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De Afishka a Aticket: así nació una red multilingüe de venta de entradas construida sobre la sencillez y la pragmática de WordPress. Lo que empezó como Afishka, una guía en ruso para eventos en Israel, se transformó en Aticket, una red con portales locales, datos de eventos en tiempo real y comercio afiliado optimizado para múltiples regiones y monedas.

Arquitectura y decisiones clave: la base es WordPress con The Events Calendar para datos estructurados, WooCommerce para flujos de compra cuando hace falta, Elementor para landings rápidas, y un puñado de plugins propios para scraping y normalización. La automatización se apoya en Make.com y modelos de IA para mantener el contenido actualizado y las etiquetas de monetización limpias.

Capa de datos: la Discovery API de Ticketmaster alimenta eventos en vivo, envueltos en widgets reutilizables que filtran por país, recinto o promotor, normalizan fechas e imágenes y generan tarjetas SEO friendly con enlaces canónicos. Para fuentes sin API usamos un plugin de scraping propio con múltiples selectores, transformaciones por medio de ChatGPT para homogeneizar títulos y descripciones, y trabajos manuales y programados que evitan duplicados.

Internacionalización y comercio: la red se diseñó federada por países en lugar de un mega sitio único, lo que acelera el posicionamiento local y permite experiencia de usuario consistente. Soportamos coexistencia RTL y LTR, cambio de moneda por región e incluso por link para pruebas A B. Las pasarelas locales manejan particularidades como códigos operativos por categoría y control de stock por butaca para ventas directas.

Automatización y descubrimiento: usamos Google Trends para detectar picos por región y generar ideas de contenido, la IA reescribe biografías largas y resúmenes, y publicamos automáticamente en Telegram ante cambios en eventos. El sistema de afiliados normaliza UTM y sub IDs y registra leads con ventana de cookie y estados de comisionado, con posibilidad de override manual para disputas.

Desempeño y operaciones: múltiples proveedores de hosting para latencia local, cache de páginas, exclusiones selectivas en optimización de assets para no romper widgets, lazy load de imágenes y prioridad en la productividad del equipo editorial para que el contenido siga vivo.

Lo que funcionó: portales por país rankean más rápido para búsquedas de eventos, el stack basado en WordPress permitió iterar rápido, la estrategia API first mantiene el catálogo fresco y Telegram impulsó descubrimiento en audiencias rusohablantes. Lo que aprendimos: no sobreoptimizar assets críticos, dejar libertad a slugs nativos por idioma y conservar registros de atribución para resolver reclamaciones.

Qué sigue: mejorar el grafo de conocimiento de ciudades y recintos para deduplicar y enlazar entre locales, auto generar landing pages de artistas desde datos propios y de API, ampliar el flujo de video corto para YouTube Shorts y TikTok, y publicar un SDK público para que socios incrusten nuestros widgets de eventos.

Arranca Easy M-C-Peasy una nueva serie de videos sobre MCP que busca hacer accesible el Model Context Protocol para desarrolladores y empresas. MCP está ganando tracción como el lenguaje común para que agentes e LLMs se conecten con el mundo exterior, pero para quien llega nuevo puede resultar confuso entender su arquitectura, quiénes participan y por qué importa.

En el primer episodio explicamos de forma práctica y breve qué es MCP y por qué cambiará la forma en que se integran agentes IA con herramientas y servicios. Cubrimos los conceptos fundamentales del protocolo, cómo funcionan los registros o registries, y por qué la seguridad y la autenticación son pilares esenciales para desplegar agentes confiables.

Stacklok presenta ToolHive como ejemplo de proyecto open source que facilita y protege la conexión de agentes con herramientas externas. La idea principal es que MCP permita interoperabilidad: que distintos modelos y agentes hablen un mismo idioma para descubrir y usar capacidades del entorno sin reinventar conectores una y otra vez.

Si te preguntas por dónde empezar, los temas clave son entender los componentes del protocolo, cómo publicar y consumir descriptores de herramientas, y qué prácticas de seguridad aplicar en cada punto. En episodios posteriores profundizaremos en autenticación, autorizaciones, diseño de registries y patrones de arquitectura para agentes escalables.

Guía de pruebas de microservicios SQS con Signadot Sandboxes

Introducción Bienvenido a una guía práctica para probar microservicios que usan Amazon SQS y Signadot Sandboxes en un entorno local con Minikube. Este enfoque permite iterar rápidamente sobre consumidores orientados a mensajes sin redeployar todo el stack, aislar cambios en sandboxes, observar el flujo de mensajes en tiempo real y probar integraciones SQS y SNS de forma segura durante el desarrollo.

Qué lograrás En esta guía aprenderás a desplegar microservicios que usan SQS en Kubernetes, ejecutar productores y consumidores en versiones baseline y sandboxed, entender el patrón SNS a SQS para fanout, crear sandboxes para consumidores y productores, y comprobar en tiempo real el ruteo selectivo de mensajes basados en claves de enrutamiento.

Requisitos previos Minikube con Docker y Helm en tu máquina local. Iniciar Minikube con minikube start --driver=Docker y, si quieres usar el daemon de Docker de Minikube, ejecutar eval $(minikube docker-env). Verificar el cluster con kubectl cluster-info. Cuenta AWS activa o LocalStack para emular servicios. Crear un usuario IAM con permisos para SNS y SQS y generar claves de acceso que deberás almacenar en un Secret de Kubernetes en k8s/secrets.yaml codificadas en base64. Cuenta de Signadot y operator instalado en el cluster siguiendo la guía oficial y la herramienta signadot CLI instalada localmente.

Preparación del proyecto Clona el repositorio del ejemplo y revisa la estructura de carpetas para identificar apps consumidor, productor y frontend, módulos compartidos para SQS y SNS, configuración de sandboxes y manifiestos Kubernetes. Construye la imagen Docker del demo con docker build -t sqs-signadot:latest . y verifica que la imagen exista en el repositorio de Minikube.

Despliegue básico Crea un namespace, aplica configmaps, deployments y secretos con kubectl apply -f k8s y comprueba los pods con kubectl -n aws-sqs-app get po. A continuación establece la conexión local de Signadot para exponer servicios en tu máquina con signadot local connect --config ~/.signadot/config.yaml. Este proceso actualiza hosts y configura el túnel para que puedas acceder al frontend y a otros servicios como si estuvieran locales.

Inicializar SQS y SNS desde el código En el arranque condicional del productor o consumidor puedes crear la cola SQS y el topic SNS por código usando los clientes AWS. El flujo típico es crear la cola, crear el topic, obtener el ARN de la cola y suscribirla al topic para habilitar el patrón SNS a SQS fanout. Esto facilita provisionar infraestructura ligera durante el desarrollo sin depender de consolas manuales.

Flujo baseline sin sandboxes El productor publica mensajes en la cola SQS con send_message y el consumidor baseline los procesa normalmente. Puedes usar el frontend expuesto por Signadot para enviar mensajes y verificar que el consumidor baseline los recoge y los registra en Redis o cualquier sistema de logs que uses.

Propagación de contexto con OpenTelemetry Para preservar contexto entre productor, mensajes y consumidor usa la auto instrumentación de OpenTelemetry. Al construir la imagen instala los paquetes de OTel y arranca las aplicaciones con opentelemetry-instrument uvicorn apps.producer.app:app ... Esto permite propagar baggage y cabeceras de contexto sin modificar el código de aplicación, facilitando el ruteo selectivo en sandboxes.

Pruebas con Signadot Sandboxes Un sandbox de Signadot es un entorno aislado y de corta duración que permite probar versiones nuevas sin afectar el tráfico de pruebas compartido. En los consumidores sandbox se instancian suscriptores dedicados por sandbox, se filtran mensajes irrelevantes consultando la API de Routes y se preserva el contexto propagando la routing key entre servicios.

Ruteo selectivo y claves de enrutamiento El consumidor en modo sandbox extrae la routing key del baggage de OpenTelemetry y consulta periódicamente la API de rutas de Signadot para saber si debe procesar ese mensaje. Si la clave no coincide, el consumidor libera inmediatamente el mensaje con change_message_visibility VisibilityTimeout 0 para que otros consumidores puedan tomarlo, garantizando aislamiento y eficiencia en la entrega.

Crear un sandbox de consumidor Define un manifiesto Sandbox que haga fork del deployment del consumidor y aplícalo con signadot sandbox apply -f ./sandbox/sqs_sandbox.yaml --set cluster=crop-staging-1. Verifica la aparición del pod forked con kubectl -n aws-sqs-app get po y observa cómo el nuevo pod sandbox se integra en el cluster pero opera con variables de entorno y comportamiento aislado.

Implementar patrón SNS a SQS y sandbox del productor Para demostrar fanout publica mensajes desde un productor sandbox hacia un topic SNS y mantén consumidores baseline o sandbox que reciban los mensajes en la cola SQS suscrita. Puedes crear un sandbox del productor que active una variable de entorno SNS_FANOUT_PUBLISH para alternar entre publicar directamente en la cola o publicar en SNS, y así simular escenarios de broadcast y pruebas paralelas.

Router group de Signadot Para coordinar pruebas entre varios sandboxes crea un Route Group que agrupe sandboxes por etiquetas y dirija el tráfico según selectores. Aplica el manifiesto con signadot routegroup apply -f ./sandbox/sns-sqs-router-grp.yaml --set cluster=crop-staging-1 para habilitar ruteo conjunto entre sandboxes de productor y consumidores.

Escenarios posibles Escenario baseline: productor publica en SNS o SQS y el consumidor baseline procesa el mensaje. Escenario sandbox: productor sandbox publica y consumidores sandbox específicos, identificados por routing key, procesan mensajes sin afectar al consumidor baseline. Este enfoque permite validar nuevas lógicas de procesamiento, encabezados y manejo de errores en entornos representativos.

Buenas prácticas y recomendaciones Mantén las credenciales AWS en Secrets de Kubernetes, usa LocalStack si no quieres consumir recursos en AWS, automatiza la creación de recursos mínimos desde el arranque para reproducibilidad y registra métricas y trazas con OpenTelemetry para depuración. Aprovecha Signadot para crear entornos efímeros que reduzcan riesgos al validar cambios.

Refactor Hoy, Avanza Mañana: Herramientas que te salvan de ti mismo

Refactorizar sin herramientas es como escalar en libre sin arnés. Se puede hacer, pero el riesgo de desastre crece con cada cambio. Para avanzar rápido y seguro necesitas automatizar comprobaciones, medir impacto y disponer de redes de seguridad. En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ayudamos a equipos a transformar código sin miedo, integrando buenas prácticas y soluciones que incluyen inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure.

Linters y formateadores Mantén el código limpio automáticamente antes de tocar una sola línea. Herramientas como php-cs-fixer y PHP_CodeSniffer para PHP, ESLint y Prettier para JavaScript y TypeScript, o black y flake8 para Python, evitan revisiones centradas en el formato y mantienen el repositorio consistente incluso después de refactorizar decenas de archivos.

Análisis estático Detecta problemas sin ejecutar el código. PHPStan, Psalm y Rector en PHP, el compilador TypeScript con tsc --noEmit o SonarLint para JS/TS, y mypy o pylint para Python detectan discrepancias de tipos, código inalcanzable y usos peligrosos antes de que lleguen a producción.

Métricas y calidad No puedes mejorar lo que no mides. Herramientas que analizan complejidad por función o clase, duplicación, acoplamiento y responsabilidades excesivas te ayudan a priorizar refactors. Ejemplos: PHP Insights, PHP Mess Detector, complexity-report o plato. En Q2BSTUDIO aprovechamos estas métricas para diseñar planes de mejora adaptados a cada cliente y proyecto.

Tests y cobertura No hay refactor sin tests. Los tests unitarios, de integración y de regresión son la red de seguridad que te permite cambiar estructuras con confianza. Usa cobertura para guiar las pruebas: Xdebug con PHPUnit y herramientas de mutation testing como Infection en PHP, jest --coverage o vitest en JS, coverage.py con pytest en Python. Si trabajas aplicaciones a medida confía en procesos que incluyan pruebas automáticas desde el primer commit.

Integración continua Automatiza las comprobaciones en cada push o pull request. Un pipeline de CI bien diseñado ejecuta linters, análisis estático, tests y build. Plataformas como GitHub Actions, GitLab CI o CircleCI permiten ejecutar estos pasos y desplegar previsualizaciones. En nuestros proyectos combinamos CI/CD con controles de seguridad y despliegues a entornos cloud para garantizar estabilidad.

Feature flags Si tu refactor afecta rutas de código en producción, las banderas de funcionalidad permiten desplegar código desactivado, habilitarlo a grupos de usuarios o revertir instantáneamente sin nuevo deploy. Esto reduce riesgos en cambios grandes y facilita experimentación controlada.

Stack de ejemplo sugerido para proyectos modernos Linting PHP php-cs-fixer o PHP_CodeSniffer Linting JS ESLint y Prettier Análisis estático PHPStan y tsc Test runner PHPUnit y Jest Coverage Xdebug y jest --coverage Calidad PHP Insights o SonarQube CI/CD GitHub Actions o similar Feature toggles flags personalizadas o servicios especializados

ANZ ha anunciado recortes significativos que afectarán a 3500 empleados y 1000 contratistas, con un impacto especialmente notable en su división tecnológica. Estos ajustes no solo representan una reestructuración interna, sino que generan una oleada de talento disponible y proyectos críticos que requieren continuidad inmediata en desarrollo, operaciones y seguridad.

Las pérdidas de personal en áreas de TI pueden provocar retrasos en iniciativas de transformación digital, riesgos en ciberseguridad y la necesidad de replantear estrategias en la nube. Al mismo tiempo, crean oportunidades para proveedores externos que ofrezcan soluciones rápidas y seguras: desde aplicaciones de negocio hasta migraciones a entornos cloud. Si su organización necesita asegurar continuidad de proyectos o acelerar entregas, nuestro equipo puede colaborar como extensión de su equipo técnico.

Pruebas de búsqueda con IA para veteranos: cómo la tecnología puede mejorar el acceso a servicios y recursos

En primer lugar, a nivel federal. Traducción de In federal first: En primer lugar, a nivel federal. Las pruebas de búsqueda basadas en inteligencia artificial ofrecen una oportunidad única para ayudar a veteranos a encontrar prestaciones, apoyo médico, empleo y recursos comunitarios con mayor rapidez y precisión.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones que combinan inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para crear experiencias seguras y eficientes. Nuestros equipos diseñan desde buscadores inteligentes hasta agentes IA que pueden entender consultas naturales, priorizar resultados relevantes para veteranos y adaptarse a cambios normativos o de datos.

Implementar pruebas de búsqueda con IA implica aspectos clave como la integración de datos heterogéneos, la privacidad y la seguridad de la información, y la optimización del rendimiento en entornos cloud. Ofrecemos arquitecturas escalables y seguras que aprovechan tanto servicios cloud AWS como Azure y políticas de seguridad avanzadas para proteger datos sensibles de veteranos.

Grant Thornton consolida 60 TB de datos de Microsoft 365 con Veeam en una iniciativa que mejora la recuperación ante desastres, la gestión de cumplimiento y la eficiencia operativa. Al centralizar copias de seguridad y optimizar políticas de retención, la firma ha conseguido reducir tiempos de restauración, minimizar riesgos y garantizar continuidad del negocio en entornos híbridos y cloud.

La solución basada en Veeam permite una visibilidad completa de los activos de Microsoft 365, incluyendo Exchange, OneDrive, SharePoint y Teams, y facilita la migración y archivado seguro de volúmenes masivos de información. También desplegado en IAM y Salesforce.

Este tipo de proyectos aporta beneficios claros para empresas que manejan grandes cantidades de datos y requieren trazabilidad, auditoría y capacidades avanzadas de búsqueda. La combinación de backup robusto, cifrado y orquestación de restauración es clave para cumplir normativas y proteger la reputación corporativa frente a incidentes de seguridad.

La proliferación de modelos de lenguaje a gran escala en entornos de producción ofrece capacidades inéditas para automatización, generación de contenido y experiencias personalizadas, pero también introduce riesgos importantes si no se aplican salvaguardas adecuadas. En este artículo presentamos un enfoque práctico para proteger LLMs en producción mediante medidas de seguridad de datos y resistencia a inyecciones de prompts, y explicamos cómo Q2BSTUDIO puede ayudar a implantar estas soluciones en proyectos de software a medida.

Objetivo de la protección: el objetivo principal es permitir despliegues de LLMs seguros y fiables que eviten fugas de información, mitiguen ataques de prompt injection, impongan límites éticos y mejoren la calidad de las respuestas. Esto se traduce en proteger datos sensibles, prevenir manipulaciones maliciosas, reducir sesgos y mantener la integridad de los procesos automatizados en entornos de producción.

Características clave: una estrategia robusta de guardrails para LLMs debe incluir validación de entradas para filtrar y sanear prompts potencialmente peligrosos, filtrado de salidas para detectar y redacción de información sensible como datos personales o credenciales, detección de contenido dañino y moderación, y mecanismos de control como rate limiting y logging para auditoría y respuesta a incidentes. También es recomendable implementar un motor de reglas personalizable que permita adaptar políticas a requisitos regulatorios o de negocio, y técnicas avanzadas como watermarking para trazabilidad de salidas de modelos.

Entre las técnicas aplicables están la detección de entidades y redacción automática para evitar exposición de PII, reescritura de prompts para neutralizar instrucciones maliciosas, reescritura de respuestas para corregir inexactitudes o sesgos, análisis de sentimiento para bloquear intentos con intención maliciosa, y patrones por expresiones regulares o listas de bloqueo para amenazas conocidas.

Buenas prácticas de integración: diseñe un punto centralizado de configuración de políticas de seguridad que actúe como middleware entre el cliente y el modelo. Monitorice y registre todas las interacciones para auditoría y aprendizaje, aplique limitación de tasa para proteger contra abusos y ataques de denegaciAln de servicio, y use pruebas continuas de pentesting y simulación de ataques para validar la resistencia a inyección de prompts. La integración con frameworks populares y con pipelines de CI/CD facilita despliegues repetibles y revisables.

Ejemplo de flujo de trabajo: 1) el sistema valida y sanea el prompt del usuario; 2) se aplica reescritura del prompt si es necesario para contextualizar y estabilizar la respuesta; 3) el LLM genera una respuesta que pasa por filtros de salida y detección de entidades; 4) si se detecta contenido sensible o malicioso se redacta o se vuelve a solicitar la generación; 5) todas las interacciones se registran para trazabilidad y mejora continua.

Los errores son parte inevitable del desarrollo de software. Ya sea un typo, una llamada a una API que falla o una entrada inesperada del usuario, los errores en JavaScript pueden romper una aplicación si no se manejan correctamente. Un buen manejo de errores hace que la aplicación sea fiable, fácil de depurar y amigable para el usuario. A continuación se presentan patrones esenciales de manejo de errores en JavaScript, con ejemplos y buenas prácticas aplicables tanto a proyectos pequeños como a desarrollos profesionales realizados por empresas como Q2BSTUDIO.

1. El clásico try...catch El método más común para capturar errores en JavaScript es try...catch. Ejemplo práctico: function parseJSON(data) { try { return JSON.parse(data); } catch (error) { console.error(Invalid JSON:, error.message); return null; } } console.log(parseJSON({ name: Anshul })); console.log(parseJSON(invalid-json)); Buenas prácticas: siempre proveer un fallback cuando algo falla y registrar errores con contexto, no solo un mensaje genérico.

2. Uso de finally finally se ejecuta tanto si la operación tuvo éxito como si falló, y es útil para liberar recursos. Ejemplo: function fetchData() { try { console.log(Fetching data...); throw new Error(Network issue!); } catch (error) { console.error(Error:, error.message); } finally { console.log(Cleanup resources, close connections, etc.); } } fetchData(); Buenas prácticas: usar finally para cerrar conexiones, liberar manejadores de archivos o actualizar estados de carga.

3. Manejo de errores con async/await Cuando se usa async/await, envolver en try...catch las operaciones asíncronas. Ejemplo: async function getUser() { try { const res = await fetch(https://api.example.com/user); const data = await res.json(); console.log(data); } catch (error) { console.error(Failed to fetch user:, error.message); } } getUser(); Buenas prácticas: asumir que las llamadas de red pueden fallar y mostrar mensajes comprensibles para el usuario en lugar de crashar la app.

4. Manejo de errores centralizado En lugar de dispersar try...catch por todo el código, usar un manejador central que consolide el logging y el envío a servicios de monitorización. Ejemplo: function handleError(error) { console.error(Global Error Handler:, error.message); // enviar error a un servicio como Sentry } async function safeExecute(fn) { try { await fn(); } catch (error) { handleError(error); } } safeExecute(async () => { throw new Error(Something broke!); }); Buenas prácticas: centralizar facilita el mantenimiento, la integración con herramientas y la correlación de errores.

5. Degradación elegante con valores por defecto En algunos casos es preferible devolver un valor por defecto antes que provocar un fallo visible. Ejemplo: function getUserName(user) { try { return user.profile.name; } catch { return Guest; } } console.log(getUserName({ profile: { name: Anshul } })); console.log(getUserName(null)); Buenas prácticas: usar fallbacks para errores no críticos y registrar los problemas importantes para su posterior análisis.

6. Error boundaries en aplicaciones frontend En frameworks como React es recomendable usar error boundaries para evitar que un error de render provoque el cierre total de la interfaz. Ejemplo en React con entidades HTML: class ErrorBoundary extends React.Component { constructor(props) { super(props); this.state = { hasError: false }; } static getDerivedStateFromError() { return { hasError: true }; } componentDidCatch(error, info) { console.error(Error caught:, error, info); } render() { if (this.state.hasError) { return <h2>Something went wrong!</h2>; } return this.props.children; } } Buenas prácticas: envolver componentes críticos y mostrar interfaces de degradación amigables al usuario.

7. Clases de error personalizadas Crear tipos de error propios facilita la gestión de casos de negocio específicos. Ejemplo: class ValidationError extends Error { constructor(message) { super(message); this.name = ValidationError; } } function validateAge(age) { if (age < 18) { throw new ValidationError(Age must be 18+); } return true; } try { validateAge(16); } catch (error) { if (error instanceof ValidationError) { console.error(Validation failed:, error.message); } else { throw error; } } Buenas prácticas: emplear errores personalizados para validaciones, permisos y reglas de negocio.

Buenas prácticas finales No ocultar errores silenciosamente, siempre registrarlos. Usar mensajes significativos y con contexto. Centralizar el manejo de errores para mejorar mantenibilidad. Implementar clases de error personalizadas para facilitar el debugging. Integrar monitorización y alertas con herramientas como Sentry o soluciones propias. Mostrar al usuario mensajes amigables en lugar de trazas de pila crudas.