Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

Raphaël Graven, también conocido como Jean Pormanove, falleció durante una transmisión en vivo en la plataforma Kick; el suceso ocurrió mientras retransmitía ante su audiencia y ha generado una intensa polémica entre la comunidad de creadores y las autoridades.

La plataforma Kick ha acusado a las autoridades francesas de politizar la muerte del streamer y ha pedido una investigación imparcial y transparente; según Kick, la rápida criminalización y la filtración de informaciones sensibles perjudican la investigación y afectan a la familia y a la comunidad.

Las autoridades francesas han abierto diligencias para esclarecer las circunstancias del fallecimiento y las pesquisas siguen en curso; los investigadores recaban pruebas, analizan el material de la transmisión y solicitan colaboración de plataformas digitales para determinar los hechos.

Este caso pone de relieve debates sobre la seguridad en transmisiones en vivo, la moderación de contenidos y los protocolos de actuación ante emergencias; creadores, plataformas y reguladores enfrentan el reto de proteger a las audiencias sin obstaculizar las investigaciones oficiales.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones tecnológicas avanzadas; ofrecemos servicios de aplicaciones a medida y software a medida, así como proyectos de inteligencia artificial e ia para empresas para mejorar procesos y seguridad operacional.

Nuestro equipo de expertos en ciberseguridad y arquitecturas en la nube despliega soluciones seguras en servicios cloud aws y azure, implementa agentes IA y desarrolla plataformas de servicios inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones.

En momentos en que la tecnología y la ética se cruzan en situaciones delicadas, Q2BSTUDIO apuesta por diseñar sistemas responsables y confiables que apoyen a plataformas y organizaciones en gestión de riesgo, monitorización avanzada y respuesta ante incidentes; si busca soluciones en inteligencia artificial, software a medida o ciberseguridad podemos ayudar a su proyecto.

TL;DR: Trabajar en Mercado Libre me dio mucha experiencia y crecimiento. Pros: marca fuerte en el CV, buena paga en LATAM, aprendí Go Java Python y trabajo home office. Contras: burnout guardias nocturnas y reuniones interminables. Salí tras una oferta mejor y porque quería crecer como contractor en USA.

Antes de comenzar Tras años trabajando con Magento PHP JavaScript y MySQL y empezando mi carrera en 2015 ingresé a Mercado Libre como Senior Developer en marzo de 2021. Aquí comparto por qué agradezco la oportunidad por qué decidí irme y un resumen honesto de pros y contras desde mi experiencia.

El inicio El proceso de selección duró unos tres meses desde diciembre de 2020 e incluyó entrevistas y pruebas técnicas. Entrar fortaleció mi perfil profesional y aceleró mi aprendizaje en tecnologías modernas. No entraré en tecnicismos pero sí diré que la experiencia vale mucho para avanzar en la carrera.

Pros - Marca poderosa en el CV que abre puertas en LATAM y en empresas internacionales. - Salarios competitivos en comparación con muchas compañías de la región. - Aprendizaje en tecnologías de vanguardia como Golang Java Python TypeScript React.js y buenas prácticas de microservicios. - Trabajo remoto e híbrido que aporta flexibilidad. - Posibilidad de moverte entre equipos para buscar mejor encaje y reducir riesgo de burnout. - Ambiente que permite construir carrera larga si te sientes a gusto.

Contras - Enfasis en entregar hace que algunas áreas devops sean opacas porque mucho ya viene configurado. - Mentalidad de startup que implica apagar incendios constantemente. - Burnout real si se te asigna mayor responsabilidad; ocurre en muchas empresas pero en entornos de alta demanda se siente más. - Guardias nocturnas según el área que afectan descanso y vida personal. - Reuniones frecuentes que reducen tiempo de foco para programar.

Por qué salí Los primeros meses fueron muy buenos: onboarding ágil una primera demo rápida y un ambiente de trabajo motivador. Pero al quinto mes mi compañero backend en Go se fue y me quedé responsable de una de las aplicaciones más conflictivas del equipo con un SLO por debajo del 60 por ciento. Elegí arreglarla en vez de rendirme. Lideré la recuperación técnica con apoyo frontend y logramos elevar el SLO a 98 por ciento aplicando mejores prácticas en Go y observabilidad. El aprendizaje fue enorme pero pagado con desgaste físico y emocional. Recibí una oferta con el doble de salario y menor carga operativa, y decidí cambiar rumbo para enfocarme en construir patrimonio y trabajar como contractor en USA. Desde entonces combiné empleo con contratos remotos para empresas norteamericanas.

¿Te gustaría ingresar a Mercado Libre? Mercado Libre es una de las compañías tech más grandes de LATAM y suele buscar desarrolladores backend en Java Go Kotlin Node.js frontend engineers en React Vue Angular mobile developers en Kotlin Swift React Native cloud y devops con AWS Kubernetes Terraform además de perfiles en data y AI con Python machine learning big data y spark. Aplicar es una buena decisión si buscas exposición a sistemas a gran escala y alto aprendizaje en microservicios y arquitecturas distribuidas.

Dónde aplicar Revisa el sitio oficial de empleos de Mercado Libre y LinkedIn. Las recomendaciones internas o referrals ayudan mucho si conoces a alguien dentro ya que las referencias tienen peso en los procesos.

Qué valoran mucho - Experiencia con microservicios arquitecturas distribuidas y manejo de alta concurrencia. - Buenas prácticas en testing CI CD observabilidad y calidad de código. - Conocimientos de seguridad para evitar malas prácticas como hardcoded passwords. - Inglés en distintos niveles suma pero no siempre es excluyente. - Habilidades para trabajar en equipos transversales y adaptarse a cambios rápidos.

Conclusión Para mí fue una de las experiencias más valiosas: aprendí mucho mantuve contactos profesionales y viví situaciones que me hicieron crecer técnicamente. El plan de salud resultó clave cuando tuve una apendicitis en 2021. Si estás comenzando tu carrera en Mercado Libre eres afortunado porque la exposición y el aprendizaje son enormes. No obstante recuerda que no entrar a Mercado Libre no te define como desarrollador; hay muchos caminos para crecer.

Sobre Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos software a medida para empresas que buscan soluciones escalables y seguras. Nuestros servicios incluyen desarrollo de aplicaciones a medida integración de agentes IA soluciones de ia para empresas análisis con power bi servicios inteligencia de negocio y estrategias de ciberseguridad. Si necesitas potenciar procesos con inteligencia artificial o migrar a la nube contamos con experiencia en servicios cloud aws y azure para diseñar implementaciones seguras y eficientes.

Por qué elegir Q2BSTUDIO - Experiencia construyendo software a medida y aplicaciones a medida orientadas a resultados. - Implementación de agentes IA y soluciones de inteligencia artificial adaptadas a necesidades empresariales. - Servicios de ciberseguridad para proteger datos y operaciones. - Integraciones con power bi y servicios inteligencia de negocio para generar dashboards accionables. - Soporte en adopción de servicios cloud aws y azure y buenas prácticas en DevOps y observabilidad.

Mensaje final Si buscas crecer como desarrollador y quieres construir una carrera con impacto considera empresas como Mercado Libre por la experiencia que ofrecen. Si tu objetivo es transformar procesos internos crear software a medida o aprovechar inteligencia artificial y agentes IA para optimizar operaciones Q2BSTUDIO puede acompañarte con soluciones integrales en software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio. Nunca dejes de aprender y evalúa siempre el equilibrio entre aprendizaje salarial y bienestar personal.

Comentarios ¿Ya trabajaste en Mercado Libre? ¿Te gustaría entrar o prefieres construir soluciones con un partner como Q2BSTUDIO en aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio agentes IA ia para empresas y power bi? Cuéntame tu experiencia.

Introducción: En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida hemos creado una infraestructura web multientorno con autoescalado en AWS utilizando Terraform para demostrar buenas prácticas de IaC, escalabilidad y reproducibilidad entre entornos dev staging y prod

Objetivos del proyecto: Provisionar infraestructura AWS para múltiples entornos automatizar la creación de recursos mediante módulos Terraform desplegar una aplicación web sencilla servida por Nginx configurar Application Load Balancer ALB y Auto Scaling Group ASG y asegurar distribución de tráfico y escalado automático bajo carga

Arquitectura de alto nivel: VPC con subredes públicas y privadas repartidas en varias zonas de disponibilidad Internet Gateway y NAT Gateway ALB en subredes públicas ASG en subredes privadas instancias EC2 con user_data que instalan Nginx y sirven una página CloudWatch Alarms para escalar en funcion de la utilización de CPU

Comportamiento esperado: cuando aumenta el trafico el ASG escala lanzando nuevas instancias EC2 cuando el trafico disminuye el ASG reduce capacidad ahorrando costes

Implementacion con Terraform: estructuramos el proyecto en modulos reutilizables para facilitar despliegues por entorno y mantenimiento del codigo

Modulos principales usados: network para VPC subnets routing y NAT security para Security Groups reglas de ingreso y egreso compute para ASG Launch Templates y user data loadbalancer para ALB target groups y listeners

Ejemplo de user data ejecutado al lanzar una EC2 en la ASG span#!/bin/bash apt-get update -y apt-get install -y nginx echo Hola desde el entorno proyecto > /var/www/html/index.html systemctl enable nginx && systemctl start nginxspan este script garantiza que cada nueva instancia sirva un mensaje sencillo indicando el entorno

Pruebas y validacion: tras aplicar terraform apply comprobamos el nombre DNS del ALB con terraform output alb_dns_name y abrimos esa URL para verificar el mensaje de Nginx Realizamos pruebas de carga con herramientas como Apache Bench para forzar el autoescalado y confirmar que las alarmas de CloudWatch disparaban scale out

Observaciones durante las pruebas: el ASG aumento la capacidad deseada nuevas EC2 se lanzaron y se registraron en el ALB y al reducirse la carga el ASG volvio a reducir instancias de forma automatica asegurando disponibilidad y ahorro de coste

Resultados clave: Alta disponibilidad gracias al Load Balancer Escalado dinamico gestionado por ASG Consistencia entre entornos mediante Terraform modular y Ahorro de costes por escalado automatico

Lecciones aprendidas: Terraform modular facilita la reutilizacion y extension de la infraestructura CloudWatch Alarms combinado con ASG proporciona auto curacion y escalado real IaC reduce errores manuales y garantiza reproducibilidad Probar el autoescalado con herramientas de carga valida el comportamiento en produccion

Siguientes pasos recomendados: añadir HTTPS con ACM y ALB implementar backend remoto de Terraform con bloqueo de estado por ejemplo S3 y DynamoDB o HCP integrar pipeline CI CD para despliegues de infraestructura y aplicacion

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializados en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio y soluciones IA para empresas Desarrollamos agentes IA integracion con Power BI y soluciones de analytics para impulsar la toma de decisiones y modernizar plataformas corporativas

Servicios destacados de Q2BSTUDIO: desarrollo de aplicaciones a medida software a medida consultoria en inteligencia artificial desarrollo de agentes IA integracion de Power BI ciberseguridad gestion de servicios cloud AWS y Azure servicios inteligencia de negocio y soluciones IA para empresas

Conclusión: este proyecto demuestra un patrón repetible para construir infraestructura escalable y lista para produccion en AWS usando Terraform y es perfectamente extensible para alojar aplicaciones complejas Si quieres que Q2BSTUDIO diseñe y despliegue una solucion similar para tu organizacion contactanos y aprovecharemos nuestras capacidades en aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio agentes IA y Power BI para crear valor real

Repositorio de referencia en GitHub https github.com SamuelUdeh terraform-web-platform

En este artículo reviso la gestión de estado en la base de código de Puck y explico los conceptos clave para entender cómo se organiza el store y cómo se consume desde los hooks de React.

Temas tratados: Zustand store, slices creados y uso de Context API para distribuir el store.

Zustand store: Puck utiliza la biblioteca Zustand para manejar su estado global. El store principal se construye a partir de una función createAppStore que recibe un estado inicial parcial y combina múltiples piezas de estado mediante middlewares como subscribeWithSelector para suscripciones selectivas y rendimiento.

Slices creados: El store se compone de varios slices organizados en la carpeta de slices. Entre los slices que aparecen en el proyecto se encuentran history para historial de acciones, nodes para la gestión de nodos del editor, permissions para permisos y fields para campos y metadatos. Cada slice expone su propio conjunto de acciones y selectores y se monta dentro del store principal mediante funciones creadoras que reciben los helpers set y get de Zustand.

Arquitectura de slices: dividir el estado en slices facilita el mantenimiento y la escalabilidad, ya que cada módulo concentra su lógica y evita que el store crezca de forma descontrolada. Esta estrategia es útil en aplicaciones complejas como editores visuales donde conviven muchas entidades y relaciones.

Context API usada: Para exponer el store a la aplicación Puck crea un contexto a partir de createAppStore y suministra hooks personalizados como useAppStore para seleccionar partes del estado y useAppStoreApi para acceder directamente a la instancia del store. Este patrón permite usar useStore con el contexto y mantener componentes suscritos solo a fragmentos concretos del estado.

Ejemplo de uso: en hooks como useParent se combina el acceso directo a la API del store para leer el estado actual con selectores que se suscriben a cambios específicos. De este modo se obtienen datos derivados como el nodo padre de un elemento seleccionado sin re renderizar componentes innecesariamente.

Beneficios técnicos: la combinación de Zustand, sus slices modulares y la Context API permite lograr un equilibrio entre simplicidad, rendimiento y escalabilidad. Es una solución ligera frente a alternativas más verbosas y se adapta bien a proyectos que requieren reactividad fina y control determinista del estado.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y software a medida para clientes de diversos sectores. Somos especialistas en inteligencia artificial e ia para empresas, desarrollamos agentes IA personalizados, implementamos soluciones de ciberseguridad y ofrecemos servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras seguras y escalables. También brindamos servicios inteligencia de negocio y consultoría en power bi para transformar datos en decisiones accionables.

Servicios destacados de Q2BSTUDIO: desarrollo a medida de aplicaciones, integración de inteligencia artificial en procesos empresariales, consultoría y auditoría de ciberseguridad, migraciones y arquitectura en servicios cloud aws y azure, proyectos de inteligencia de negocio con power bi y soluciones de agentes IA para automatización inteligente.

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.

Sobre el autor del análisis: Ramu Narasinga investiga arquitecturas de código en proyectos open source y aportes prácticos para entender cómo están estructuradas aplicaciones complejas. Contacto del autor disponible en su sitio personal y en repositorios públicos del proyecto Puck.

Referencias y recursos relevantes: examinar la implementación del store y los slices en el repositorio de Puck permite ver los detalles de createAppStore, los middlewares usados y ejemplos de hooks que consumen el contexto del store. Consultar la documentación de Zustand sobre subscribeWithSelector ayuda a comprender el patrón de suscripción selectiva aplicado en este proyecto.

Si necesitas apoyo para aplicar patrones similares en tu organización o para integrar inteligencia artificial, agentes IA, soluciones de ciberseguridad, servicios cloud aws y azure o proyectos de inteligencia de negocio con power bi, en Q2BSTUDIO podemos asesorarte y desarrollar software a medida que cumpla con los requisitos de rendimiento y seguridad de tu empresa.

Introducción: en la era digital actual los volúmenes de datos crecen sin precedentes y las empresas necesitan soluciones que escalen de forma eficiente. Blob Storage o almacenamiento de objetos es la respuesta cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos no estructurados como imágenes, vídeo, audio, backups, logs y datos de IoT.

Qué es Blob Storage: Blob significa Binary Large Object y se refiere a un servicio de almacenamiento basado en objetos diseñado para guardar y recuperar grandes cantidades de datos no estructurados. A diferencia del almacenamiento en bloques o de archivos tradicional, el almacenamiento de blobs organiza la información como objetos dentro de contenedores y cuentas de almacenamiento.

Estructura y componentes: una cuenta de almacenamiento representa el espacio de nombres único a nivel superior. Dentro de esa cuenta existen contenedores que agrupan blobs. Cada blob contiene los datos binarios, metadatos y un identificador único que permite acceder al objeto. Ejemplo de ruta de acceso a un blob: https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/user-images/profile1.png

Proveedores y ejemplos: los servicios más conocidos son Azure Blob Storage, Amazon S3 y Google Cloud Storage. Todos son implementaciones de almacenamiento por objetos orientadas a escalabilidad, durabilidad y accesibilidad mediante APIs REST, SDKs y herramientas de línea de comandos.

Capas o tiers de almacenamiento: los proveedores ofrecen distintos niveles según frecuencia de acceso y coste. Capa hot ideal para datos de acceso frecuente, capa cool pensada para acceso infrecuente con coste reducido y capa archive para archivado a largo plazo donde la recuperación es más lenta y económica.

Casos de uso reales: distribución de contenido y CDN para archivos estáticos, backups y recuperación ante desastres, almacenamiento de logs y datos de telemetría para big data y analytics, almacenamiento y streaming de medios para vídeo y audio, y repositorio de grandes conjuntos de datos para entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

Accesibilidad e integración: Blob Storage se integra fácilmente con arquitecturas modernas mediante REST APIs, SDKs en Java, Python, JavaScript y otros, CLI como Azure CLI o AWS CLI y herramientas gráficas tipo Storage Explorer. Esta accesibilidad hace que sea ideal para soluciones de aplicaciones a medida y software a medida que requieren almacenamiento escalable.

Ventajas: alta escalabilidad y elasticidad, durabilidad mediante replicación, disponibilidad global, coste eficiente con múltiples opciones de pricing y fácil integración con servicios cloud y plataformas de análisis. Limitaciones: latencia mayor que el almacenamiento en bloque, falta de semánticas de sistema de archivos tradicional y tiempos de recuperación largos en capas de archivo.

Arquitectura práctica: una aplicación web puede subir imágenes de usuario a un container, otra solución de análisis puede volcar logs en una cuenta distinta para procesos batch y un equipo de data science puede enlazar conjuntos de entrenamiento directamente desde Blob Storage para pipelines de machine learning. Esta separación facilita operaciones y seguridad a nivel de contenedor y políticas.

Ejemplo resumido de flujo para subir un archivo: 1 crear o usar una cuenta de almacenamiento 2 crear o garantizar existencia del contenedor 3 generar un cliente o credencial segura 4 subir el blob y escribir metadatos y políticas de acceso. Estos pasos son compatibles con SDKs en JavaScript y Java y con servicios cloud aws y azure.

Cómo ayuda Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones personalizadas combinando software a medida y aplicaciones a medida que integran Blob Storage para gestionar archivos, backups, datos para modelos de IA y despliegues seguros en la nube.

Servicios destacados de Q2BSTUDIO: desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, implementación de inteligencia artificial y ia para empresas, creación de agentes IA, servicios de ciberseguridad y hardening, servicios inteligencia de negocio y dashboards con power bi. Además ofrecemos migración y optimización en servicios cloud aws y azure y arquitectura de datos para proyectos de big data y analítica.

Cómo usamos Blob Storage en proyectos reales: almacenamos datasets para entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, gestionamos backups y recovery para aplicaciones empresariales, servimos contenido estático de aplicaciones web y móviles y conectamos Blob Storage con pipelines ETL y herramientas de Power BI para generar insights rápidos y escalables. Las soluciones combinan rendimiento con seguridad y cumplimiento.

Mejorar el posicionamiento y la búsqueda: si buscas soluciones en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA o power bi, Q2BSTUDIO ofrece experiencia práctica integrando Blob Storage en arquitecturas seguras y escalables para maximizar valor y minimizar costes.

Conclusión: Blob Storage es la columna vertebral del almacenamiento moderno en la nube por su flexibilidad, durabilidad y coste efectivo. Para empresas que necesitan almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados y aprovechar inteligencia artificial y analítica, Blob Storage combinado con servicios cloud y soluciones a medida de Q2BSTUDIO es una opción sólida y estratégica.

Contacto y más información: si quieres diseñar una solución de almacenamiento y datos a medida con integración de inteligencia artificial y power bi, o necesitas servicios de ciberseguridad y migración a la nube, consulta a Q2BSTUDIO para una evaluación personalizada y propuesta técnica.

Introducción Zero trust o arquitectura de confianza cero exige que nada ni nadie reciba acceso por defecto; cada comunicación, cada acceso a datos y cada componente del sistema deben verificarse estrictamente. Este enfoque multiplica la necesidad de garantías fuertes en todos los niveles del stack y convierte la elección del lenguaje y las herramientas en una decisión crítica.

Por qué la confianza cero necesita lenguajes de alta garantía En entornos donde la seguridad es prioritaria un solo fallo de gestión de memoria o de validación puede derivar en una vulnerabilidad crítica. Las implementaciones tradicionales en C y C++ ofrecen alto rendimiento pero heredan riesgos de acceso fuera de límites, punteros colgantes y variables no inicializadas, problemas inaceptables en sistemas zero trust.

Qué aporta Rust Rust aporta seguridad de memoria y de tipos a nivel de compilación gracias a su sistema de propiedad y préstamo, rendimiento cercano a C y C++ sin recolector de basura y una mayor facilidad para aplicar técnicas de verificación formal. Estas propiedades lo hacen idóneo para escribir componentes críticos en sistemas zero trust y para trasladar diseños al dominio hardware sin perder garantías.

Coaseguro hardware software con Rust En aplicaciones de alta seguridad como aeroespacial, vehículos autónomos y defensa, no basta con que el software sea seguro: el hardware también debe estar certificado. Surgen enfoques como Restricted Algorithmic Rust RAR que permiten escribir algoritmos en subsets seguros de Rust, transpilar a representaciones aptas para síntesis hardware y llevarlos a toolchains de coaseguro que incluyen traducción a formatos formales para pruebas matemáticas.

Verificación formal y ejemplos prácticos Estructuras sencillas como colas circulares pueden implementarse en Rust de forma que el lenguaje prevenga errores típicos y que, con RAR, el mismo código pueda convertirse a lenguajes formales para pruebas automáticas. Este flujo facilita verificar propiedades como ausencia de acceso fuera de rango o corrección funcional tanto en la versión software como en la versión hardware.

Criptografía para zero trust Las arquitecturas de confianza cero dependen de primitivas criptográficas robustas. Proyectos han portado bibliotecas como Monocypher a entornos de alta garantía incluyendo implementaciones de Blake2b XChacha20 Poly1305 y X25519. Implementar criptografía en Rust o en RAR permite mantener seguridad de tipos seguridad de memoria y rendimiento sin sacrificios importantes.

Herramientas y despliegue Existen toolchains que integran pasos de síntesis y verificación como Plexi RAC ACL2 y plataformas de prueba como ServBay que facilitan prototipado y pruebas locales para flujos Rust HLS sin exponer datos. Estos ecosistemas hacen viable pasar de prototipo a una implementación verificada en entornos con requisitos de latencia y seguridad estrictos.

Recomendaciones para desarrolladores Aprender los conceptos de ownership borrowing y tipos en Rust ofrece un retorno rápido en seguridad y productividad. Adoptar flujos de hardware software co assurance con RAR y herramientas de verificación formal reduce el riesgo en sistemas críticos. Priorizar bibliotecas criptográficas formales y aprovechar plataformas de pruebas locales acelera la validación de conceptos.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones empresariales que integran inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos software a medida aplicaciones a medida servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio y soluciones de inteligencia artificial pensadas para ia para empresas. Entre nuestros servicios destacamos agentes IA integrados servicios de business intelligence con power bi y arquitecturas seguras orientadas a zero trust. Trabajamos en proyectos que combinan desarrollo a medida con prácticas de seguridad y coaseguro hardware software para entornos críticos.

Cómo Q2BSTUDIO puede ayudar Si su organización necesita migrar o desarrollar componentes críticos con garantías formales podemos ofrecer auditorías de arquitectura desarrollo de software a medida portado de primitives criptográficas integración de servicios cloud aws y azure despliegues seguros de soluciones de inteligencia artificial y desarrollo de agentes IA. También implementamos dashboards y servicios inteligencia de negocio con power bi para convertir datos en decisiones accionables.

Conclusión Rust y sus variantes orientadas a alta confianza están ganando terreno porque compaginan seguridad de memoria y de tipos con rendimiento y compatibilidad con verificación formal. Para proyectos zero trust que requieren hardware seguro Rust RAR y toolchains de coaseguro son una opción práctica y madura. En Q2BSTUDIO ayudamos a materializar estas tecnologías en soluciones reales integrando servicios cloud aws y azure inteligencia artificial ciberseguridad aplicaciones a medida software a medida agentes IA servicios inteligencia de negocio e implementaciones con power bi para maximizar valor y seguridad.

Multi tool agent with SurrealMCP and Agno es una guía práctica para crear agentes inteligentes capaces de buscar información en la web, estructurarla y almacenarla en SurrealDB usando Agno y la integración SurrealMCP.

Agno es un framework en Python diseñado para construir sistemas multi agente con memoria compartida, conocimiento y razonamiento. SurrealMCP es la integración que permite a un agente comunicarse con SurrealDB mediante el Model Context Protocol, facilitando operaciones como crear registros, consultar y actualizar datos de forma programática.

Requisitos previos y recomendaciones: para el LLM se recomienda usar modelos de alto rendimiento como Claude de Anthropic o alternativas locales que soporten herramientas. Al desarrollar agentes es útil comenzar con modelos más pequeños para identificar fallos y mejorar la lógica y el manejo de errores. Para la base de datos se puede ejecutar SurrealDB localmente o en la nube y levantar el servidor MCP que expone la API que el agente usará para guardar y recuperar información.

Arquitectura del agente: un agente básico emplea MCPTools para interactuar con SurrealDB y se le proporcionan descripciones e instrucciones para que actúe como experto en SurrealDB. Un agente multi herramienta añade herramientas de búsqueda web y extracción de contenido, por ejemplo WebsiteTools para leer una URL y herramientas de búsqueda para encontrar fuentes relevantes. Además se pueden incorporar ReasoningTools para permitir reflexiones y ajustes entre pasos del razonamiento.

Flujo de trabajo recomendado: 1 Buscar en la web la información requerida. 2 Extraer contenido principal de la primera URL relevante. 3 Analizar y estructurar los datos como una lista JSON que represente los registros. 4 Elegir un nombre de tabla apropiado en SurrealDB para esos registros. 5 Insertar cada registro usando la API MCP. 6 Resumir la respuesta y devolver al usuario el nombre de la tabla donde se almacenaron los datos.

Buenas prácticas: validar y limpiar el contenido extraído antes de convertirlo a JSON, implementar reintentos y manejo de excepciones al conectar con SurrealMCP, y limitar la cantidad de consultas concurrentes para evitar sobrecargar servicios externos. Documentar el esquema de la tabla y usar nombres claros para campos mejora la mantenibilidad y facilita el uso posterior por otros sistemas de inteligencia de negocio.

Casos de uso: recopilación de perfiles, listados de productos, estadísticas deportivas o cualquier tarea que requiera combinar búsqueda web, extracción estructurada y persistencia en base de datos. Estos agentes son ideales para alimentar dashboards en Power BI, alimentar pipelines de servicios de inteligencia de negocio y servir como fuente para procesos de analytics y modelado.

Sobre Q2BSTUDIO: somos Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida. Nos especializamos en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Ofrecemos soluciones completas que incluyen consultoria, diseño e implementación de agentes IA que integran búsquedas web, extracción inteligente y almacenamiento en SurrealDB, además de integración con plataformas de visualización como Power BI y despliegue seguro en entornos cloud aws y azure.

Servicios que ofrecemos: desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida para procesos empresariales, implementación de soluciones de inteligencia artificial y modelos conversacionales, auditorías y arquitecturas de ciberseguridad, despliegue y optimización en servicios cloud aws y azure, y creación de pipelines de datos y dashboards con servicios inteligencia de negocio y Power BI. Nuestro enfoque combina experiencia técnica y buenas prácticas en seguridad y escalabilidad para proyectos críticos.

Consejos para producción: instrumentar logs y métricas del agente, cifrar credenciales y conexiones a la base de datos, auditar las operaciones que escriben en SurrealDB, y diseñar esquemas de datos que soporten consultas analíticas eficientes. Considerar la gobernanza de datos y políticas de retención cuando el agente recopile información desde fuentes públicas.

Listo para empezar: si necesitas ayuda implementando agentes IA que integren búsqueda web, extracción, persistencia en SurrealDB y visualización en Power BI, contacta con Q2BSTUDIO para un proyecto a medida. Podemos diseñar desde un prototipo simple hasta una solución empresarial completa que incluya inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue en servicios cloud aws y azure.

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Soy Aarav, tengo 14 años y me apasiona entender cómo funcionan los sistemas y el código por dentro. Recientemente, mientras usaba PhysicsWallah, descubrí algo interesante: es posible obtener XP sin ver el video completo. Aquí relato cómo lo encontré y qué aprendí.

Explorando el reproductor

Como muchas plataformas, PhysicsWallah rastrea el tiempo de reproducción para otorgar XP y marcar lecciones como completadas. Al jugar con las herramientas del navegador Inspector y la consola, detecté dos objetos JavaScript en la ventana del reproductor: window.videoStats y window.watchStats. Ambos contenían información sobre la duración del video, el progreso y el historial de visionado.

El fallo

Me di cuenta de que esos valores no eran solo informativos, el sistema los confiaba plenamente. Modificando watchStats.progress o videoStats.isComplete el sitio asumía que el video estaba finalizado. Normalmente esta lógica sensible debería ejecutarse y validarse en el servidor, donde el usuario no puede manipularla. En este caso la lógica crítica residía en el lado cliente y el servidor aceptaba lo que el navegador reportaba, lo que abría la puerta a la manipulación.

Prueba de concepto

Para probar la hipótesis escribí un pequeño script que forjaba un historial de visionado. En lugar de fijar el progreso al máximo de forma tosca, simulé un comportamiento realista dividiendo el video en segmentos, añadiendo pequeñas pausas aleatorias entre ellos y actualizando marcas de tiempo para que pareciera natural. Al ejecutar el script el sistema lo aceptó, otorgó el XP y marcó el video como completado.

Lo que aprendí

Encontrar este fallo de diseño en el mundo real fue una lección clave: nunca confiar en el cliente. El código del frontend siempre es visible y modificable por el usuario. Si la lógica crítica como el registro de XP solo ocurre en el cliente, cualquiera con curiosidad puede alterarla. La validación y las decisiones importantes deben ocurrir en el servidor y complementarse con controles de ciberseguridad adecuados.

Actuar responsablemente

Hice lo correcto y notifiqué a PhysicsWallah por correo sobre la vulnerabilidad. Aunque tengo 14 años, pensé que era importante compartir el hallazgo para que mejoraran la plataforma y corrigieran la falla antes de que se explotara de forma malintencionada.

Sobre Q2BSTUDIO

En este contexto tiene sentido mencionar a Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialización en inteligencia artificial y ciberseguridad. En Q2BSTUDIO ofrecemos soluciones de software a medida, aplicaciones a medida, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y consultoría en ia para empresas. También desarrollamos agentes IA y proyectos con power bi para mejorar el análisis y la visualización de datos. Si una plataforma necesita reforzar la arquitectura y mover lógica crítica al servidor, auditar seguridad o diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial, Q2BSTUDIO puede ayudar a implementar buenas prácticas y proteger sistemas frente a este tipo de debilidades.

Reflexión final y consejo

Para mí esto no fue para aprovechar XP sino para aprender. Pude ver cómo sistemas reales tienen debilidades y cómo los desarrolladores pueden mitigarlas. Si te interesa la programación y la seguridad, no tengas miedo de abrir las herramientas del desarrollador, explorar y experimentar. Aprenderás mucho observando cómo funcionan las cosas detrás de escena. Y si encuentras un problema, notificar responsablemente ayuda a mejorar el ecosistema digital.

Escrito por Aarav y recomendado por Q2BSTUDIO, especialistas en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi

¿Has desplegado alguna vez tu aplicación en AWS Lambda o has pensado en hacerlo Ahora es más fácil que nunca con la nueva acción AWS Lambda Deploy para GitHub Actions

Antes desplegar en Lambda implicaba escribir comandos largos de AWS CLI en tu workflow o lidiar con plantillas CloudFormation complejas Ahora con pocas líneas de YAML puedes enviar tu código directamente a AWS Lambda de forma rápida y reproducible

La acción AWS Lambda Deploy es una herramienta oficial del equipo de AWS disponible en GitHub Marketplace y al integrarla con GitHub Actions, una de las soluciones CI CD más intuitivas, el despliegue serverless se vuelve transparente

Cómo funciona

Para comenzar necesitas lo siguiente Credenciales de AWS configuradas mediante la acción configure-aws-credentials y la acción aws-lambda-deploy con unos pocos parámetros obligatorios

La acción soporta cualquier runtime compatible con Lambda por ejemplo Nodejs Python Java NET o Ruby y permite paquetes tipo zip o imágenes de contenedor

Ejemplo simplificado de flujo de trabajo

Un workflow típico ejecuta estos pasos Checkout del repositorio Configurar credenciales de AWS usando la acción aws-actions configure-aws-credentials con los secretos AWS_ACCESS_KEY_ID y AWS_SECRET_ACCESS_KEY Definir la acción aws-actions aws-lambda-deploy con parámetros como function-name por ejemplo my-moon-app code-artifacts-dir indicando el directorio del código handler como app.handler runtime como python3.10 y role con el ARN de la IAM role para ejecución

Parámetros clave

function-name El nombre de la función Lambda

code-artifacts-dir Directorio del código de la aplicación usa . si está en la raíz

handler Punto de entrada en formato fileName.functionName por ejemplo app.handler

runtime Runtime de la función por ejemplo python3.10 o nodejs18.x

role ARN del role IAM que permitirá la ejecución de Lambda

La acción también soporta opciones avanzadas como package-type image-uri memory-size timeout environment y architectures que permiten personalizar empaquetado recursos y variables de entorno

Buenas prácticas de seguridad

Nunca incluyas credenciales de AWS directamente en el workflow Guarda siempre tus credenciales como GitHub secrets y referencia los secretos en la configuración de la acción usando los nombres de secreto apropiados por ejemplo AWS_ACCESS_KEY_ID y AWS_SECRET_ACCESS_KEY

Beneficios para equipos y empresas

Deploys reproducibles integrados en tu pipeline CI CD menos errores humanos tiempos de entrega más cortos y facilidad para combinar despliegues con pruebas automatizadas y monitorización

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida para empresas de todos los tamaños Ofrecemos soluciones completas que integran inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure para garantizar despliegues seguros y escalables

Nuestros servicios incluyen desarrollo de aplicaciones a medida implementación de servicios inteligencia de negocio y soluciones de inteligencia artificial y IA para empresas también diseñamos agentes IA integrados y cuadros de mando con Power BI para facilitar la toma de decisiones basadas en datos

Si buscas optimizar operaciones con IA para empresas potenciar tu producto con agentes IA fortalecer la ciberseguridad o migrar y gestionar infraestructuras en servicios cloud AWS y Azure Q2BSTUDIO puede ayudarte a cada paso del proceso desde el análisis inicial hasta el soporte post despliegue

Conclusión

La acción AWS Lambda Deploy para GitHub Actions simplifica y acelera el despliegue de funciones serverless permitiendo centrar tus esfuerzos en la lógica de negocio y la innovación En Q2BSTUDIO combinamos esta práctica con experiencia en aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio agentes IA y power bi para ofrecer soluciones robustas y seguras

Contacta con Q2BSTUDIO para diseñar una estrategia de despliegue serverless que aproveche al máximo la inteligencia artificial y la nube