Consejos y experiencias reales en ingeniería de software, IA aplicada y desarrollo de soluciones digitales que marcan la diferencia.

NOTGPT - IA Premium con personajes especializados Nuestro servicio ofrece personas de IA afinadas para dominios específicos con memoria semántica, comparación en tiempo real de respuestas y gestión avanzada de conversaciones potenciada por Redis 8 pensado para cargas de trabajo de IA.

Demo Visita NOTGPT.net para experimentar nuestras personas de IA con memoria semántica en tiempo real y almacenamiento inteligente de respuestas.

Cómo usamos Redis 8 Redis 8 actúa como capa de datos inteligente y en tiempo real con implementaciones centradas en IA que permiten alta disponibilidad baja latencia y escalado.

Limitación de tasa distribuida y gestión de carga de IA Multi nivel para usuarios free premium y admin con ventanas deslizantes respaldadas en Redis fallback a caché en memoria cuando Redis no está disponible y patrón circuit breaker para picos de carga de inteligencia artificial y agentes IA.

Cache de memoria semántica Inyección de memoria de persona en tiempo real caché de recuerdos semánticos frecuentes para reducir llamadas a LLM contexto consciente que guarda conversaciones semánticamente similares e invalidación dinámica cuando las personas aprenden nueva información.

Optimización de comparación de respuestas Caché inteligente para nuestro widget de comparación que evalúa varias respuestas de modelos estado de comparación compartido entre instancias y métricas de rendimiento en tiempo real guardadas en Redis para análisis instantáneo.

Gestión de sesiones multi instancia Estado de conversación distribuido para continuar conversaciones entre diferentes servidores selección y configuración de persona en tiempo real y persistencia de sesión que sobrevive reinicios y despliegues.

Arquitectura avanzada de fallback Estrategia híbrida con Redis como primaria y fallbacks inteligentes en memoria monitorización de salud con reconexión automática y despliegues sin tiempo de inactividad con degradación controlada.

Despliegue en producción Integración con Vercel KV para despliegue serverless configuración por entorno compatible con múltiples proveedores Redis manejo de errores con logging y monitoring detallado Redis 8 permite a nuestras personas de IA mantener contexto aprender de interacciones y ofrecer respuestas inteligentes garantizando escalabilidad y fiabilidad.

Implementación técnica clave Ejemplos de patrón usados incluyen limitadores de tasa multi nivel basados en claves por usuario y tier y almacenamiento temporal de memorias formateadas en Redis para accesos rápidos y reducción de costos de API de LLM.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es 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 aplicaciones a medida servicios de inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA power bi y soluciones completas de ciberseguridad Nuestro equipo diseña soluciones escalables integrando inteligencia artificial para empresas y servicios inteligencia de negocio que transforman datos en decisiones.

Servicios y palabras clave Servicios ofrecidos 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.

Contacto y propuesta de valor Si buscas integrar agentes IA o desplegar software a medida con garantía de seguridad y escalabilidad Q2BSTUDIO acompaña desde el diseño hasta el soporte operativo NOTGPT.net es un ejemplo de cómo combinamos IA para empresas con arquitecturas robustas y servicios cloud para entregar experiencia de usuario superior.

Presentación para el reto Redis AI Challenge Real-Time AI Innovators.

Workflow multiagente impulsado por Redis Orquestando instancias Claude Code para desarrollo de software concurrente

He construido un sistema de flujo de trabajo multiagente potenciado por Redis que permite a múltiples agentes de codificación IA instancias Claude Code colaborar en proyectos de software complejos sin conflictos ni trabajo duplicado. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad, hemos diseñado esta solución para entornos de producción que requieren coordinación fina entre agentes IA, integrando servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio para empresas que buscan potenciar su estrategia de datos y automatización.

Arquitectura y componentes principales span Orquestador span Desarrolladores span Code Sentinel span Test Orchestrator span Repository Guardian span Task Queue span Agent Registry span Message Bus span State Store span Distributed Locks span Priority Queue. Redis actúa como sistema nervioso central ofreciendo operaciones atómicas, mensajería en tiempo real y estructuras de datos versátiles que permiten a 8 tipos especializados de agentes trabajar en perfecta armonía.

Cómo utilizamos Redis 8 para coordinar agentes IA: span BRPOP workflow:tasks:pending 0 para que los agentes reclamen tareas de forma atómica evitando duplicados; span PUBLISH workflow:events:task_completed task:user-auth:ready-for-review y SUBSCRIBE workflow:events:* para sincronización instantánea; span SET workflow:locks:repository:main agent:dev:001 NX EX 300 para evitar conflictos de git y condiciones de carrera; span HSET workflow:agents:registry agent:001 status active capabilities backend,go para registrar capacidades y salud de agentes; span ZADD workflow:tasks:priority 100 task:critical:security-fix para colas de prioridad; span SETEX workflow:heartbeat:agent:001 30 alive para monitorizar latidos y detectar fallos.

Funciones de Redis 8 aprovechadas: sub-millisecond latency para coordinación en tiempo real; operaciones atómicas que eliminan condiciones de carrera; pub/sub para difusión instantánea de eventos; Lua scripting para flujos atómicos complejos; keyspace notifications para monitorización de latidos; pipeline commands para optimización de rendimiento.

Métricas de rendimiento obtenidas: latencia de reclamo de tareas menor de 100 ms; sobrecarga de coordinación de agentes menor de 1 por ciento CPU; soporte para concurrencia elevado probado con 50 o más agentes; cero conflictos detectados en pruebas de más de 10 000 operaciones.

Impacto en el mundo real: este sistema permite que equipos de desarrollo asistidos por IA trabajen como un equipo humano con roles especializados, acelerando la entrega y reduciendo errores. En Q2BSTUDIO aplicamos esta plataforma para ofrecer aplicaciones a medida y software a medida integrando inteligencia artificial e ia para empresas, respaldadas por ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, además de servicios inteligencia de negocio y Power BI para visualización y toma de decisiones.

Roles y flujo de trabajo colaborativo span Orquestador descompone funcionalidades en tareas; span Desarrolladores implementan en paralelo usando git worktrees; span Code Sentinel revisa cambios en tiempo real; span Test Orchestrator ejecuta pruebas continuamente; span Repository Guardian gestiona merges sin conflictos. Todo ello diseñado para agentes IA que trabajan en un entorno coordinado y escalable.

Ejemplo de flujo de implementación de una funcionalidad span LPUSH workflow:tasks:pending task:implement:user-auth ; span BRPOP workflow:tasks:pending 0 ; span SET workflow:locks:task:user-auth agent:dev:002 NX EX 3600 ; span HSET workflow:tasks:status:user-auth progress 50% ; span PUBLISH workflow:events:task_completed task:user-auth:ready-for-review ; span HSET workflow:reviews:user-auth status in-progress . Estos comandos muestran cómo Redis orquesta la asignación, el bloqueo distribuido, el seguimiento de estado y la revisión automatizada.

En Q2BSTUDIO ofrecemos soluciones completas que combinan desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida con inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi para mejorar el rendimiento y la toma de decisiones en empresas. Contacto y demo en workflow.fjorj.com para ver el sistema en acción y explorar integraciones con Claude Code e infraestructuras cloud.

Solo expuse un bucket S3 para probar... que podria salir mal

La seguridad en AWS no es solo para arquitectos de nube de grandes empresas sino que es critica para todos especialmente para quienes comienzan porque un paso en falso puede dejar tu aplicacion datos o incluso toda tu cuenta de AWS expuesta al mundo

En este articulo veras los 10 errores de seguridad mas comunes que cometen los nuevos usuarios de AWS como solucionarlos y que hacer en su lugar explicado en terminos sencillos para principiantes

1 - Usar la cuenta root para todo

Error Usar el usuario root de AWS la cuenta creada al registrarse para lanzar EC2 gestionar IAM o desplegar servicios

Solucion Crear un usuario IAM administrador con los permisos necesarios Activar MFA en la cuenta root Usar la cuenta root solo para facturacion y configuracion a nivel de cuenta

2 - Dejar los buckets S3 publicos por defecto

Error Crear un bucket para subir imagenes y olvidarse de bloquearlo resultado exposicion publica

Solucion Establecer politicas que nieguen el acceso publico por defecto Habilitar S3 Block Public Access Usar URLs prefirmadas si necesitas acceso publico controlado

3 - Ignorar las buenas practicas de IAM

Error Dar AdministratorAccess a todos porque es mas facil que afinar permisos

Solucion Aplicar el principio de menor privilegio Asignar solo las politicas necesarias a usuarios roles o grupos Usar roles de IAM para servicios como EC2 o Lambda

4 - No activar MFA autenticacion multifactor

Error Iniciar sesion solo con correo y contrasena sin una capa adicional de seguridad

Solucion Activar MFA para todos los usuarios IAM y la cuenta root Usar aplicaciones de MFA virtual como Google Authenticator o Authy

5 - Poner claves AWS en el codigo fuente

Error Incluir las claves de acceso y secret en el codigo o subirlas a repositorios publicos

Solucion Usar roles de IAM cuando ejecutes en AWS (EC2 Lambda) Utilizar perfiles de AWS CLI para desarrollo local Almacenar secretos en AWS Secrets Manager o en SSM Parameter Store

6 - Omitir el registro y monitoreo

Error No habilitar CloudTrail ni CloudWatch Logs asi que nadie sabe quien hizo que

Solucion Activar CloudTrail a nivel global Habilitar logs para S3 Lambda API Gateway Usar Amazon GuardDuty para deteccion de amenazas

7 - Abrir todos los puertos en los Security Groups

Error Permitir trafico entrante desde 0.0.0.0/0 a todos los puertos en Security Groups de EC2 o RDS

Solucion Abrir solo los puertos necesarios por ejemplo 22 para SSH 80 para HTTP Restringir direcciones IP a fuentes de confianza Usar bastion hosts o VPN para acceso interno

8 - No usar cifrado

Error Almacenar datos sensibles en texto plano en RDS S3 o EBS

Solucion Habilitar SSE Server Side Encryption en S3 Usar cifrado en reposo para RDS EBS y EFS Cifrar en transito con HTTPS y SSL TLS

9 - Olvidar presupuestos y alertas de gasto

Error Una instancia EC2 o RDS olvidada quema el Free Tier y tu tarjeta

Solucion Configurar AWS Budgets y alertas de coste Habilitar alarmas de facturacion en CloudWatch

10 - No eliminar recursos o credenciales sin usar

Error Dejar usuarios IAM antiguos llaves de acceso instancias de prueba o disparadores de Lambda sin control

Solucion Auditar y limpiar regularmente usuarios llaves y roles no usados Etiquetar y rastrear recursos para facilitar la limpieza Usar AWS Trusted Advisor para recomendaciones de seguridad

Resumen rapido - Cheatsheet de soluciones

Cuenta root para todo Crear usuario IAM administrador y activar MFA

S3 publico Bloquear acceso publico y usar URLs prefirmadas

Permisos admin para todos Aplicar menor privilegio

Sin MFA Activar MFA para root y usuarios IAM

Claves en codigo Usar roles y Secrets Manager

Sin logs Activar CloudTrail y GuardDuty

Puertos abiertos Restringir Security Groups

Sin cifrado Usar SSE y HTTPS en todas partes

Facturacion sorpresa Configurar presupuestos y alarmas

Recursos olvidados Limpiar y etiquetar regularmente

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure Ofrecemos servicios de software a medida aplicaciones a medida IA para empresas agentes IA servicios inteligencia de negocio e implementacion de Power BI Nuestro equipo ayuda a poner seguridad y buenas practicas desde el primer dia integrando controles de acceso gestion de secretos cifrado monitoreo y automatizacion para reducir riesgos y optimizar costes

Si buscas asesoramiento para endurecer tu entorno AWS o migrar con seguridad a la nube contacta con Q2BSTUDIO Nuestro enfoque combina experiencia en ciberseguridad inteligencia artificial y soluciones cloud para ofrecer productos y servicios a medida que protegen tus datos y aceleran la inteligencia de negocio

Comparte tus errores o consejos de seguridad y si este articulo te fue util sigue a Q2BSTUDIO para mas guias sobre 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

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