento del foundation model, comportamiento del agente, uso de recursos y KPIs de negocio. Trazas para mapear invocaciones de modelos, interacciones con herramientas y flujos de errores. Logs para decisiones del agente, ejecuciones de herramientas y evidencias de seguridad y cumplimiento.

Hoja de ruta de implementación y buenas prácticas: Fase 1 Fundación semanas 1 a 4: habilitar CloudWatch Generative AI Observability, configurar métricas básicas, crear dashboards iniciales y capacitar equipos. Fase 2 Monitorización avanzada semanas 5 a 8: desarrollar métricas personalizadas, habilitar trazas distribuidas, configurar alertas y validar cumplimiento. Fase 3 Optimización y escalado semanas 9 a 12: ajustar rendimiento, optimizar costes, desplegar analítica avanzada e institucionalizar procesos.

Consejos operativos: empezar con implementaciones sencillas y iterativas, alinear métricas con objetivos de negocio, establecer controles de gasto desde el inicio y desarrollar procedimientos de respuesta a incidentes específicos para IA. Formar equipos cross-funcionales y mantener documentación viva y comunidades internas de práctica.

Visión estratégica y recomendaciones: AWS continúa acelerando inversiones en observabilidad IA con mejoras en analítica ML, soporte multimodal de agentes y seguridad. Recomendaciones inmediatas para empresas: iniciar un piloto, capacitar al equipo, diseñar una estrategia de monitorización ligada a la hoja de ruta de IA y comparar capacidades de CloudWatch frente a alternativas. A largo plazo, crear un centro de excelencia en observabilidad IA, definir estándares organizacionales, automatizar respuestas y revisar periódicamente las estrategias.

Desafíos que aborda CloudWatch Generative AI Observability: captura de rutas de ejecución dinámicas, visibilidad de razonamientos multinivel, unificación de componentes distribuidos y control sobre economía de tokens. Estas capacidades reducen riesgos de operativa y costes inesperados, mejorando la gobernanza de modelos y agentes IA.

Beneficios clave para tomadores de decisión: visibilidad comprensiva en entornos híbridos, análisis de rendimiento detallado gracias a OpenTelemetry y ADOT, optimización de costes por consumo de tokens, detección de anomalías en tiempo real, despliegue simplificado por diseño sin agentes y cumplimiento reforzado mediante trazabilidad y registros de auditoría.

Aprendizajes y conclusiones: La observabilidad integral deja de ser un lujo y se convierte en un requisito estratégico para escalar agentes IA en producción. Aplicar técnicas avanzadas de monitorización, incorporar instrumentación automática y alinear métricas con objetivos de negocio garantiza despliegues más seguros y eficientes. En Q2BSTUDIO entendemos que la combinación de software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad es esencial para ofrecer soluciones robustas. Como partners, diseñamos e implementamos arquitecturas que integran observabilidad, aplicaciones a medida y servicios cloud aws y azure para maximizar retorno y minimizar riesgos.

Introducción Zero-downtime deployments ya no son un extra opcional sino una expectativa básica para servicios modernos. Como responsable DevOps probablemente estés coordinando contenedores Docker, proxies inversos Nginx y una canalización CI/CD que debe mantener el servicio activo mientras despliegas código. Esta checklist te guía paso a paso para rollouts sin interrupciones, desde la construcción de imágenes hasta la observabilidad, sin sacrificar la seguridad.

1 Preparar las imágenes Docker 1.1 Usar builds multi-stage Mantén la imagen final ligera y sin dependencias de build. Utiliza un Dockerfile con etapas de compilación y producción para reducir tamaño y superficie de ataque. Evita incluir herramientas de construcción en la imagen de runtime para mejorar tiempos de despliegue y seguridad.

1.2 Etiquetado inmutable de imágenes Nunca subas latest a producción. Etiqueta cada build con el SHA de Git o una versión semántica, por ejemplo myapp:1.4.2-a1b2c3. Ejemplo de comando: docker build -t myregistry.com/myapp:1.4.2-a1b2c3 .

2 Diseñar el proxy Nginx 2.1 Upstreams separados por release Define grupos upstream distintos para la versión actual y la candidata para facilitar el cambio de tráfico. 2.2 Apagar con gracia Configura timeouts y opciones de proxy para permitir que Nginx termine las peticiones en vuelo antes de cerrar contenedores. Ajustes recomendados incluyen proxy_connect_timeout 5s proxy_read_timeout 30s proxy_send_timeout 30s keepalive_timeout 65s.

3 Estrategia blue-green 3.1 Flujo recomendado Desplegar candidato Ejecuta un nuevo contenedor en el puerto candidato. Health-check Ejecuta pruebas automáticas contra el upstream candidato. Swap de tráfico Actualiza la configuración de Nginx para apuntar proxy_pass al upstream candidato y recarga Nginx. Monitoriza Observa tasas de error, latencia y logs durante un periodo breve. Retiro antiguo Una vez satisfecho, detén el contenedor antiguo y convierte el candidato en current.

3.2 Automatizar con CI/CD Automatiza el build, push, despliegue del candidato, chequeos de salud, swap y limpieza final. Un job en GitHub Actions o tu runner preferido puede orquestar: construir y pushear la imagen con tag inmutable, ejecutar el contenedor candidato, validar endpoint /health, conmutar la configuración de Nginx y observar métricas antes de eliminar la instancia anterior.

4 Observabilidad y logging 4.1 Centralizar logs Envía stdout y stderr de contenedores a un agregador de logs como Loki o ELK. En Docker Compose especifica un driver de logging con rotación para evitar discos llenos y facilitar búsquedas forenses. 4.2 Exportar métricas Expone métricas compatibles con Prometheus desde la aplicación y configura scrapers o un exporter en Nginx para recopilar latencias y tasas de error. 4.3 Alertas Crea alertas para condiciones críticas como tasa de errores mayor al 1 por ciento en 5 minutos, latencia P95 mayor a 300 ms, o reinicios de contenedor superiores a 2 en la última hora.

5 Plan de rollback Aunque tengas chequeos, las cosas pueden fallar. Ten un rollback con un solo clic: reaplica la configuración Nginx anterior, recarga Nginx, verifica endpoints de salud y, si es necesario, ejecuta la imagen anterior. Documenta el procedimiento en tu runbook y realiza simulacros trimestrales.

6 Resumen de la checklist [ ] Etiquetas inmutables en imágenes, no usar latest en prod [ ] Dockerfile multi-stage para un runtime mínimo [ ] Upstreams Nginx separados para current y candidate [ ] Timeouts y settings para apagados con gracia en Nginx [ ] Health checks automatizados antes del cambio de tráfico [ ] Job CI/CD que construya, despliegue, valide y conmute [ ] Logs centralizados y métricas exportadas [ ] Umbrales de alerta para error rate, latencia y reinicios [ ] Procedimiento de rollback documentado y probado periódicamente

Chuwi en Tiny Desk ofrece una mezcla contagiosa de bomba, plena, salsa y toques juguetones de jazz sintético que traslada al oyente directamente a las costas occidentales de Puerto Rico. Esta agrupación de familia y amigos de Isabela despliega voces solistas alternadas, teclados y una sección rítmica vibrante que atraviesa temas de orgullo insular y esa nostalgia por algo más como un guarapo de jengibre y un Puerto Rico libre. El set de cinco piezas incluye Falta Algo, Tikiri, Tierra, Guerra y Chuwi Navidades en Cataño, con arreglos donde destacan la percusión dinámica, matices de corno francés y sutiles toques electrónicos que explican por qué acompañaron a artistas como Bad Bunny.

Una splash page es una pantalla de bienvenida temporal que aparece cuando alguien llega por primera vez a tu sitio. Su objetivo principal es causar un impacto inmediato, comunicar un mensaje clave o dirigir a los usuarios hacia contenido específico antes de que entren al sitio principal. En proyectos B2B SaaS bien pensados la splash page puede reforzar la marca, captar leads o segmentar audiencias sin entorpecer la experiencia de usuario.

En esencia una splash page funciona como una puerta de entrada que cumple funciones concretas como anunciar novedades, verificar edad, seleccionar idioma o región, o presentar la propuesta de valor de la empresa. El reto consiste en equilibrar impacto y usabilidad para no frustrar visitantes listos para acceder al contenido principal.

1. Verificación de edad Sitios que ofrecen productos regulados como alcohol, tabaco o contenido para adultos usan páginas de verificación para confirmar la edad y cumplir con la normativa antes de permitir el acceso.

2. Selección de región o idioma Marcas globales suelen ofrecer una pantalla inicial para que el visitante elija país o idioma y así mostrar precios locales, condiciones de envío y contenido traducido relevante.

3. Segmentación Algunas splash pages guían a los visitantes para identificar su rol o caso de uso (por ejemplo cliente individual o empresa) y así dirigirlos a la sección más relevante desde el primer clic, mejorando la personalización y las tasas de conversión.

4. Anuncios y promociones Para campañas temporales o lanzamientos una splash page puede destacar ofertas limitadas con un llamado a la acción claro y generar urgencia mediante contadores o promociones exclusivas.

Ventajas: una splash page bien diseñada capta la atención, refuerza la identidad de marca, facilita la comunicación de mensajes importantes y puede ser una herramienta eficaz para captar suscriptores o cumplir requisitos legales. Además sirve para dirigir tráfico hacia campañas específicas o versiones localizadas del sitio.

Desventajas: añadir un paso adicional puede aumentar la tasa de rebote, alterar la navegación de usuarios recurrentes y afectar negativamente la experiencia si la página es intrusiva o lenta. Las splash pages pesadas con animaciones pueden ralentizar la carga y perjudicar el SEO si impiden el rastreo correcto del contenido principal.

Consejos prácticos para diseñar una splash page efectiva: mantener el contenido claro y conciso, usar un diseño responsive que funcione en móviles y escritorio, ofrecer CTAs visibles que lleven al usuario rápidamente a su destino, y optar por overlays o popups cuando sea posible para reducir la fricción. Mide siempre el rendimiento con analíticas y realiza pruebas A/B para optimizar la tasa de conversión y minimizar el impacto en el bounce rate.

Detalles técnicos y de rendimiento: prioriza imágenes optimizadas y carga diferida, evita scripts innecesarios en el primer render y asegúrate de que los motores de búsqueda puedan indexar las páginas importantes de tu sitio. Si la splash page debe realizar verificaciones regulatorias o mostrar contenido localizado, implementa reglas de caché y redirecciones que no bloqueen a los bots de búsqueda.

Introducción: En este artículo explicamos cómo implementar un flujo CI/CD con GitLab y Jenkins sobre Ubuntu 24.04, integrando buenas prácticas de seguridad y automatización para despliegues continuos. También presentamos a Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones de automatización.

Paso 1 Actualizar Ubuntu 24.04 e instalar dependencias: antes de instalar Jenkins es recomendable actualizar paquetes e instalar Java 17 y herramientas necesarias. Comandos ejemplo en la terminal: sudo apt update; sudo apt install -y openjdk-17-jdk curl gnupg2 apt-transport-https software-properties-common. Jenkins 2.x y 3.x requieren Java 17 para un funcionamiento estable.

Paso 2 Añadir el repositorio de Jenkins y clave GPG: importar la clave y añadir el repositorio oficial para obtener paquetes actualizados. Comandos ejemplo: curl -fsSL https://pkg.jenkins.io/debian/jenkins.io-2023.key | sudo tee /usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc > /dev/null; echo deb [signed-by=/usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc] https://pkg.jenkins.io/debian binary/ | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/jenkins.list > /dev/null. Esto permite que apt reconozca y verifique los paquetes de Jenkins.

Paso 3 Instalar Jenkins: ejecutar actualización de paquetes e instalar Jenkins desde el repositorio. Comandos: sudo apt update; sudo apt install -y jenkins.

Paso 4 Iniciar y habilitar el servicio: una vez instalado iniciar el servicio systemd y activarlo para que arranque al iniciar el servidor. Comandos: sudo systemctl start jenkins; sudo systemctl enable jenkins; sudo systemctl status jenkins. Por defecto Jenkins escucha en el puerto 8080 y la URL típica es https://jenkins-server-ip:8080

Paso 5 Desbloquear Jenkins: en la primera ejecución Jenkins pide la contraseña inicial que se encuentra en el sistema. Obtenerla con: sudo cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword. Con esa clave se accede al asistente de configuración web.

Paso 6 Instalar plugins recomendados y crear usuario admin: desde la interfaz web es aconsejable elegir instalar plugins recomendados y crear un usuario administrador. Plugins útiles para integración con GitLab incluyen GitLab Plugin, SSH Agent Plugin, GitLab API Plugin y GitLab Hook Plugin. Tras instalar plugins reiniciar Jenkins si se solicita.

Configuración SSH para despliegues sin contraseña: para que Jenkins pueda desplegar en servidores remotos configure autenticación por clave SSH sin contraseña. Generar clave en el nodo Jenkins con: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C jenkins@jenkins-server y copiar la clave pública al servidor de aplicación con: ssh-copy-id user@application-server-ip. Verificar acceso: ssh user@application-server-ip ls -la.

Integración con GitLab y pipelines: cree proyectos en GitLab y utilice webhooks o el plugin de GitLab en Jenkins para lanzar jobs al push o merge request. Un pipeline típico en GitLab CI puede ejecutar pruebas, construir artefactos y notificar a Jenkins o ser orquestado por Jenkinsfile. Mantenga secretos en credenciales seguras y utilice nodos o agentes para cargar builds aislados.

Buenas prácticas de seguridad y operación: mantenga el servidor actualizado, limite acceso al puerto 8080 mediante firewall, habilite HTTPS con un proxy inverso y gestione credenciales con el almacén de Jenkins. Para entornos de producción considere hardening, backups periódicos del directorio JENKINS_HOME y monitorización.

Soy Aoda, desarrollador de software con años de experiencia construyendo soluciones con JavaScript. Me apasiona convertir ideas en productos digitales que mejoren la vida diaria y disfruto resolver problemas complejos tanto en frontend como en backend. A lo largo de mi carrera he trabajado con React, Node.js, NestJS, TypeScript y herramientas para arquitecturas frontend/backend, monorepos y despliegues en la nube. Pero más allá del stack, lo que realmente me motiva es compartir conocimiento y colaborar en comunidad.

Actualmente estoy creando PawHaven, una plataforma open source dedicada a ayudar animales callejeros. Es un lugar para compartir rescates y adopciones, conectar a personas que se preocupan por los animales y generar un impacto real fuera del mundo digital. El proyecto me reta técnicamente con React, Node.js, Kubernetes, CI/CD e i18n, y también me conecta con el lado humano del desarrollo de software.

Me uní a dev.to porque creo en aprender en público. Compartir los retos que enfrento y las soluciones que encuentro no solo me ayuda a crecer, sino que puede servir a otras personas que se topen con problemas similares. Planeo publicar entradas sobre mi viaje en open source con PawHaven, patrones de arquitectura frontend en React, prácticas DevOps para proyectos pequeños y reflexiones sobre aprendizaje y carrera profesional.