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

Token Bucket rate limiter es uno de los algoritmos más populares para controlar la cantidad de solicitudes enviadas a un servidor. Funciona manteniendo un cubo virtual que contiene un número fijo de tokens que se rellenan a una tasa constante en el tiempo.

Cada solicitud consume un token para ser procesada. Si el cubo no tiene tokens disponibles, la solicitud es retrasada o descartada según la implementación.

Visualmente el comportamiento es sencillo: el cubo tiene una capacidad máxima de tokens, por ejemplo 5. Cuando llega una petición se verifica si hay al menos un token disponible. Si lo hay, se consume un token y la petición se permite. Si no hay tokens, la petición se niega o se encola.

Paralelamente, el sistema rellena el cubo con nuevos tokens a una tasa fija, por ejemplo 3 tokens por segundo. El cubo nunca supera su capacidad máxima, por lo que los tokens adicionales por encima de la capacidad se pierden.

Ejemplo práctico: al inicio el cubo está lleno con 5 tokens. En un segundo llegan 3 peticiones y cada una consume un token, quedando 2. En ese mismo segundo aparecen 5 peticiones más. Solo las primeras dos podrán ser atendidas con los tokens restantes, las tres restantes serán rechazadas o retrasadas por falta de tokens. No se atenderán más peticiones hasta que el proceso de rellenado añada tokens de nuevo.

El mecanismo de rellenado añade tokens periódicamente según la tasa configurada. Por ejemplo, a los 1,00 segundos se añaden 3 tokens y una petición llegada justo después consume uno de esos tokens. Si durante varios segundos no hay peticiones, el cubo va acumulando tokens hasta alcanzar su capacidad máxima, permitiendo absorber picos de tráfico cuando lleguen.

En términos de implementación es útil separar cuatro componentes claves: capacidad del cubo que define el máximo de tokens, tasa de rellenado que indica cuántos tokens añadir por segundo, consumo de tokens por cada solicitud, y la lógica de relleno que calcula cuántos tokens añadir en función del tiempo transcurrido desde el último rellenado.

Una implementación thread safe suele mantener un contador de tokens y una marca de tiempo del último rellenado. Al llegar una solicitud se calcula el tiempo transcurrido desde la última actualización, se computan los tokens a añadir multiplicando los segundos transcurridos por la tasa de rellenado, se actualiza el contador respetando la capacidad máxima y se actualiza la marca de tiempo. Si tras el relleno hay al menos un token se consume y la petición se permite, en caso contrario se deniega.

Para simular el funcionamiento se puede crear un ejemplo donde la capacidad sea 5 y la tasa de rellenado 3 tokens por segundo. Se generan 10 solicitudes con pausas de 100 milisegundos entre ellas. El limitador permitirá o rechazará cada petición según la disponibilidad de tokens en cada momento, mostrando cómo se combinan la protección ante ráfagas y el límite sostenido.

Posibles mejoras y consideraciones operativas incluyen soportar tasas fraccionarias usando nanosegundos para mayor precisión, ofrecer opciones para encolar solicitudes en lugar de rechazarlas, implementar métricas y alertas sobre rechazos, y distribuir el estado del limitador en entornos de múltiples instancias mediante almacenamiento centralizado o algoritmos coordinados.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollar soluciones robustas a medida. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida que incluyen integración de controles como rate limiters, arquitecturas escalables en servicios cloud aws y azure, y soluciones de ciberseguridad para proteger APIs y datos. Aplicamos inteligencia artificial e ia para empresas para optimizar patrones de tráfico, construir agentes IA que automatizan decisiones y potenciar plataformas de reporting con power bi y servicios inteligencia de negocio.

Si necesitas adaptar un limitador Token Bucket a tus necesidades, integrar controles en una arquitectura distribuida o diseñar políticas de seguridad y escalado para tu plataforma, Q2BSTUDIO puede ayudarte con desarrollo a medida, consultoría en ciberseguridad, despliegue en cloud y soluciones de inteligencia artificial aplicadas al negocio.

Prueba a ajustar la capacidad, la tasa de rellenado o los intervalos de llegada de solicitudes para observar distintos comportamientos y elegir la configuración que mejor equilibre rendimiento y protección frente a ráfagas. Para más información sobre cómo integrar estas soluciones en tu stack, contacta con Q2BSTUDIO y solicita una propuesta personalizada.

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

Un modelo de IA para buen gobierno describe cómo la inteligencia artificial puede mejorar la toma de decisiones públicas y privadas garantizando transparencia, responsabilidad y eficiencia en la gestión de recursos.

En Q2BSTUDIO somos expertos en transformar esta visión en soluciones reales. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida diseñamos modelos de IA que apoyan procesos de gobierno, detección de fraudes, análisis de políticas públicas y mejora de la participación ciudadana.

Nuestros servicios integran software a medida y aplicaciones a medida con rigor en ciberseguridad para proteger datos sensibles y cumplir con normativas de privacidad. Implementamos infraestructuras seguras en servicios cloud aws y azure para desplegar agentes IA con alta disponibilidad y escalabilidad.

El enfoque de buen gobierno exige herramientas de inteligencia de negocio y visualización. Por eso combinamos modelos predictivos con power bi para crear paneles de control que facilitan la supervisión de indicadores clave y la rendición de cuentas.

Las soluciones de Q2BSTUDIO incorporan principios éticos de IA y estrategias de mitigación de sesgos, con metodologías de auditoría continua y validación de modelos. Esto permite a las organizaciones adoptar inteligencia artificial e ia para empresas de manera responsable y comprobable.

Casos de uso incluyen optimización del gasto público, priorización de servicios sociales, monitoreo de cumplimiento normativo, respuesta a emergencias y mejora de la experiencia ciudadana mediante asistentes conversacionales y agentes IA que automatizan tareas administrativas.

Ofrecemos también servicios de servicios inteligencia de negocio para transformar datos en decisiones accionables y capacidades de ciberseguridad avanzadas para proteger infraestructuras críticas. Nuestro equipo integra desarrollo, operaciones y gobernanza para entregar soluciones completas y seguras.

Si buscas implementar un modelo de IA para buen gobierno con impacto real, confía en Q2BSTUDIO. Contacta con nosotros para explorar proyectos personalizados de inteligencia artificial, software a medida, aplicaciones a medida y despliegues seguros en servicios cloud aws y azure que impulsen la transparencia, la eficiencia y la confianza.

Spring Boot application.properties – Guía completa para configurar bases de datos, mensajería y seguridad

Cuando construyes microservicios modernos con Spring Boot, tu aplicación suele interactuar con bases de datos, caches, brokers de mensajería, servicios de autenticación y más. En lugar de hardcodear configuraciones, Spring Boot utiliza un mecanismo de configuración externalizada a través de application.properties o application.yml. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi, diseñamos soluciones de software a medida y consultoría para dejar tus microservicios listos para producción.

1 MySQL Configuración

Spring Boot auto configura DataSource y JPA si detecta spring-boot-starter-data-jpa en el classpath. Ejemplo application.properties

# =============================== MySQL Database Configuration ===============================

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=UTC

spring.datasource.username=root

spring.datasource.password=secret

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update

spring.jpa.show-sql=true

spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect

Notas buenas practicas ddl-auto update es útil en desarrollo; en producción usar validate o none. Para secretos usa variables de entorno, AWS Secrets Manager o HashiCorp Vault. Q2BSTUDIO implementa políticas de ciberseguridad y gestión de secretos en despliegues cloud aws y azure.

YAML equivalente

spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: secret driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jpa: hibernate: ddl-auto: update show-sql: true properties: hibernate: dialect: org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect

2 MongoDB Configuración

Si añades spring-boot-starter-data-mongodb, Spring Boot crea automáticamente MongoTemplate. application.properties de ejemplo

# =============================== MongoDB Configuration ===============================

spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/mydatabase

spring.data.mongodb.database=mydatabase

YAML equivalente

spring: data: mongodb: uri: mongodb://localhost:27017/mydatabase database: mydatabase

3 Redis Configuración

Para caching o almacenamiento key value con spring-boot-starter-data-redis

# =============================== Redis Configuration ===============================

spring.data.redis.host=localhost

spring.data.redis.port=6379

spring.data.redis.password=

spring.data.redis.timeout=60000

YAML equivalente

spring: data: redis: host: localhost port: 6379 password: timeout: 60000

4 Apache Kafka Configuración

Para microservicios orientados a eventos con spring-kafka

# =============================== Kafka Configuration ===============================

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

spring.kafka.consumer.group-id=my-group

spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest

spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

YAML equivalente

spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 consumer: group-id: my-group auto-offset-reset: earliest key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer producer: key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

5 JWT Configuración

JWT no viene auto configurado, define propiedades para tu capa de seguridad personalizada

# =============================== JWT Configuration ===============================

jwt.secret=my-super-secret-key

jwt.expiration=3600000 # 1 hour in milliseconds

jwt.refresh-expiration=604800000 # 7 days

En entornos productivos usa claves gestionadas por servicios de secretos y rotación periódica. Q2BSTUDIO integra soluciones de identidad y ciberseguridad con JWT y MFA para aplicaciones a medida y software a medida.

YAML equivalente

jwt: secret: my-super-secret-key expiration: 3600000 refresh-expiration: 604800000

6 OAuth2 Configuración

Para login OAuth2 con Google, GitHub o proveedores externos usando spring-boot-starter-oauth2-client

# =============================== OAuth2 Configuration Google Example ===============================

spring.security.oauth2.client.registration.google.client-id=your-client-id

spring.security.oauth2.client.registration.google.client-secret=your-client-secret

spring.security.oauth2.client.registration.google.scope=email,profile

spring.security.oauth2.client.registration.google.redirect-uri={baseUrl}/login/oauth2/code/{registrationId}

spring.security.oauth2.client.provider.google.authorization-uri=https://accounts.google.com/o/oauth2/auth

spring.security.oauth2.client.provider.google.token-uri=https://oauth2.googleapis.com/token

spring.security.oauth2.client.provider.google.user-info-uri=https://www.googleapis.com/oauth2/v3/userinfo

YAML equivalente

spring: security: oauth2: client: registration: google: client-id: your-client-id client-secret: your-client-secret scope: email,profile redirect-uri: {baseUrl}/login/oauth2/code/{registrationId} provider: google: authorization-uri: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth token-uri: https://oauth2.googleapis.com/token user-info-uri: https://www.googleapis.com/oauth2/v3/userinfo

7 Logging para Depuración

Un logging detallado es invaluable al integrar múltiples servicios

# =============================== Logging Configuration ===============================

logging.level.root=INFO

logging.level.org.springframework=DEBUG

logging.level.org.hibernate.SQL=DEBUG

logging.level.org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder=TRACE

YAML equivalente

logging: level: root: INFO org.springframework: DEBUG org.hibernate.SQL: DEBUG org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder: TRACE

8 Configuración por perfiles

Usa archivos específicos por entorno para separar configuraciones de desarrollo y producción. Ejemplos de nombres file based application-dev.properties application-prod.properties. También puedes usar application-dev.yml y application-prod.yml y activar perfiles con spring.profiles.active. En Q2BSTUDIO implementamos pipelines CI CD que gestionan perfiles y secretos en entornos cloud aws y azure para despliegues seguros.

Buenas prácticas adicionales

Usar variables de entorno para credenciales, cifrar secretos, auditar accesos y aplicar principios de menor privilegio. Monitoriza conexiones y métricas con herramientas cloud y soluciones de observabilidad. Para proyectos que requieren inteligencia artificial o análisis de datos utiliza servicios inteligencia de negocio e integración con power bi. Q2BSTUDIO ofrece servicios integrales en inteligencia artificial, ia para empresas, desarrollo de agentes IA y consultoría en power bi para mejorar toma de decisiones.

Conclusión

La externalización de configuración con application.properties y application.yml facilita portar aplicaciones entre entornos y mantener buenas prácticas operativas. Si necesitas ayuda para configurar Spring Boot, arquitecturas cloud, soluciones de ciberseguridad o desarrollar software a medida y aplicaciones a medida con capacidades de inteligencia artificial, contacta con Q2BSTUDIO especialistas en servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi.

231. Power of Two

Dificultad: Fácil

Temas: Matemáticas Manipulación de bits Recursión

Enunciado: Dado un entero n devuelve true si es una potencia de dos y false en caso contrario. Un entero n es potencia de dos si existe un entero x mayor o igual a 0 tal que n == 2 elevado a x.

Ejemplo 1: Entrada n = 1 Salida true Explicación 2 elevado a 0 = 1

Ejemplo 2: Entrada n = 16 Salida true Explicación 2 elevado a 4 = 16

Ejemplo 3: Entrada n = 3 Salida false

Restricciones: -2 elevado a 31 <= n <= 2 elevado a 31 menos 1

Follow up: Se puede resolver sin bucles ni recursión

Solución resumida: Hay que comprobar que n es positivo y que en su representación binaria solo tenga un bit en uno. Para cualquier n que sea potencia de dos la operación bit a bit n AND n menos 1 devuelve cero.

Enfoque detallado: 1 Comprobar que n > 0 en caso contrario devolver false 2 Aplicar la operación bit a bit entre n y n-1 Si n AND (n-1) == 0 entonces n es potencia de dos y devolvemos true en caso contrario devolvemos false

Ejemplo de implementación en pseudocódigo: function isPowerOfTwo(n) { if n <= 0 return false; return (n AND (n-1)) == 0; }

Complejidad: Tiempo O(1) Espacio O(1)

Casos de prueba: isPowerOfTwo(1) devuelve true isPowerOfTwo(16) devuelve true isPowerOfTwo(3) devuelve false isPowerOfTwo(0) devuelve false isPowerOfTwo(-2) devuelve false

Explicación final: La comprobación es segura para el rango de enteros de 32 bits y evita bucles o recursión usando una operación bitwise muy eficiente. Cualquier número que no sea positivo o que tenga más de un bit activo no es potencia de dos.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio implementaciones de power bi soluciones de ia para empresas y agentes IA personalizados. Desarrollamos software a medida escalable y seguro adaptado a las necesidades de cada cliente.

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

Por qué elegirnos: Contamos con un equipo experto en desarrollo web y móvil arquitecturas cloud integración de modelos de inteligencia artificial y prácticas de seguridad que garantizan cumplimiento y continuidad. Transformamos datos en valor real mediante dashboards y soluciones de inteligencia de negocio y power bi.

Contacto y próximos pasos: Si quieres una solución a medida o una auditoría de ciberseguridad ponte en contacto con Q2BSTUDIO para evaluar tu proyecto y diseñar una hoja de ruta tecnológica. Podemos ayudar a integrar agentes IA en tus procesos y desplegar servicios cloud en aws o azure para escalar con seguridad.

Introducción

Cuando desarrollé una pequeña aplicación de portafolio quería un backend totalmente serverless para no preocuparme por la gestión de servidores. Aproveché además para practicar conceptos del examen AWS SAA y elegí probar AWS SAM como marco de trabajo. A continuación comparto mi experiencia y cómo herramientas como SAM pueden encajar en proyectos de aplicaciones a medida y software a medida que desarrollamos en Q2BSTUDIO.

Qué es AWS SAM

AWS SAM es un framework que permite definir infraestructuras serverless en un solo archivo YAML y desplegar Lambda, API Gateway, EventBridge, S3 y otros recursos con un único comando. Esta aproximación facilita mantener la infraestructura como código, versionarla en Git y automatizar despliegues, algo fundamental cuando entregamos soluciones de software a medida y servicios cloud AWS y Azure en Q2BSTUDIO.

Por qué lo elegí

Elegí SAM porque buscaba simplicidad operativa y trazabilidad. Deseaba un backend sin servidores, menor mantenimiento y la posibilidad de probar localmente endpoints y triggers antes de subirlos a la nube. Para un estudio que ofrece aplicaciones a medida e integra servicios de inteligencia de negocio y power bi, poder controlar API Gateway y EventBridge desde un único archivo aporta claridad y reproducibilidad.

Lo que aprendí

Empezar con SAM es muy rápido gracias al tutorial oficial y a la herramienta inicial sam init. Pude trasladar configuraciones que antes hacía desde la consola a código, mantener todo en repositorios y colaborar mejor con el equipo. Las pruebas locales aumentaron la confianza en despliegues. Además, el soporte para Python y la gestión de dependencias mediante requirements.txt hicieron el proceso de empaquetado sencillo. Estas prácticas son especialmente útiles si integras inteligencia artificial o agentes IA en tus soluciones, o si necesitas incorporar capacidades de ia para empresas con controles de ciberseguridad.

Para quién es útil AWS SAM

Recomiendo SAM a equipos que creen más de unas pocas Lambdas, a quienes valoran infraestructura limpia y versionada y a los que desean probar localmente antes de desplegar. En consultoras como Q2BSTUDIO, que desarrollan software a medida y aplicaciones a medida y ofrecen servicios cloud aws y azure, SAM acelera la entrega y reduce errores en producción.

Cómo encaja con los servicios de Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO combinamos desarrollo a medida con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios de inteligencia de negocio. Usamos arquitecturas serverless para proyectos que requieren escalabilidad y coste eficiente, y complementamos con soluciones de power bi para visualización y analítica. Implementamos agentes IA e integraciones de ia para empresas para automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones, siempre con controles de ciberseguridad y cumplimiento.

Reflexión final

AWS SAM simplificó mi proyecto de portafolio y aportó orden al ciclo de desarrollo. Si aprendes AWS o buscas explorar aplicaciones serverless en proyectos de software a medida, te recomiendo probar SAM. En Q2BSTUDIO podemos acompañarte a integrar soluciones con inteligencia artificial, agentes IA, servicios inteligencia de negocio, power bi y arquitecturas seguras en la nube con servicios cloud aws y azure para que tu proyecto sea escalable, seguro y eficiente.

SEO vs GEO – Lo que aprendí

SEO se centra en mejorar la visibilidad en buscadores tradicionales como Google mediante palabras clave, contenido de calidad y arquitectura web que facilite la indexación y la experiencia de usuario.

GEO o Generative Engine Optimization plantea optimizar contenido para que sea fácilmente consultable y citable por herramientas de IA y chatbots como ChatGPT y Perplexity, enfocándose en estructura clara, datos verificables y formatos que las IA puedan interpretar con precisión.

Principales aprendizajes El contenido futuro debe combinar técnicas de SEO y GEO: investigación de palabras clave, optimización on page, metadatos claros, contenido factual y marcado semántico que facilite tanto el ranking en buscadores como la referencia por agentes IA.

Cómo ayuda Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial y ciberseguridad que diseña soluciones integrales para mejorar visibilidad y confianza digital. Ofrecemos software a medida, aplicaciones a medida y consultoría para integrar estrategias de SEO y GEO en productos y contenidos.

Servicios clave Implementamos servicios cloud aws y azure para escalar aplicaciones y modelos de IA; desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que integran datos estructurados y buenas prácticas de GEO; ofrecemos servicios inteligencia de negocio y dashboards con power bi para convertir datos en decisiones; y garantizamos seguridad con prácticas avanzadas de ciberseguridad.

Recomendaciones prácticas 1 Optimiza títulos y primeros párrafos para búsquedas humanas y para respuestas de IA 2 Estructura el contenido con datos claros y fuentes verificables 3 Añade esquemas y metadatos que las IA puedan interpretar 4 Alinea desarrollo de producto con SEO técnico y requisitos de GEO 5 Usa servicios cloud aws y azure para desplegar modelos y APIs con alta disponibilidad

Resultado Un enfoque combinado de SEO y GEO potencia el alcance en motores tradicionales y en plataformas impulsadas por IA, mejorando la captación de usuarios y la capacidad de ser citado por agentes IA.

Contacta Si quieres que Q2BSTUDIO cree una estrategia personalizada que combine software a medida, inteligencia artificial, agentes IA, ciberseguridad, servicios inteligencia de negocio y power bi, estamos listos para ayudarte a ser visible tanto para buscadores como para sistemas de IA.

¿Has probado GEO y cómo lo integrarías en tus proyectos con aplicaciones a medida y soluciones de IA para empresas

Existe un dicho: los aficionados estudian tácticas mientras que los profesionales estudian logística; en el mundo del software esto se transforma en que los aficionados se centran en algoritmos y los profesionales en la gestión de fallos.

En un evento como J on the Beach expliqué que los sistemas reales no solo necesitan código que funcione en el camino feliz, sino también una red de seguridad para cuando algo salga mal.

El desarrollo de software moderno tiene múltiples capas de complejidad: no solo se escribe código, sino que se conectan sistemas a lo largo del tiempo y el espacio, se gestiona información que nunca duerme y se debe garantizar rendimiento a escala. Lo que distingue a los mejores desarrolladores es cómo gestionan los fallos; construir resiliencia significa asegurar fiabilidad cuando las cosas inevitablemente fallan, no solo mantener uptime.

Tres enfoques comunes para gestionar fallos

1 RPC o petición respuesta

El modelo petición respuesta es clásico: un cliente hace una petición, el servidor la procesa y devuelve una respuesta. En el mejor de los casos todo fluye, por ejemplo en una transferencia de dinero donde un servicio debita y otro acredita. Si todo sale bien, la operación termina sin incidencias.

Ventajas: simplicidad por la conexión directa cliente servidor y eficiencia en el camino feliz con baja latencia.

Desventajas: resiliencia limitada ante fallos parciales, ya que si la respuesta no llega o una etapa falla el cliente debe implementar reintentos y lógica de recuperación, lo que complica el sistema a medida que escala.

2 Colas persistentes

Las colas persistentes desacoplan productor y consumidor guardando mensajes para procesamiento asincrónico. Ayudan a distribuir carga, permiten reintentos automáticos y suavizan picos de demanda.

Ventajas: reintentos automáticos integrados, distribución de carga y separación entre productores y consumidores que mejora la tolerancia a fallos.

Desventajas: posible pérdida de orden, necesidad de dead letter queues para tareas que fallan repetidamente y visibilidad limitada del estado cuando se usan múltiples colas, lo que exige herramientas e infraestructura adicional.

3 Workflows

Los workflows ofrecen una solución sólida para orquestar procesos complejos en sistemas distribuidos. A diferencia de RPC o colas, los workflows gestionan reintentos, estado y manejo de errores de forma automática, lo que los hace ideales para procesos de larga duración o multipaso.

Ventajas: resiliencia incorporada con reintentos y pasos de compensación, soporte para procesos que duran minutos, horas o días, y mayor visibilidad para rastrear y consultar el estado de cada proceso.

Desventajas: requieren infraestructura para gestionar estados y seguimiento y pueden ser más complejos de desplegar si se construye una solución propia.

Resiliencia sin sobrecarga extra

Plataformas como Temporal introducen el concepto workflow as code, permitiendo definir la lógica del proceso en código habitual sin necesidad de definiciones externas difíciles de mantener. Temporal gestiona reintentos, mantiene el estado y asegura que los workflows sean fiables y fáciles de crear.

Empresas del sector financiero y otras industrias críticas utilizan estos enfoques para orquestar operaciones complejas, automatizar reintentos y asegurar el seguimiento de procesos largos, mejorando la fiabilidad y reduciendo la complejidad operativa.

Q2BSTUDIO: cómo ayudamos a priorizar la gestión de fallos

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en crear aplicaciones a medida y software a medida que incorporan resiliencia desde el diseño. Ofrecemos servicios en inteligencia artificial e ia para empresas, agentes IA y soluciones de power bi y servicios inteligencia de negocio para mejorar la observabilidad y la toma de decisiones.

Nuestros expertos combinan experiencia en ciberseguridad con arquitectura de alta disponibilidad y servicios cloud aws y azure para desplegar sistemas que resisten fallos y se recuperan automáticamente. Diseñamos workflows como código cuando conviene, implementamos colas persistentes con visibilidad y trazabilidad, y aplicamos patrones robustos de request response cuando la simplicidad es prioritaria.

Si buscas aplicaciones a medida que integren inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio o necesitas migrar cargas a servicios cloud aws y azure con garantías de resiliencia, en Q2BSTUDIO diseñamos soluciones prácticas y escalables que priorizan la gestión de fallos desde el primer día.

La gestión de fallos es estrategia

Cualquier sistema complejo enfrentará fallos; la diferencia la marca cómo se diseñan las respuestas. Los equipos que priorizan la gestión de fallos, la observabilidad y la automatización marcan la diferencia en fiabilidad y costes operativos. En Q2BSTUDIO te ayudamos a transformar esos principios en software a medida que funcione de forma segura y predecible a escala.

En el mundo actual de servicios gestionados en la nube ofrecer experiencias de usuario excepcionales requiere repensar arquitectura y operaciones tradicionales. En Temporal enfrentamos este reto definiendo modelos de tenancy, gestión de recursos y ejecución durable para construir un servicio en la nube fiable y escalable. A continuación presentamos una versión adaptada de esa experiencia y cómo aplicamos esos principios al diseño de servicios gestionados.

Los servicios gestionados se han convertido en la opción por defecto para ofrecer soluciones alojadas a clientes. Alojar bases de datos, colas o tecnologías servidor permite mejorar la experiencia del cliente y abrir vías de monetización, especialmente para proyectos de código abierto. El reto es hacerlo de forma eficiente sin perder fiabilidad ni escalabilidad.

Una de las decisiones iniciales clave es el modelo de tenancy. La alternativa de single tenancy ofrece aislamiento y simplicidad pero resulta ineficiente: los clientes pagan por capacidad no utilizada y los proveedores asumen altos costes operativos. Multi tenancy es más complejo de implementar pero optimiza el uso de recursos, permite facturar por uso real y crea margen compartido para afrontar picos de tráfico.

Arquitectar un servicio gestionado separando plano de datos y plano de control es una buena práctica que adoptamos para dejar claras las responsabilidades. El plano de datos es donde ocurre el trabajo real: procesar transacciones, ejecutar workflows y manejar datos de clientes. Debe ofrecer alta disponibilidad, baja latencia y tolerancia a fallos. Para ello aplicamos una arquitectura basada en celdas que aísla recursos y minimiza el radio de impacto ante fallos.

El plano de control actúa como cerebro del sistema: gestiona recursos, crea namespaces y maneja configuraciones. Su rendimiento no exige la latencia extrema del plano de datos pero su fiabilidad es crucial para la experiencia del usuario. Operaciones como provisionar un namespace no siempre son urgentes pero las demoras o errores generan frustración.

En el plano de datos implementamos una arquitectura por celdas. Cada celda opera como una unidad autónoma con cuenta de proveedor de nube, redes privadas, clúster de Kubernetes y la infraestructura de soporte. Este diseño se aplica tanto en AWS como en GCP y permite que fallos o actualizaciones en una celda no afecten a las demás, reduciendo el riesgo de fallos en cascada.

Cada celda incluye pods de cómputo ejecutando servicios y herramientas de observabilidad, bases de datos primarias y sistemas de búsqueda para visibilidad, así como componentes adicionales como balanceadores, endpoints de conectividad privada y elementos para la integración entre entornos. Esta aproximación facilita atender necesidades diversas de clientes manteniendo fiabilidad a escala.

El desarrollo del plano de control planteó retos propios sobre fiabilidad y mantenibilidad. Tareas de control como provisionar namespaces o desplegar actualizaciones son procesos largos y compuestos por muchos pasos dependientes. Escribir esta lógica como código ad hoc provoca sistemas frágiles difíciles de depurar y evolucionar.

Aquí entra en juego el modelo de ejecución durable de Temporal. Inspirado en experiencias previas con servicios como AWS Simple Workflow y Azure Durable Functions, este modelo separa la lógica de negocio de la gestión del estado y del manejo de fallos. Los desarrolladores escriben workflows como código secuencial y natural sin preocuparse por reintentos, backoffs o persistencia de estado. El sistema se encarga de recuperar ejecuciones y mantener consistencia ante errores.

Un ejemplo práctico es la provisión de un namespace. Desde la petición en la interfaz se orquesta una serie de tareas: seleccionar una celda adecuada, crear registros y roles en bases de datos, generar y provisionar certificados mTLS y configurar rutas de ingreso verificando conectividad. Cada paso implica llamadas a APIs externas y propagación DNS. Sin ejecución durable manejar reintentos y estados complica enormemente el código. Con Temporal estas tareas se encapsulan en workflows que gestionan reintentos y conservación del estado de forma transparente.

Las actualizaciones incrementales y seguras también son escenarios naturales para el plano de control. Organizamos celdas en anillos de despliegue que progresan desde entornos preproducción hasta celdas con tráfico real siguiendo un orden de prioridad. El despliegue se realiza por lotes con pausas para observar métricas y detectar problemas como fugas de memoria o condiciones de carrera. Temporal permite que despliegues de larga duración, que pueden extenderse semanas, sean resilientes frente a reinicios y fallos.

Un patrón poderoso habilitado por la ejecución durable son las entity workflows. Son workflows vinculados a recursos concretos como celdas o namespaces y modelan de forma natural el estado y las operaciones. En Temporal Cloud cada celda tiene un workflow entidad que gestiona su ciclo de vida desde provisionamiento hasta actualizaciones, simplificando control concurrente y garantizando consistencia.

El mayor impacto de este enfoque se nota en la experiencia del desarrollador. Al eliminar la necesidad de escribir código repetitivo para reintentos, backoffs y gestión de estado, los equipos pueden centrarse en aportar valor de negocio. Las herramientas integradas de observabilidad y depuración de workflows facilitan entender y solucionar sistemas complejos. Desarrolladores satisfechos son más productivos y cometen menos errores.

La ejecución durable no es solo una innovación técnica sino un cambio de paradigma para construir sistemas nativos en la nube. Al desacoplar la lógica de negocio de la gestión de estado y fallos, se reduce el esfuerzo necesario para crear sistemas fiables y escalables. Esto aplica a planos de control, orquestación de recursos, transferencias monetarias, entrenamiento de modelos de IA o procesamiento masivo de contenidos.

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software ofrecemos servicios integrales para aprovechar estos enfoques. Somos especialistas en desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida, integración de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Diseñamos arquitecturas escalables, implementamos soluciones con ejecución durable y adoptamos patrones que mejoran la fiabilidad operativa. También proveemos servicios de inteligencia de negocio y soluciones con Power BI para convertir datos en decisiones, así como desarrollo de agentes IA e IA para empresas que automatizan procesos y potencian el negocio.

Si estás construyendo o planeando un servicio gestionado considera cómo la ejecución durable puede simplificar tu camino y abrir nuevas posibilidades. En Q2BSTUDIO ayudamos a diseñar y desplegar sistemas robustos en la nube, optimizados para aplicaciones a medida y necesidades específicas de cada cliente. Contacta con nosotros para explorar soluciones en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi.

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.

Todos hemos estado ahí — mirando la pantalla a las 2 de la mañana preguntándonos por qué el bug no desaparece o por qué nuestro código parece un idioma alienígena.

Aquí van 7 consejos prácticos para mantener la mente alerta y la cordura intacta cuando estás programando después de la medianoche.

1. Establece una hora de corte Es tentador seguir hasta terminar la funcionalidad, pero tu cerebro rinde menos de noche. Ponte una hora límite suave y respétala aun cuando creas estar a solo una línea de la solución.

2. Ten snacks y agua a mano El hambre nocturna es real. Evita los picos de azúcar y los bajones posteriores. Opta por frutos secos, frutas o snacks ricos en proteína en lugar de bebidas energéticas. Tu código y tu cuerpo lo agradecerán.

3. Ilumina tu espacio La iluminación tenue puede resultar acogedora pero engaña al cerebro y lo empuja hacia el sueño. Usa luz brillante y cálida para mantenerte alerta sin forzar demasiado la vista.

4. Deja notas para tu yo del futuro Si estás demasiado cansado para continuar, deja comentarios claros, TODO o pequeños resúmenes en el código. El yo de la mañana con café agradecerá mucho esa ayuda.

5. Evita grandes refactors A las 2 de la mañana es más probable que introduzcas nuevos errores que soluciones los antiguos. Limítate a cambios pequeños y contenidos y deja las reescrituras grandes para la luz del día.

6. Usa música para concentrarte Lo fi, música ambiental o ruido blanco pueden ayudarte a entrar en flujo. Evita canciones con letras si tienden a distraerte.

7. Sabe cuándo parar Regla de oro: si llevas leyendo la misma línea de código tres veces ya es hora de dormir. Tu proyecto seguirá ahí mañana.

Consejo final: programar de noche no siempre es negativo, a veces florece la creatividad, pero no sacrifiques tu salud ni tu equilibrio por unas líneas de código extra.

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, sabemos que las jornadas largas forman parte del oficio. Ofrecemos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida, somos especialistas en inteligencia artificial e ia para empresas, diseñamos agentes IA y trabajamos con herramientas como power bi para servicios de inteligencia de negocio. También brindamos servicios de ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para mantener tus sistemas seguros y escalables. Si buscas optimizar flujos de trabajo nocturnos, automatizar tareas repetitivas o mejorar la observabilidad y seguridad de tus despliegues, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte.

Cuál es tu truco personal para sobrevivir a una sesión de programación a las 2 de la mañana? Comparte tu consejo en los comentarios, nos encantaría saber qué te funciona.