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Introducción TLS es la columna vertebral del tráfico web seguro y sin embargo todavía hay mitos que debilitan despliegues de Nginx en producción. En este artículo desmitificamos ideas erróneas comunes y ofrecemos recomendaciones prácticas y listas de comprobación para equilibrar seguridad, compatibilidad y rendimiento.

Mito 1 TLS 1.3 es la única versión que vale la pena usar. TLS 1.3 aporta mejoras de privacidad y menor latencia, pero deshabilitar TLS 1.2 puede romper clientes legacy como versiones antiguas de Android o Windows. La opción pragmática es soportar TLS 1.2 y TLS 1.3 y desactivar TLS 1.0 y 1.1. Ejemplo de configuración en Nginx: ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;

Mito 2 Los certificados autofirmados son inherentemente inseguros. Criptográficamente son válidos; el riesgo está en la gestión de confianza. Para servicios internos un PKI privado o certificados autofirmados de vida corta son aceptables si se distribuye el certificado raíz a los clientes. Un ejemplo rápido de certbot para pruebas: certbot --standalone --register-unsafely-without-email

Mito 3 OCSP stapling es solo una mejora de rendimiento. OCSP stapling reduce latencia y evita que el navegador haga llamadas externas de revocación que pueden bloquearse o retrasarse. Es recomendable activarlo tanto por seguridad como por rendimiento. Ejemplo Nginx: ssl_stapling on; ssl_stapling_verify on; resolver 8.8.8.8 8.8.4.4 valid=300s;

Mito 4 Cualquier cipher moderno es seguro. No basta con elegir uno cualquiera. Evitar suites con CBC y preferir ECDHE y AEAD. Una configuración equilibrada recomendada por Mozilla para compatibilidad intermedia es adecuada. Ejemplo de listas de cifrados: ssl_ciphers ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256; ssl_prefer_server_ciphers on;

Mito 5 HSTS es solo para sitios grandes. HSTS obliga al navegador a usar HTTPS durante un periodo y previene ataques de downgrade. Incluso portales internos se benefician de HSTS. Ejemplo de encabezado en Nginx: add_header Strict-Transport-Security max-age=31536000; includeSubDomains; preload; always;

Checklist paso a paso para endurecer TLS en Nginx 1 Obtener certificado: para servicios públicos usar Lets Encrypt con certbot y automatización. Para entornos internos generar certificado autofirmado y distribuir la CA. 2 Configurar protocolos: ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_prefer_server_ciphers on; 3 Seleccionar cifrados fuertes: copiar la cadena recomendada por Mozilla. 4 Asegurar secreto hacia adelante: confirmar presencia de suites ECDHE. 5 Activar OCSP stapling: ssl_stapling on; ssl_stapling_verify on; resolver 1.1.1.1 1.0.0.1 valid=300s; 6 Desplegar HSTS: add_header Strict-Transport-Security max-age=31536000; includeSubDomains; preload; always; 7 Habilitar HTTP2 sobre TLS: listen 443 ssl http2; 8 Parámetros Diffie Hellman recomendados: openssl dhparam -out /etc/nginx/dhparam.pem 4096; ssl_dhparam /etc/nginx/dhparam.pem; 9 Pruebas: usar sslscan o testssl.sh y verificar encabezados con curl -I.

Automatización y rotación configurar renovación automática de Lets Encrypt con el cron o systemd timer y en el hook ejecutar systemctl reload nginx. Programar escaneos periódicos para detectar vulnerabilidades nuevas.

Impacto en rendimiento El temor a que endurecer TLS penalice rendimiento es habitual pero infundado. TLS 1.3 y cifrados modernos reducen latencia de handshake. HTTP/2 sobre TLS permite multiplexación y puede reducir tiempos de carga en sitios con muchos recursos. Ejemplo ilustrativo de referencia: Hardened con TLS 1.2/1.3 y HTTP/2 suele bajar tiempo de handshake y mejorar TTFB respecto a configuraciones por defecto.

Errores comunes a evitar 1 Mantener TLS 1.0/1.1 habilitados. 2 Usar cadenas de cifrados legacy que permitan suites débiles. 3 Olvidar recargar Nginx tras renovación de certificados. 4 No verificar OCSP stapling y servir datos de revocación obsoletos.

Como aficionado a los tatuajes desde hace años, mi búsqueda del diseño perfecto ha sido un viaje lleno de pruebas y aciertos. Conozco bien la rutina: horas navegando por Pinterest, guardando cientos de ideas y terminando más confundido que inspirado. Convertir una visión abstracta en algo tangible y bello sobre la piel no siempre es sencillo, pero la exploración es parte del encanto.

El scroll infinito en busca de inspiración solía ser mi norma. Recorriendo portfolios de tatuadores, perfiles de Instagram y estilos que iban desde lo tradicional y neo tradicional hasta blackwork y acuarela, intentaba encontrar algo que realmente conectara conmigo. Quería un tatuaje con significado, una pieza que contara una historia personal. Fue entonces cuando empecé a interesarme por el simbolismo detrás de ciertos elementos, como las flores asociadas a meses de nacimiento. La idea de llevar una flor que represente mi historia me pareció poderosa, y me llevó a probar generadores de ideas como un Birth Flower Tattoo Generator para ver posibilidades nuevas.

El reto de la personalización es real. Puedes encontrar una imagen que te enamore, pero siempre hay detalles por ajustar: la pose, la combinación de elementos, el estilo. He tenido innumerables conversaciones con tatuadores tratando de trasladar ideas poco definidas, y a veces parece un partido de teléfono descompuesto. Afortunadamente, la paciencia y el talento de los artistas hacen magia, pero ¿no sería ideal acercarse más a la visión final antes de pisar el estudio?

Hace poco descubrí una herramienta que cambió mi proceso creativo. No pretende sustituir al tatuador, sino ayudar a refinar la idea propia. Su función Photo To Tattoo permite convertir fotos en propuestas de tatuaje y explorar estilos y ubicaciones sin compromiso. Esa capacidad de experimentar me dio la confianza para presentar conceptos mucho más claros en las consultas y, en consecuencia, colaborar mejor con el artista.

Explorar imágenes en diferentes estilos abrió caminos que no había considerado. Siempre me atrajo la estética minimalista, pero no estaba seguro de qué símbolos funcionarían. Poder visualizar distintas opciones como si tuviera un cuaderno de bocetos virtual me ayudó a atreverme con conceptos que antes me intimidaban. Además, investigar la historia del tatuaje y su significado en culturas alrededor del mundo hizo que cada decisión tuviera más peso y respeto.

Del concepto al lienzo: IA para un Joker único. Como amante de los tatuajes y la tecnología llevo años fascinado por la intersección entre arte e innovación, y mi último proyecto con el Joker se convirtió en una exploración sobre cómo la inteligencia artificial puede desbloquear la creatividad cuando el bloqueo creativo se instala.

El Joker es un personaje icónico y complejo, una mezcla de brillantez caótica y encanto siniestro. Quería un diseño que capturara esa esencia sin copiar ninguna interpretación existente, una visión propia. Tras muchas horas de investigación y bocetos iniciales poco inspiradores, decidí integrar herramientas de IA para la fase de ideación, no para sustituir al artista sino para generar estímulos visuales y variantes rapidísimas que alimentaran mi imaginación.

Utilizar modelos de texto a imagen me permitió convertir descripciones abstractas en propuestas visuales variadas. Al probar combinaciones de palabras y estilos emergieron detalles que no había considerado: paletas cromáticas, gestos faciales sutiles, fondos que sugieren desorden mental. Ese proceso de prototipado acelerado me ayudó a concretar una dirección estética con la que presentarme al artista humano.

Con la idea más definida acudí a mi tatuadora de confianza para la fase técnica. Aquí la pericia humana es insustituible: interpretación de la anatomía, adaptación del trazo a la piel y decisiones sobre durabilidad del pigmento. La IA funcionó como sparring conceptual y la artista convirtió esos estímulos en un diseño viable y emotivo que respetó la intención original y la convirtió en una obra permanente.

Introducción: la mutabilidad explicado de forma simple y práctica en JavaScript y su relación con el desarrollo de software a medida

La mutabilidad describe si el valor de un dato puede cambiar después de haber sido creado. En JavaScript esta idea separa los tipos primitivos de los tipos objeto y es clave para entender por qué algunas operaciones crean nuevos valores y otras modifican datos en su lugar.

Qué son las variables en JavaScript: cuando declaras valores con let o const lo que creas es una etiqueta o puntero a una dirección en memoria donde se almacena el valor. La diferencia entre let y const es la flexibilidad del puntero: let permite mover la etiqueta para que apunte a otra dirección, const fija la etiqueta a la dirección con la que se inicializó.

Mutabilidad de los tipos primitivos: los primitivos son inmutables, lo que significa que no puedes cambiar su valor original, solo crear nuevos valores. Ejemplos habituales son los números, booleanos, null y undefined. Por ejemplo let x = 5; x = 10; console.log(x); mostrará 10 pero internamente lo que sucedió fue que el puntero se movió de la dirección que contenía 5 a otra que contiene 10. Si x se declarara con const intentar mover el puntero produciría un error porque const no permite la reasignación.

Con cadenas ocurre algo similar: los métodos como toUpperCase no modifican la cadena original sino que devuelven una nueva. Para cambiar el valor de la variable debes reasignarla con el resultado, por ejemplo msg = msg.toUpperCase(); De este modo la etiqueta apunta a una nueva cadena mientras la cadena anterior queda para el recolector de basura si nadie la referencia.

Mutabilidad de los tipos objeto: los objetos, arrays y funciones son mutables. Cuando una variable contiene un objeto en realidad guarda una referencia a la ubicación de memoria donde está el contenido. Puedes cambiar propiedades o elementos sin reasignar la variable. Por ejemplo let data = { value: 1 }; data.value = 2; modifica el contenido en la misma dirección de memoria. Si data fue declarado con const puedes seguir cambiando sus propiedades pero no puedes reasignar data para que apunte a una dirección distinta.

Ejemplo con arrays numéricos que evita ambigüedad con comillas: const nums = [1,2,3]; nums.push(4); console.log(nums); producirá un array mutado con 4 añadido a la misma dirección de memoria a la que apunta nums. La distinción importante es mutar el contenido versus mover la etiqueta a otra dirección.

Resumen práctico: si trabajas con primitivas recuerda que cada operación que parece cambiar el valor crea en realidad un nuevo valor y puede implicar reasignación. Con objetos y arrays puedes modificar su contenido directamente, pero la decisión de usar let o const sigue influyendo en si puedes reasignar la referencia a otro objeto o array. Comprender esto reduce errores y efectos colaterales inesperados en aplicaciones complejas.

La gestión de almacenes puede sonar aburrida, pero es la columna vertebral de todo lo que damos por sentado: entregas rápidas, estanterías siempre surtidas y devoluciones sin drama. En términos sencillos, gestionar un almacén es controlar el flujo de productos desde que llegan hasta que salen. Si lo comparas con tu casa, es la diferencia entre tener una despensa organizada y encontrar una lata vieja detrás de todo lo demás.

¿Qué implica realmente la gestión de almacenes? No se trata solo de apilar cajas. Implica procesos coordinados que ocurren al mismo tiempo para evitar errores y costos innecesarios.

Recepción y colocación inicial Esta es la primera impresión. Al recibir mercancía se comprueba lo que llegó frente a lo que se pidió y al albarán del proveedor. Cualquier discrepancia se resuelve de inmediato. Luego cada producto recibe una ubicación específica según su rotación, tamaño y peso. Esta decisión inicial ahorra horas y dinero en operaciones posteriores.

Almacenamiento e inventario El corazón de la operación. Un buen WMS permite conocer la ubicación exacta, el lote y el número de serie de cada artículo, lo que ofrece inventarios en tiempo real. No más supuestos tipo creo que hay en el almacén. Esa precisión es la base para poder escalar sin rupturas ni pérdidas.

Picking y packing Aquí ocurre la magia operativa. Un sistema eficiente genera rutas de picking que minimizan los desplazamientos y reduce el tiempo por pedido. El embalaje correcto protege la mercancía y optimiza costes de envío. Un mal proceso de picking se traduce en mano de obra desperdiciada y clientes insatisfechos.

Envíos El último control antes de que el producto llegue al cliente. Integrar el almacén con transportistas permite generar etiquetas, manifiestos y números de seguimiento de forma automática y reduce errores de despacho.

¿Por qué te debe importar? Para propietarios de negocios un mal control del almacén es un pozo sin fondo: stock obsoleto, roturas de stock que provocan ventas perdidas y mano de obra desaprovechada. Para el cliente es la experiencia: retrasos, productos equivocados o dañados casi siempre vienen de fallos en la operativa del almacén. Para equipos de marketing y ventas no se puede anunciar ni vender lo que no se tiene: campañas pagas que generan pedidos sin stock son dinero tirado.

Sistemas WMS versus IMS Un sistema de inventario IMS te dice qué tienes. Un WMS te dice qué tienes y exactamente dónde está dentro del almacén, además de gestionar movimientos y ubicaciones. En resumen IMS es cantidad, WMS es cantidad más ubicación más movimiento.

¿Necesitas un WMS? Si todavía usas hojas de papel o planillas y sufres retrasos, conteos erróneos o empleados que pasan más tiempo buscando que embalando, ya es hora. Hoy existen soluciones en la nube escalables que no requieren una inversión millonaria desde el día uno. La pregunta correcta es puedes permitirte no tener uno teniendo en cuenta el dinero que estás perdiendo?

Consejos prácticos para empezar Optimiza el layout del almacén según rotación de producto Implementa códigos de ubicación y registro de lotes Prioriza procesos de recepción y control de calidad Automatiza rutas de picking y revisa KPIs de productividad Integra tu WMS con tus canales de venta y transportistas

Preguntas frecuentes Q: Cuándo invierte una pyme en un WMS A: Cuando el dolor se hace evidente. Si los plazos de envío fallan, los inventarios no cuadran o el personal dedica más tiempo a buscar que a enviar, es momento. Q: Es solo para grandes compañías A: No. Los principios son iguales en 50 o 50 000 metros cuadrados. Cambia la escala, no la necesidad.

Nota: este artículo fue escrito originalmente en 2024 y aunque he actualizado partes, algunos detalles pueden parecer algo desactualizados hoy. La mayoría de las ideas clave sobre modelos de lenguaje grandes siguen siendo relevantes, así que vayamos al grano y hablemos de LLM en el dispositivo.

Qué es un LLM en el dispositivo: un LLM en el dispositivo es un modelo de lenguaje que realiza la inferencia localmente en el hardware del usuario, por ejemplo en un smartphone, laptop o incluso en dispositivos embebidos del coche o electrodomésticos. En la práctica esto suele referirse a ejecutar la inferencia del modelo sin depender del cloud. En la mayoría de los casos el foco está en smartphones porque son el uso más común y el reto más evidente.

Restricciones principales: memoria y velocidad: los teléfonos actuales suelen tener entre 8 y 24 GB de RAM, pero incluso un modelo de 3B parámetros requiere varios gigabytes según el formato de almacenamiento. Los modelos Transformer son típicamente memory bound, es decir su rendimiento depende más de la velocidad y disponibilidad de memoria que de la potencia de cómputo bruta. En la nube se usan GPUs con memoria muy rápida, algo inviable en un móvil por coste, consumo y disipación térmica.

Almacenamiento y tiempos de carga: además del tamaño en memoria, el modelo debe residir en almacenamiento y cargarse a RAM, y el acceso más lento del almacenamiento puede convertirse en cuellos de botella. En un servidor esto se amortiza, pero en móvil el sistema operativo puede matar procesos para liberar RAM y obligar a recargar el modelo desde almacenamiento, lo que impacta la experiencia de usuario.

Procesamiento, batería y calor: ejecutar un LLM completo en CPU suele ser demasiado lento, y usar GPU consume mucha energía. Los problemas de batería y de temperatura son críticos en dispositivos móviles, y el throttling térmico empeora la latencia. Por eso las soluciones prácticas combinan modelos más pequeños con aceleración especializada.

Técnicas para hacerlo posible: model lightening: la primera regla es reducir el tamaño del modelo. Elegir un 3B en lugar de un 70B es el primer paso. A eso se añaden pruning y distillation para eliminar redundancias y transferir comportamiento de modelos grandes a otros más compactos. La técnica más decisiva en dispositivos es la quantización, que reduce la precisión de los parámetros a int8 o int4 para ahorrar espacio y memoria. Un 3B quantizado a int4 puede ocupar una fracción del tamaño fp32 original, aunque requiere soporte hardware adecuado.

Aceleración y NPUs: incluso quantizado, muchos modelos necesitan aceleración. Las NPUs son chips diseñados para IA que consumen menos batería y ofrecen operaciones optimizadas para inferencia. Sin embargo cada fabricante diseña su NPU con diferencias, por lo que convertir y optimizar un modelo para diferentes NPUs puede requerir ajustes y conllevar pérdidas de calidad si alguna operación no está soportada. Alternativas como optimizar KV cache, GQA o decoding especulativo ayudan a mejorar latencia y eficiencia.

Calidad y adaptación: los modelos ligeros suelen perder capacidad para instrucciones complejas, por eso la puesta a punto es imprescindible. LoRA y otras adaptaciones permiten añadir capacidades específicas sin replicar el modelo completo, lo que ayuda a mantener varias funcionalidades con un coste de almacenamiento reducido. No obstante cada paso del pipeline puede introducir degradación: fine tuning parcial, quantización y conversiones pueden acumular pérdidas que hay que diagnosticar y mitigar.

Por qué merece la pena: privacidad, coste y diferenciación. On-Device LLMs permiten procesar datos sensibles sin salir del dispositivo, reducen costes operativos frente a infraestructuras masivas en la nube y se han convertido en un elemento de marketing para fabricantes. Además impulsan demanda de componentes y soluciones especializadas, beneficiando al ecosistema tecnológico.

format_map en Python 3 es un método práctico de las cadenas que permite formatear texto usando un mapeo tipo diccionario. A diferencia de format, format_map recibe directamente un diccionario y sustituye campos con llaves usando las claves del mapeo. Sintaxis básica: cadena.format_map(mapeo). Los campos se escriben como {clave:especificador}, por ejemplo {k:>20} para alinear a la derecha o {k:=+10} para controlar el signo y el relleno.

Ejemplo conceptual: dado un mapeo v con una clave k cuyo valor es John Smith, la plantilla {k:>20} produce el nombre alineado a la derecha en un ancho de 20 caracteres. El especificador > indica alineación a la derecha, parecido a rjust. Si se quiere rellenar con otro carácter, se coloca antes de la alineación, por ejemplo ?>20 rellenaría con signos de interrogación a la izquierda. El formato = se usa para que el signo se mantenga a la izquierda del relleno, similar a zfill cuando trabajamos con números.

Algunos comportamientos interesantes: el especificador z convierte representaciones de cero negativo en ceros positivos en formatos numéricos, útil para presentación de floats y números complejos. También se pueden combinar ancho, signo y relleno, por ejemplo 0=+10 o =+08 para obtener relleno con ceros y posición del signo controlada.

Por qué usar format_map: permite separar claramente datos y plantilla, trabajar con diccionarios generados dinámicamente y evitar la necesidad de desempacar argumentos con ** cuando ya se dispone de un mapeo. Es especialmente útil en plantillas que se alimentan desde diccionarios de configuración, respuestas de APIs o resultados de procesos de ETL.

Buenas prácticas: validar que las claves esperadas existan en el diccionario para evitar KeyError; cuando se desea un comportamiento por defecto se puede usar collections.ChainMap o crear una clase dict con valores por defecto. Para plantillas más complejas conviene combinar format_map con funciones que preformateen valores, por ejemplo normalizar ceros negativos o formatear fechas antes de la sustitución.

En Q2BSTUDIO aplicamos estas técnicas de formateo en proyectos de software a medida y aplicaciones a medida donde la generación de informes, plantillas de correo o salidas para dashboards requiere precisión en presentación. Si tu empresa necesita soluciones que integren inteligencia artificial, agentes IA o análisis con Power BI, podemos ayudarte a automatizar la generación y formateo de contenidos dentro de flujos de datos.

Tu navegador ahora mismo tiene 23 pestañas abiertas y cada cambio entre Slack, pull requests en GitHub, respuestas en Stack Overflow y la documentación del proyecto fragmenta tu atención. Al cambiar de contexto pierdes el modelo mental y debes reconstruir el contexto desde cero. Investigaciones de la Universidad de California en Irvine confirman lo que sientes: los desarrolladores necesitan 23 minutos para reenfocarse plenamente tras una interrupción. Con 12 a 15 cambios de contexto diarios se trabaja a aproximadamente 40 por ciento de capacidad. La Regla de Una Pestaña cambia por completo esta ecuación.

Por qué el desorden de pestañas mata la productividad de los desarrolladores: cuando pasas de programar una API backend a depurar componentes frontend no solo cambias de archivo, reconstruyes sistemas enteros en tu cabeza: flujos de datos, dependencias, casos límite y decisiones arquitectónicas. Ese coste cognitivo tiene impacto económico real; empresas pierden miles de dólares por desarrollador al año por ineficiencias en el cambio de contexto.

Investigación sobre pestañas: estudios muestran tendencias preocupantes: 41.7 por ciento de las pestañas se mantienen abiertas como referencias permanentes, 28 por ciento de desarrolladores tienen problemas para encontrar pestañas necesarias cada día y 25 por ciento experimenta cuelgues del navegador por exceso de pestañas. El rendimiento del equipo se degrada notablemente con más de 20 pestañas abiertas. El navegador se convierte en un cajón de trastos digital donde la información importante se pierde y el foco queda fragmentado.

Qué es la Regla de Una Pestaña: principio central mantener solo una pestaña del navegador abierta mientras codificas. Cierra todo lo demás. Tu IDE, la terminal y las herramientas críticas deben vivir en aplicaciones de escritorio o en entornos dedicados. No se trata de montar un espectáculo de productividad sino de proteger el recurso más escaso: tu atención consciente.

Estrategia de implementación: comienza cada sesión de programación con una ventana fresca del navegador y abre únicamente la pestaña que necesitas para la tarea actual. Cuando requieras otra información cierra la pestaña actual y abre la nueva. De este modo el cerebro mantiene una profundidad de enfoque mayor en un solo contexto en vez de fragmentarse entre múltiples corrientes de información.

Fórmula de mejora del enfoque: desarrolladores que aplican single tasking alcanzan hasta 300 por ciento más profundidad de enfoque frente a quienes cambian múltiples pestañas. En la práctica los cambios de contexto diarios se reducen de 12 15 a 3 4 y la eficiencia percibida sube de alrededor de 40 por ciento a cerca de 90 por ciento.

Patrones comunes que matan el foco: caos de gestión de proyectos con Slack Jira GitHub Confluence correo Google Drive y herramientas de control de tiempo. Cada cambio de herramienta cuesta entre 3 y 5 minutos de atención. Con 50 o más cambios al día se pierden fácilmente 2.5 horas de trabajo productivo. La madriguera de la investigación ocurre cuando empiezas a depurar un fallo abres Stack Overflow ves problemas relacionados y terminas con 15 pestañas que ocultan el problema original.

Giro temporal: esta semana en Q2BSTUDIO hemos decidido dar un paso lateral hacia un proyecto de menor envergadura para tomar un respiro del esfuerzo actual. Llevamos tiempo trabajando en una iniciativa más ambiciosa y, para recuperar energía creativa y validar ideas con mayor rapidez, probaremos con algo más pequeño y manejable. En la próxima publicación compartiremos más detalles cuando la idea esté definida, siguiendo la filosofía de iterar rápido y aprender pronto.