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Bienvenido a la parte final de la serie sobre despliegue de Docling en infraestructura AWS ECS. En esta guía traducida y reescrita te explicamos paso a paso cómo desplegar la aplicación Docling, un servicio de procesamiento de documentos acelerado por GPU, sobre un clúster ECS y exponerla al exterior mediante un Application Load Balancer. Además incluimos una analogía intuitiva para comprender los componentes del balanceador de carga y consejos prácticos de verificación y resolución de problemas.

Analogía del restaurante para entender el Application Load Balancer

Balanceador de carga Pensemos en el balanceador como el dueño del restaurante que coordina que todos los clientes sean atendidos eficientemente. Listener Es el anfitrión con instrucciones concretas para dirigir solicitudes: si alguien pide helado, llévalo a la zona de helados; si pide bebidas, al bar. Target group Son los equipos de camareros para cada sección: camareros del rincón de helados, bartenders del bar, camareros de la zona familiar. Registrar targets Es cuando cada camarero se registra en su equipo para indicar que está disponible. Con esta analogía se entiende cómo el ALB distribuye el tráfico hacia los servicios backend según reglas configuradas.

Qué vamos a construir En esta parte final vamos a: crear y registrar la Task Definition para Docling, desplegar el Service que gestione los contenedores, configurar un Application Load Balancer para acceso público, establecer reglas de red y seguridad y verificar el servicio GPU habilitado.

Requisitos previos Debes haber completado las partes anteriores: VPC, subnets y roles IAM, y la creación del clúster ECS con Launch Templates y Auto Scaling Groups. Deberías disponer de variables o valores como VPC_ID, PUBLIC_SUBNET, PRIVATE_SUBNET, ECS_SG_ID, nombre del clúster docling-ecs-cluster y el Auto Scaling Group utilizado.

Paso 1: Task Definition La Task Definition es el plano que describe cómo ejecutar el contenedor Docling. Crea un archivo docling-task-definition.json con los parámetros principales: family docling-nvidia, networkMode host para acceso directo a la red del EC2, requiresCompatibilities EC2, executionRoleArn y taskRoleArn apuntando a los roles creados en la parte 1, la imagen ghcr.io/docling-project/docling-serve-cu126:main, mapeo de puerto 5001 tanto en containerPort como hostPort, variable de entorno DOCLING_SERVE_ENABLE_UI igual a true, allocation de GPU con resourceRequirements value 1 type GPU, logging hacia CloudWatch con log group /ecs/docling-serve-nvidia y parámetros de linuxCapabilities agregando SYS_ADMIN si es necesario. Recursos recomendados: cpu 2048 y memory 8192 para cargas GPU intensivas. Registra la Task Definition con aws ecs register-task-definition y etiqueta el recurso para facilitar la gestión.

Paso 2: Crear el Service ECS Crea el servicio docling-serve en el clúster docling-ecs-cluster apuntando a la task definition registrada. Inicialmente usa desiredCount 0 para evitar que las tareas arranquen antes de tener instancias EC2 disponibles. Crea el servicio con aws ecs create-service y aplica etiquetas de gestión.

Paso 3: Prueba básica del despliegue Escala el Auto Scaling Group para lanzar una instancia EC2 si no hay instancias activas. Actualiza el servicio ECS a desiredCount 1 para ejecutar una tarea. Verifica que el contenedor esté en ejecución conectándote por SSH a la instancia EC2, comprobando con sudo docker ps y revisando los logs con sudo docker logs container_id. Debes observar que la aplicación arranca y utiliza la GPU si la instancia soporta aceleración.

Paso 4: Configurar Application Load Balancer Crea un Security Group para el ALB y permite tráfico entrante desde internet al puerto 5001 con origen 0.0.0.0/0. Crea el ALB en modo internet-facing y colócalo en subnets privadas y públicas para alta disponibilidad. Añade tags para identificación y gestión. El ALB será la puerta de entrada pública hacia Docling.

Paso 5: Target Group Crea un Target Group para Docling usando protocolo HTTP, puerto 5001, target type ip y health check path en /docs para que el ALB monitorice la salud de las tareas. Añade tags y ten en cuenta que con target type ip ECS registrará automáticamente las IPs de las tareas si el servicio se configura para integrarse con ALB.

Paso 6: Integrar el Service con el Target Group Actualiza el servicio ECS para usar el Target Group creado indicando el containerName docling-serve y el containerPort 5001. Con esta configuración ECS registrará y anulará el registro de las tareas en el target group conforme se inician o detienen, simplificando la gestión.

Paso 7: Listener Crea un Listener en el ALB en el puerto 5001 con acción por defecto forward hacia el Target Group de Docling. Añade tags al listener para su identificación.

Paso 8: Reglas de seguridad Actualiza el Security Group de las instancias ECS para permitir tráfico desde el Security Group del ALB hacia el puerto 5001. Esto asegura que solo el ALB pueda comunicarse con las instancias en ese puerto si así lo deseas.

Pruebas finales y verificación Comprueba el estado de salud del target con aws elbv2 describe-target-health y espera que el estado sea healthy. Consulta el DNS del ALB y accede a la interfaz web en la ruta https://ALB_DNS:5001/ui o prueba la API con curl https://ALB_DNS:5001/docs. Monitoriza logs en CloudWatch bajo el grupo /ecs/docling-serve-nvidia o directamente en la instancia.

Solución de problemas comunes Si el servicio no arranca, verifica que las instancias EC2 estén registradas en el clúster ECS, que las task roles y execution roles existan y tengan permisos correctos y revisa los logs en CloudWatch para errores de arranque. Si no puedes acceder a la aplicación revisa las reglas de Security Group, el estado de salud del Target Group y que el ALB esté en las subnets correctas. Si la GPU no está disponible confirma que el tipo de instancia soporta GPU, que los drivers NVIDIA están instalados y que la AMI ECS usada incluye soporte GPU.

Arquitectura y usos El resultado es una arquitectura escalable y orientada a cargas de trabajo GPU: Auto Scaling Groups con instancias GPU, orquestación con ECS gestionando contenedores con requisitos de GPU, alta disponibilidad distribuyendo recursos en múltiples subnets, acceso público mediante ALB y monitorización con CloudWatch. Esta arquitectura es ideal para cargas AI ML, procesamiento de documentos, transcodificación de video y cómputo científico.

En este artículo final sobre Docling en AWS ECS con Balanceador de Carga de Aplicaciones explicamos de forma clara y práctica cómo desplegar una aplicación de procesamiento de documentos acelerada por GPU en una infraestructura ECS, exponerla al exterior con un Application Load Balancer y garantizar alta disponibilidad, seguridad y monitorización. Además incluimos información sobre Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software a medida y especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.

Resumen rápido del objetivo: desplegar Docling, una solución GPU para procesamiento de documentos, sobre un clúster ECS con instancias EC2 optimizadas para GPU, configurar la definición de tarea y servicio, crear un Application Load Balancer que dirija el tráfico al puerto 5001 y validar la salud y el acceso a la interfaz web de Docling.

Analogía práctica para entender el ALB: piensa en el balanceador como el propietario de un restaurante que recibe clientes, el listener como el anfitrión que decide a qué sección enviar a cada visitante y los target groups como los grupos de camareros especializados por sección. Registrar targets equivale a que los camareros se presenten a su estación para atender pedidos. Esta visión ayuda a comprender cómo ALB distribuye tráfico a servicios backend según reglas y comprobaciones de salud.

Requisitos previos: haber creado previamente la VPC, subredes públicas y privadas, roles IAM y el clúster ECS con plantillas de lanzamiento y Auto Scaling Groups. Debes tener identificadores como VPC ID, IDs de subredes, ID del security group del ECS y el nombre del clúster creado en fases anteriores.

Puntos clave de la definición de tarea: usar networkMode host para permitir acceso directo a la red del EC2, declarar resourceRequirements para solicitar 1 GPU, especificar recursos de CPU y memoria adecuados para cargas GPU intensivas, y configurar logs para CloudWatch. Asegúrate de que las tareas usen los roles IAM creados en la fase de foundation para ejecución y permisos.

Creación del servicio ECS: definir el servicio con desiredCount inicial a 0 para evitar arrancar tareas antes de que haya instancias EC2 disponibles. Una vez que las instancias con soporte GPU estén en marcha, escalar el Auto Scaling Group para lanzar al menos una instancia, actualizar el servicio a desiredCount 1 y verificar que el contenedor se ejecuta correctamente y está utilizando la GPU.

Configuración del Application Load Balancer: crear un security group para el ALB que permita tráfico entrante en el puerto 5001 desde Internet, desplegar el ALB en subredes públicas y privadas para alta disponibilidad y crear un target group con target-type ip, puerto 5001 y health check en la ruta /docs. El ALB será el punto de entrada público que delegará en ECS la gestión de los endpoints registrados.

Integración ECS y ALB: actualizar el servicio ECS para que use el target group del ALB y definir el mapping entre el containerName y el containerPort. De este modo ECS registrará y desregistrará automáticamente las tareas en el target group cuando las tareas arranquen o se detengan, evitando la gestión manual de targets.

Listener y reglas: crear un listener HTTP en el ALB escuchando en el puerto 5001 con una acción por defecto de forward hacia el target group de Docling. Opcionalmente se puede añadir listener HTTPS con certificado TLS para cifrar el tráfico en producción.

Reglas de seguridad: permitir que el security group del ALB alcance el security group de las instancias ECS en el puerto 5001. Así el ALB actúa como intermediario autorizado entre Internet y los nodos de cómputo.

Pruebas y verificación: comprobar el estado de salud de los targets mediante describe-target-health, obtener el nombre DNS del ALB y acceder a la interfaz en la ruta /ui para validar la experiencia web, o a /docs para pruebas de API. Revisar logs en CloudWatch con el prefijo de log group configurado para la tarea y en la propia instancia EC2 mediante docker logs para depuración adicional.

Resolución de problemas comunes: si el servicio no arranca, verificar que las instancias EC2 estén registradas en el clúster ECS y que los roles IAM estén correctamente asignados; si no se puede acceder a la app revisar reglas de security groups y el estado de salud del target group; si la GPU no está disponible, confirmar que el tipo de instancia soporta GPU, que el agente ECS y drivers NVIDIA estén instalados y que la AMI utilizada sea la GPU optimizada.

Buenas prácticas y recomendaciones: considerar políticas de autoescalado basadas en métricas de uso de GPU o colas de procesamiento, habilitar CloudWatch Container Insights para monitorizar consumo y latencias, emplear subidas multi AZ para tolerancia a fallos y usar certificados TLS para tráfico seguro. Para optimización de costes evaluar instancias spot o reservas según patrones de uso.

Aplicaciones reales y casos de uso: esta arquitectura es ideal para cargas IA y ML en producción, procesamiento masivo de documentos, transcodificación de vídeo en GPU y cargas de computación científica. Si tu empresa necesita soluciones de inteligencia artificial y automatización con despliegues seguros y escalables, podemos ayudarte a diseñarlas e implementarlas.

Presentamos una guía para desplegar un JupyterHub multiusuario en un laboratorio casero con Kubernetes y convertirlo en una plataforma práctica para el trabajo diario. La idea es ofrecer servidores aislados para cada usuario, inicio de sesion centralizado, integracion con servicios dentro del cluster y gestion segura de secretos mediante Vault.

Arquitectura y beneficios resumidos: JupyterHub en Kubernetes crea un pod por usuario, monta almacenamiento persistente para sus ficheros y enruta el trafico hacia cada servidor. La autenticacion es modular; en este enfoque usamos Keycloak por OIDC para SSO. Para equipos pequeños o labs caseros esto significa un unico punto de acceso, entornos reproducibles y datos locales con latencia baja y costes previsibles.

Instalacion basica: el repo incluye recetas para automatizar la instalacion con Helm. Tras clonar el repositorio y preparar un archivo de variables de entorno con los ajustes de Keycloak y Vault, el instalador interactivo pide dominio, si habilitar NFS mediante Longhorn y si integrar Vault para secretos de cuadernos. Al terminar, basta abrir la URL, iniciar sesion con Keycloak y arrancar un servidor de usuario para comprobar el flujo end to end.

Perfiles y personalizacion: los usuarios eligen imagen y recursos al iniciar servidor mediante perfiles definidos en los valores de Helm y aplicados por KubeSpawner. Por defecto se puede ofrecer una imagen liviana para acelerar pulls y opcionalmente una imagen personalizada que incluya librerias de datos, aprendizaje automatico y el helper de Vault para una experiencia lista para producir codigo.

Almacenamiento compartido opcional: si trabajas con datos grandes puedes activar un PersistentVolume NFS respaldado por Longhorn y montarlo en los servidores de usuario. Esto mantiene los datos en la red local, facilita backups y reduce costes de transferencia. El instalador puede aprovisionar PV y PVC si le proporcionas IP y ruta NFS.

Integracion con servicios en el cluster: los notebooks se comunican con servicios por DNS de Kubernetes sin necesidad de port forwarding. Por ejemplo una URL de Postgres puede resolverse como postgresql://user:password@postgres-cluster-rw.postgres:5432/mydb y las variables de entorno POSTGRES_HOST y POSTGRES_PORT se inyectan en cada servidor de usuario para construir conexiones en ejecucion. Esto mantiene la configuracion limpia y la latencia baja.

Secretos manejados desde el cuaderno: copiamos la ergonomia de plataformas publicas usando Vault y un helper Python llamado SecretStore incluido en la imagen personalizada. Al iniciar, JupyterHub crea una politica y un token por usuario en Vault, inyecta NOTEBOOK_VAULT_TOKEN y VAULT_ADDR en el entorno del contenedor y SecretStore se encarga de usar y renovar el token cuando haga falta. Asi los usuarios guardan y recuperan claves de API sin pegar tokens en celdas y con trazabilidad en los logs de Vault.

Detalles operativos: la integracion soporta renovacion automatica del token administrador mediante un sidecar que refresca el token de Vault. Antes de spawnear un servidor se crea una politica por usuario y se emite un token huérfano limitado a ese espacio de secretos, lo que evita problemas de herencia. SecretStore valida y renueva tokens via lookup_self y renewal para sesiones largas; si el token expira el helper senala la necesidad de reiniciar el servidor.

Por que alojarlo tu mismo: con un JupyterHub autogestionado obtienes control total sobre imagenes y perfiles, mejor localidad de datos, ajuste de recursos y seguridad a medida. Esto resulta ideal para proyectos de desarrollo que requieren aplicaciones a medida y software a medida, y para equipos que integran flujos de datos con servicios en la nube como AWS y Azure.

Resumen rápido: he creado una plantilla gratuita de chatbot de soporte con inteligencia artificial ideal para atención al cliente, bases de conocimiento y captación de leads. La plantilla permite personalizar las respuestas del bot, la interfaz de usuario, límites de uso y estilos visuales según tus necesidades.

El problema: cualquier empresa o proyecto se beneficia con un chatbot, ya sea para soporte al cliente, preguntas frecuentes, onboarding o automatización de procesos. Pero construir uno desde cero es complejo: hay que conectar modelos de IA y gestionar respuestas en streaming, implementar limitación de uso para evitar sobrecargas, proteger el bot contra spam y abuso, y además lograr una apariencia profesional y fácil de personalizar. Muchas soluciones existentes resultan muy caras, lo que impide proyectos ágiles y económicos.

La solución: en lugar de semanas reinventando la rueda, esta plantilla ofrece una base moderna y lista para producción que es segura gracias a Arcjet para rate limiting y detección de bots, flexible al soportar modelos avanzados como Gemini y con opciones de configuración del chatbot y tematización de la UI, fácil de desplegar con Next.js 15 diseñada para Vercel pero portable a cualquier plataforma, y gratuita de por vida aprovechando el generoso free tier de Google AI.

Características clave: integración con modelos de IA y manejo de streaming, protección anti abuso y rate limiting, diseño responsive y personalizable, configuración para flujos de soporte, FAQs y captación de leads, licencia MIT para usarla como boilerplate en proyectos de clientes, integraciones para agentes IA y soporte para pipelines de datos y conocimiento.

Cómo usarla: clona el repositorio, configura el comportamiento del chatbot y las políticas de límites, adapta la interfaz a tu marca y despliega. En pocos minutos puedes tener un chatbot pulido en producción y centrarte en lo que hace único a tu proyecto.

10 Demos Geniales de CodePen (Ago 2025) — Una selección de experiencias interactivas y creativas que muestran el poder del navegador para prototipar ideas, aprender técnicas y sorprender a los usuarios. Este resumen también destaca cómo en Q2BSTUDIO transformamos inspiración en soluciones reales de software a medida, aplicaciones a medida y proyectos de inteligencia artificial para empresas.

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Light y Shadow Illustration - Para un CodePen Challenge Josetxu creó una vista minimalista de edificios con solo 27 líneas de CSS, evocando la sensación de una fotografía histórica pero con simplicidad moderna. Pequeñas ilustraciones CSS como esta agilizan prototipos y storytelling visual.

Orbs N Ringz - Matthias Hurrle vuelve a impresionar con animaciones 3D y shading que combinan color y ejecución técnica sobresaliente. Los shaders avanzados son recursos que exploramos cuando desarrollamos visualizaciones 3D para experiencias inmersivas.

Retro Breakout - Un remake de un clásico que revive la nostalgia con tecnologías web. Aunque solo tiene un nivel, es entretenido y demuestra cómo juegos simples pueden integrarse como demos o microproductos en portales interactivos.

Light and shadow - Una demo participante del reto de luces y sombras donde un móvil colgante se genera aleatoriamente en cada carga y la perspectiva cambia con el movimiento del ratón. Herramientas como esta son perfectas para demostrar capacidad técnica en presentaciones y prototipos.

Aprende CSS con counters() - Un demo práctico del equipo web.dev que explica counters() retornando una cadena con valores anidados de un contador. Recursos educativos así facilitan la transferencia de conocimiento dentro de equipos de desarrollo y aceleran la implementación de componentes numerados en interfaces.

Hola, en este tutorial práctico aprenderás a usar Git como un profesional repasando comandos que los desarrolladores senior usan a diario y cómo te ayudan a trabajar más rápido y con menos errores.

Stage y commit en un solo comando: en lugar de ejecutar git add . y luego git commit -m mensaje puedes hacerlo en un solo paso con git commit -am mensaje Este comando añade al staging todos los archivos modificados y crea el commit con el mensaje indicado.

Crear y cambiar a una nueva rama: para crear una rama y cambiarte a ella al instante usa git checkout -b nombre-nueva-rama Este atajo combina git branch y git checkout en una sola instrucción.

Reescribir el commit más reciente: si necesitas modificar el último commit usa git commit --amend para incluir más cambios o editar el mensaje del commit. Para cambiar solo el mensaje puedes usar git commit --amend -m nuevo mensaje

Ver un archivo desde otra rama sin cambiar de rama: git show nombre-rama:nombre-archivo Por ejemplo git show main:README.md te muestra el contenido del README en la rama main sin tener que hacer checkout.

Ordenar ramas por fecha de commit: git branch por defecto lista ramas sin orden particular; para ordenarlas por la fecha del último commit usa git branch --sort=-committerdate Si quieres que este orden sea el predeterminado para tu entorno ejecuta git config --global branch.sort -committerdate

Deshacer un commit conservando los cambios: si quieres deshacer el último commit pero mantener los archivos tal como están en tu directorio de trabajo usa git reset --soft HEAD~1 Para mover HEAD y dejar los cambios sin staged usa git reset --mixed HEAD~1 y si necesitas descartar todo localmente utiliza git reset --hard HEAD~1 Ten extremo cuidado con esta última opción porque pierde cambios no guardados.

Logs mejorados: el git log por defecto puede ser poco informativo; usa git log --decorate --stat para ver el mensaje de commit, los archivos modificados y un resumen de lineas añadidas o eliminadas. Para una vista compacta y gráfica que muestre ramas y merges usa git log --graph --oneline --decorate

Consejos adicionales: integra estos comandos en flujos de trabajo con ramas cortas, revisiones de código y pipelines CI/CD para mantener repositorios limpios y colaborativos. Automatiza hooks y revisiones para evitar errores comunes y acelera despliegues con buenas prácticas de branching.

Basado en el enfoque práctico de Stop Using Git Like a Junior de Vladislav Guzey, este artículo traduce y adapta las ideas clave al español y añade consejos aplicables para equipos de desarrollo y empresas tecnológicas. Si quieres llevar tu flujo de trabajo con Git al siguiente nivel aquí tienes 10 comandos y técnicas que quizá estás pasando por alto, explicados de forma clara y aplicable.

1. git rebase -i Para limpiar una serie de commits antes de integrarlos en la rama principal usa rebase interactivo. Con git rebase -i HEAD~n puedes editar, combinar o reordenar commits y mantener un historial compacto y legible.

2. git reflog Cuando piensas que perdiste un commit o una rama, git reflog te muestra el historial de movimientos del HEAD y te permite recuperar estados aparentemente perdidos con git checkout o git reset.

3. git bisect Para localizar el commit que introdujo un bug usa git bisect start, marca un punto bueno y otro malo y Git hará una búsqueda binaria guiada hasta encontrar el commit culpable. Es ideal para pruebas de regresión en proyectos grandes.

4. git cherry-pick Cuando necesitas llevar cambios puntuales de una rama a otra sin hacer merge completo, git cherry-pick SHA aplica un commit específico en tu rama actual. Útil para hotfixes y parches urgentes.

5. git stash Si estás en medio de cambios y necesitas cambiar de rama temporalmente, git stash push -m mensaje guarda tu trabajo. Usa git stash pop o git stash apply para recuperarlo. El stash también acepta stashes parciales con git add -p seguido de stash.

6. git worktree Para trabajar simultáneamente en varias ramas sin duplicar repositorios, usa git worktree add ../ruta rama. Perfecto para pruebas paralelas, revisiones o lanzamiento simultáneo de features.

7. git clean -fd Mantén tu espacio de trabajo libre de archivos no deseados con git clean -fd y usa git clean -nd para simular primero. Complementa con .gitignore para evitar borrar archivos importantes.

8. git reset --soft y --hard Usa git reset --soft SHA para mover HEAD sin tocar el index ni el working tree, y git reset --hard SHA cuando necesites descartar cambios locales. Ten cuidado con --hard porque elimina trabajo no guardado.

9. git log --oneline --graph --decorate Visualiza el historial de forma compacta y clara con git log --oneline --graph --decorate --all. Añade filtros por autor, fechas o paths para auditorías y revisiones más eficaces.

10. git filter-repo o git filter-branch Para reescribir historial y eliminar archivos grandes o credenciales sensibles del repositorio usa herramientas como git filter-repo o, si no está disponible, git filter-branch. Estas operaciones son poderosas y requieren coordinación en equipos para reescribir ramas compartidas.

Más allá de los comandos, una buena práctica es combinarlos con hooks, flujos de integración continua y políticas de merge que mejoren la calidad del código y la seguridad. En Q2BSTUDIO aplicamos estas prácticas en proyectos de desarrollo y ofrecemos soluciones personalizadas para optimizar tus procesos de desarrollo, desde la creación de repositorios ordenados hasta pipelines automatizados para despliegues.

Replit presenta Queue, una funcionalidad que revoluciona la forma en que se usa la inteligencia artificial en el desarrollo de software al permitir a los desarrolladores apilar, reordenar y automatizar indicaciones de IA. Con Queue es posible encadenar tareas, gestionar prioridades y orquestar flujos complejos de prompts para abordar múltiples objetivos sin perder contexto, lo que aumenta la eficiencia y la trazabilidad en proyectos colaborativos.

La capacidad de apilar y reordenar indicaciones facilita la creación de agentes IA que ejecutan pipelines definidos, desde generación de código hasta pruebas automatizadas y despliegues. Para equipos que gestionan tareas concurrentes, Queue reduce el tiempo de conmutación entre actividades y mejora la reproducibilidad de resultados, permitiendo además integrar servicios externos y plataformas cloud para ejecutar etapas específicas del proceso.

World of Dypians celebra un hito con la obtención del Botón de Oro de YouTube y su historia es un ejemplo de cómo los juegos Web3 pueden conectar entretenimiento y tecnología de forma masiva.

Desde sus primeros pasos, World of Dypians ha apostado por educar e incorporar nuevos usuarios al ecosistema blockchain de una manera natural, divertida y gratificante, demostrando que Web3 no es solo para los nativos de las criptomonedas sino para todo el mundo.

La clave de su éxito radica en convertir conceptos complejos en experiencias accesibles dentro del juego: tutoriales integrados, misiones que enseñan el uso de wallets y recompensas que introducen a los jugadores en la tokenización sin fricciones. Esta aproximación impulsa la adopción y genera comunidad.