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Marcia Villalba

Podcast y newsletter semanal de noticias sobre AWS y serverless en Español Hosted by Marcia Villalba desplegando.substack.com

  1. hace 1 día

    DynamoDB ya carga datos masivos desde S3

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Esta semana, el miércoles 11 de noviembre, hacemos el vivo de re:Invent. No importa si te quedas en casa o vas a Las Vegas, es el evento más importante del año para AWS, así que ven al vivo y te contamos todo. Regístrate acá para que te llegue el link y toda la información. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🚀 Nueva funcionalidad de carga masiva en Amazon DynamoDB AWS ha lanzado la funcionalidad de ‘bulk put items’ para Amazon DynamoDB, permitiendo cargar grandes conjuntos de datos desde Amazon S3 directamente en tablas existentes de DynamoDB. Este proceso se ejecuta de manera asincrónica, lo que significa que DynamoDB puede leer, validar y escribir ítems en segundo plano sin necesidad de construir o mantener pipelines de ingesta propios. La carga masiva utiliza capacidad de sistema dedicada, evitando la competencia con el tráfico normal de lectura y escritura de la aplicación, y no afecta a las métricas, alarmas ni reglas de autoescalado de CloudWatch. Los usuarios pueden elegir entre niveles de rendimiento Estándar y Acelerado, y soporta archivos de entrada en formato JSON de DynamoDB o Amazon Ion, con opción de compresión gzip o zstd. Además, esta función admite expresiones de condición por ítem, facilitando casos como inserciones únicas y actualizaciones controladas por versiones. DynamoDB genera un informe de salida que contiene los ítems que no pudieron ser escritos, junto con las razones del fallo, lo que la convierte en una herramienta útil para refrescos de datos, enriquecimiento de catálogos, migraciones y otras tareas de carga de datos a gran escala. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS. 🤖 Amazon Bedrock AgentCore lanza Web Answer: Respuestas inteligentes y rápidas AWS ha anunciado la disponibilidad general de Web Answer en Amazon Bedrock AgentCore, una capacidad gestionada que proporciona respuestas sintetizadas y citadas a preguntas en lenguaje natural a través de una única llamada de herramienta. Ya no es necesario construir y mantener flujos de trabajo separados para búsqueda, recuperación, síntesis y citación. Con Web Answer, se pueden ejecutar múltiples búsquedas en paralelo, revisar páginas relevantes, verificar hechos y devolver una respuesta consolidada con citas. La configuración se puede completar rápidamente al añadir Web Answer como un objetivo a un Gateway de AgentCore existente. 🔗 Para más detalles, consulta el artículo original en el blog de AWS. 🔑 Nuevo AWS Account Access Manager: roles IAM flexibles con acceso centralizado AWS Account Access Manager proporciona una forma centralizada de asignar roles IAM existentes a usuarios y grupos gestionados a través de AWS IAM Identity Center. Esta herramienta combina el punto de federación único de IAM Identity Center con la personalización y flexibilidad que ofrecen los roles IAM nativos, permitiendo a las organizaciones gestionar el acceso a múltiples cuentas de AWS sin crear identidades duplicadas ni configuraciones de federación separadas para cada cuenta. El servicio permite a los administradores asignar roles de manera centralizada, mientras que los equipos pueden seguir creando roles adaptados a sus aplicaciones y necesidades comerciales. Las organizaciones pueden utilizar etiquetas de rol y sesiones para el control de acceso basado en atributos, condiciones de políticas de confianza para restricciones precisas y rutas de roles para una mejor organización a gran escala. Account Access Manager puede operar de forma independiente o junto a conjuntos de permisos de IAM Identity Center. Esto otorga a las organizaciones la flexibilidad de usar conjuntos de permisos para accesos estandarizados y Account Access Manager para escenarios que requieran roles IAM personalizados, manteniendo al mismo tiempo visibilidad centralizada sobre el acceso y la actividad de los usuarios. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Account Access Manager 🌐 AWS demuestra que su Nube Soberana Europea puede operar de forma independiente Recientemente, AWS llevó a cabo un ejercicio técnico que evidenció que su Nube Soberana Europea puede operar sin depender de infraestructuras fuera de la Unión Europea. Durante esta prueba, AWS desactivó sistemas considerados no críticos para el funcionamiento de la nube, incluida la conectividad con la red global de AWS, y redirigió el tráfico de manera segura a través de Internet público, utilizando solo sus propios recursos de hardware y software. El ejercicio fue llevado a cabo por personal de AWS residente en la UE, lo que garantiza un control y operación local. Durante esta prueba, las cargas de trabajo de los clientes continuaron operando y se mantuvo el acceso a sus datos. La disponibilidad del servicio en la Nube Soberana Europea y en otras regiones de AWS no se vio afectada, y una vez finalizado el ejercicio, el tráfico de red volvió a su ruta normal. Esta demostración proporciona pruebas técnicas y operativas de que la Nube Soberana Europea de AWS está diseñada para operar de manera independiente en la UE, apoyando a los clientes con estrictos requisitos de residencia de datos, autonomía operativa y soberanía digital. 🔗 Para más detalles, lee el artículo completo en el blog de AWS. 🚀 Serverless ICYMI: las novedades más importantes del Q3 2026 AWS ha publicado su resumen ‘Serverless ICYMI Q3 2026’, donde se destacan los lanzamientos más significativos, actualizaciones de características y recursos técnicos del tercer trimestre de 2026. Uno de los puntos centrales es la mejora en las arquitecturas orientadas a eventos, con un enfoque en Amazon EventBridge, AWS Lambda y Amazon SQS. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Serverless ICYMI Q3 2026 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🚀 Kimi K3.1 Pro (Highspeed) ahora disponible en Amazon Bedrock → Leer más 🔍 Amazon Redshift expande el tipo de datos SUPER para almacenar cadenas de hasta 16 millones de bytes → Leer más ⚙️ AWS Lambda durable functions aumenta las cuotas de ejecución y de API por defecto → Leer más 💡 Amazon Q Developer en la consola pasa a llamarse AWS Assistant → Leer más 💰 La monetización de tráfico de IA en AWS WAF ahora admite pagos en moneda fiat vía Stripe → Leer más 🏞️ Amazon S3 Tables ahora proporciona un camino simple y rentable para la modernización de lagos de datos → Leer más 📊 Amazon CloudWatch ahora soporta claves API para trazas de OpenTelemetry → Leer más 🆕 Amazon Aurora MySQL 8.4.10 ya está disponible → Leer más 🛠️ Amazon Aurora MySQL 3.14 (compatible con MySQL 8.0.46) ya está disponible → Leer más 🔼 Amazon CloudFront ahora permite pedir aumentos de cuota en autoservicio desde Service Quotas → Leer más 🔍 Amazon Textract estrena un modelo de detección de texto actualizado → Leer más 🗄️ AWS Systems Manager Parameter Store ahora permite organización y validación con tipos de datos integrados → Leer más 🎬 Video de la Semana El video de esta semana es súper interesante porque respondemos una de las preguntas más comunes en entrevistas de trabajo: “explícame qué pasa cuando escribes una URL en el navegador”. Y lo mejor es que te lo muestro con servicios de AWS. 📚 Artículos Interesantes 🤖 Cómo convertir workflows de Step Functions en herramientas para agentes con AgentCore Gateway Este artículo explica cómo los workflows de AWS Step Functions pueden ser expuestos como herramientas para agentes de IA a través de Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Con el conector de Step Functions integrado, un agente puede decidir cuándo ejecutar un workflow y qué entrada proporcionar, mientras que Step Functions continúa controlando el orden de ejecución y la gestión del estado. Puntos clave: * Reutilización de Workflows Existentes: Los workflows Standard y Express de Step Functions pueden convertirse en herramientas para agentes de IA sin necesidad de rediseñarlos. * Separar Decisiones de Ejecución: El agente de IA decide cuándo invocar el wo… This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  2. 2 nov

    Tus agentes IA ahora usan Step Functions

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. ¡Espero que hayan tenido unos terroríficos Halloween! Ahora, entramos en noviembre, el mes de re:Invent. Quiero invitarlos al evento que realizaré junto a Miguel Ángel Muñoz y Óscar Cortez, donde hablaremos sobre cómo prepararse para re:Invent, ya sea desde casa o desde Las Vegas. Compartiremos expectativas y nuestras predicciones sobre lo que está por venir. Te dejo el link para registrarte. Si tienes comentarios o sugerencias, escríbeme en LinkedIn, X, o Instagram. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🤖 AWS Step Functions ahora disponibles como herramientas para agentes AI AWS anunció que los agentes AI de Amazon Bedrock ahora pueden utilizar flujos de trabajo existentes de AWS Step Functions como herramientas a través de Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Gracias al Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), un agente puede determinar cuándo iniciar un flujo de trabajo y proporcionar las entradas necesarias, mientras que Step Functions ejecuta cada paso de acuerdo con su lógica predefinida. Esta capacidad da soporte tanto a flujos de trabajo estándar como a flujos de trabajo exprés, permitiendo que los agentes AI desencadenen procesos comerciales confiables y de múltiples pasos. Por ejemplo, un agente de atención al cliente podría iniciar un flujo de trabajo de reembolso que realiza verificaciones de elegibilidad, obtiene aprobación y emite créditos de manera consistente. Los agentes también pueden inspeccionar las ejecuciones de flujo de trabajo para identificar fallos y señalar el paso que requiere atención. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS. 🛡️ AWS WAF facilita la integración automática del SDK de JavaScript con Amazon CloudFront AWS ha anunciado la integración automática del SDK de JavaScript de AWS WAF con las distribuciones de Amazon CloudFront. Al habilitar esta función, CloudFront añade automáticamente la etiqueta de script del SDK a las respuestas HTML que sirve, eliminando la necesidad de modificar el código de la aplicación, los procesos de construcción o las tuberías de despliegue. El SDK proporciona señales del lado del cliente utilizadas por los grupos de reglas gestionadas de control de bots, prevención de toma de control de cuentas (ATP) y prevención de fraude en la creación de cuentas (ACFP) de AWS WAF. Anteriormente, los desarrolladores debían agregar y mantener manualmente la etiqueta de script en cada página protegida, lo que generaba trabajo adicional y posibles brechas de configuración. 🔗 Para más detalles, visita el anuncio completo de AWS. 📊 Nueva herramienta para observar funciones duraderas de AWS Lambda AWS ha lanzado el ‘Durable Execution Telemetry Exporter’, una herramienta para mejorar la observación de funciones duraderas de AWS Lambda. Dado que estas funciones pueden abarcar múltiples invocaciones, los logs tradicionales por invocación se vuelven insuficientes para entender la ejecución de un extremo a otro. El Durable Execution Telemetry Exporter crea un registro acumulativo de cada ejecución duradera, incluyendo el estado de ejecución, historial de operaciones, tiempos, reintentos, entradas y salidas, tiempos de espera, callbacks y errores. Se integra como un plugin dentro del SDK de ejecución duradera, requiriendo solo un pequeño cambio en la configuración. Este exportador envía telemetría en formato JSON a los logs de CloudWatch de la función Lambda, pero también permite configurar destinos adicionales como Amazon S3, DynamoDB, Aurora y OpenSearch Service. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS. 🌟 OpenAI GPT-6.1 Terra está disponible en Amazon Bedrock El 26 de octubre de 2026, AWS anunció la disponibilidad general del modelo OpenAI GPT-6.1 Terra a través de Amazon Bedrock. Este modelo está diseñado para equilibrar capacidad, velocidad y costo, optimizando así el uso en cargas de trabajo empresariales cotidianas. Las organizaciones pueden acceder al modelo a través de las APIs de Amazon Bedrock o configurar ChatGPT Work y Codex para utilizarlo en Bedrock. Entre las aplicaciones potenciales se encuentran la redacción de propuestas, la interpretación de dibujos técnicos, el análisis de bases de código y la creación de agentes de IA que interactúan con sistemas empresariales. También se pueden aplicar características de seguridad, gobernanza, control de acceso y auditoría de AWS a las cargas de trabajo del modelo. 🔗 Para más información, visita la página de Amazon sobre OpenAI GPT-6.1 Terra. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🔐 Amazon Aurora ahora soporta el intercambio de claves TLS post-cuántico → Leer más ⚡ AWS Lambda ahora soporta la carga perezosa SOCI (Seekable OCI) para Instancias Gestionadas → Leer más 📊 Introduciendo colecciones de series temporales para la próxima generación de Amazon OpenSearch Serverless → Leer más 🌐 Amazon CloudFront ahora proporciona detalles de ISP del espectador y TLS post-cuántico → Leer más 🔒 Amazon MSK ahora soporta TLS 1.3 para datos en tránsito → Leer más ⚙️ Amazon Aurora serverless ahora admite hasta 384 ACUs → Leer más 🔍 La búsqueda web en Amazon Bedrock ahora admite filtrado por dominio y controles de ubicación del usuario → Leer más 🎬 Video de la Semana En el video de la semana toco un tema que cada vez veo más en LinkedIn: el rol de forward deployed engineer. Si todavía no lo tenés muy claro, y no sabes de que va ese rol o como me dijo alguien en los comentarios, que es su rol pero el le llamaba “pulpo apaga incendios”… tenés que mirar este video. 📚 Artículos Interesantes 🎃 Historias de Terror en la Facturación de AWS: 10 Monstruos en tu Factura Este artículo presenta diez incidentes reales de facturación de AWS que, en conjunto, alcanzaron aproximadamente USD 258,000 antes de los reembolsos. Cada historia destaca cómo configuraciones aparentemente inofensivas o recursos olvidados pueden generar cargos inesperadamente altos. Puntos clave: * Costos inesperados provienen frecuentemente de cargas de trabajo normales, infraestructuras inactivas y solicitudes de alto volumen. * La automatización puede multiplicar errores a gran velocidad, como en el caso de la recursión de Lambda y los ciclos de eventos en S3. * La prevención de costos debe estar integrada en las operaciones, utilizando presupuestos de AWS, alertas de facturación y eliminando recursos no utilizados. 🎯 Reflexión: La lección más importante es que los costos de AWS pueden crecer rápidamente, incluso cuando una aplicación parece estar inactiva. Es esencial monitorear constantemente el uso, comprender la mecánica de precios de AWS y establecer controles de costos antes de desplegar cargas de trabajo. 📖 Leer el artículo completo ⚡ Lambda Web Functions: El Equilibrio entre Costo y Rendimiento En este artículo se analiza el modelo de costos de AWS Lambda Web Functions, que opera como un servidor HTTP persistente dentro del entorno de Lambda. Puntos clave: * Costo de Memoria: La memoria es facturada incluso en períodos de inactividad del entorno, no solo durante la ejecución de solicitudes. * Esperas de I/O: Las consultas a bases de datos y APIs externas consumen poca CPU, pero la memoria se sigue facturando durante estas esperas. * Optimización de Recursos: Es crucial ajustar la concurrencia y la duración de los entornos para evitar costos innecesarios mientras se optimiza el rendimiento. 🎯 Reflexión: Entender el costo asociado al uso de Lambda Web Functions puede ser decisivo para optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Un balance adecuado entre reutilización de entornos y control de costos puede impactar positivamente en la rentabilidad de tus proyectos. 📖 Leer el artículo completo 🔗 Acoplamiento Invisible: Cuando Tus Microservicios se Convierten en un Monolito Distribuido Este artículo aborda el acoplamiento invisible que puede surgir en arquitecturas de microservicios, llevando a situaciones similares a un monolito distribuido. Puntos clave: * Conciencia sobre el Acoplamiento Invi… This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  3. 26 oct

    Bedrock: adiós a parsear el JSON de Claude

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Esta semana tuve una charla interesante con una empresa que lleva más de 5 meses buscando un software engineer. ¿Qué buscan, se preguntarán? Buscan a alguien que pueda desarrollar en Node.js y Typescript, con una sólida experiencia en AWS Serverless y en infraestructura como código. Además, quieren a alguien que tenga conocimientos en ciberseguridad y diseño, capaz de ofrecer mentorías. Básicamente están buscando un desarrollador, arquitecto, ingeniero DevOps y de seguridad, todo en una sola persona. Este tema coincide con la publicación de un video en YouTube que hice al respecto. Esta empresa no es la única en esa búsqueda. Puedes ver el video y dejarme tu opinión. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🚀 Amazon Bedrock ahora ofrece salidas estructuradas para modelos Claude de Anthropic Amazon Bedrock permite salidas estructuradas para todos los modelos Claude de Anthropic a través de los endpoints bedrock-runtime y bedrock-mantle. Esta nueva funcionalidad permite a los desarrolladores definir un esquema JSON, recibiendo respuestas que cumplen consistentemente con la estructura requerida, eliminando la necesidad de complicadas lógicas de análisis, validación y post-procesamiento. La característica utiliza decodificación restringida, lo que evita que Claude genere tokens que violen el esquema especificado. Esto hace que el formateo de salidas sea más determinista y confiable para casos de uso en producción, como la extracción de información de documentos financieros, la conversión de notas clínicas en registros de salud electrónicos, y el análisis de contratos. Las salidas estructuradas también soportan inferencia en lotes y streaming en tiempo real a través de eventos tipados. Los desarrolladores pueden implementar esta capacidad utilizando el formateo de salida de esquema JSON o definiciones de herramientas estrictas, asegurando requisitos como additionalProperties: false en cada objeto. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre las salidas estructuradas en Amazon Bedrock. 🔄 AWS DynamoDB Global Tables ahora permite disociar réplicas AWS ha anunciado una nueva funcionalidad que permite disociar réplicas de las Amazon DynamoDB Global Tables. Esta opción otorga a los equipos mayor flexibilidad a la hora de modificar su arquitectura de bases de datos multi-región, ya sea para retirar una región, separar cargas de trabajo o ajustar estrategias de recuperación ante desastres y replicación de datos. 🔗 Para más información, visita el anuncio de AWS. 🔒 AWS Continuum: Disponibilidad General para Vulnerabilidades de Código AWS ha anunciado la disponibilidad general de AWS Continuum, un servicio de seguridad diseñado para ayudar a las organizaciones a identificar, validar, priorizar y remediar vulnerabilidades en sus aplicaciones. Continuum analiza los hallazgos de seguridad en relación con el código y el entorno de la organización para determinar si una vulnerabilidad es realmente explotable. Esto permite a los equipos enfocarse en riesgos que tienen un impacto empresarial significativo. Para las vulnerabilidades confirmadas, Continuum sugiere acciones de remediación como parches de código, actualizaciones de dependencias o cambios de configuración. También puede crear solicitudes de extracción en los repositorios de código conectados, permitiendo a los equipos de desarrollo revisar y fusionar las correcciones sugeridas. AWS Continuum mantiene el control humano: cada remediación requiere aprobación antes de su implementación. Las futuras capacidades permitirán a las organizaciones definir límites para las acciones que Continuum podría tomar automáticamente. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS 🚀 Presentamos Infinity: Un runtime para una concurrencia extrema de agentes Infinity es un runtime de código abierto basado en Rust, diseñado para soportar agentes de IA altamente concurrentes, optimizado para despliegues en plataformas serverless como AWS Lambda. Su innovación radica en la división de la ejecución de los agentes en cortos “turnos”, lo que les permite liberar recursos de computación y memoria mientras esperan por respuestas, aprobaciones o eventos prolongados. A diferencia de otros runtimes, Infinity almacena de manera duradera el estado de los agentes, permitiendo que estos sobrevivan a reinicios y reconstrucciones. Esta arquitectura se basa en el Protocolo de Agentes Reactivos (RAP), que facilita la respuesta asíncrona a herramientas y la suscripción a eventos sin requerir conexiones persistentes. Además, Infinity impulsa Infinity Code, un agente de codificación AI que puede ejecutar tareas de forma independiente en paralelo, transmitiendo salidas de comandos en segundo plano y aislando cambios de código en sandboxes separados. Juntos, el runtime y el protocolo permiten construir agentes que escalan a través de la concurrencia y la ejecución impulsada por eventos. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Infinity 🎤 Amazon Polly mejora su motor generativo para una experiencia de voz más natural AWS ha actualizado el motor generativo de Amazon Polly, permitiendo producir un habla más natural, expresiva y precisa, manteniendo baja latencia en aplicaciones en tiempo real. Esta actualización, ahora disponible, expande las capacidades de Polly para casos de uso como interfaces conversacionales, herramientas de accesibilidad, aplicaciones multimedia y experiencias de cliente habilitadas por voz. La actualización añade 14 nuevas voces en nueve locales, llevando el total a 57 voces generativas en 11 idiomas y 25 locales. Las voces generativas en hindi y finlandés están disponibles por primera vez, junto con voces adicionales en inglés, alemán, español, portugués y coreano. El motor está diseñado como un reemplazo directo para aplicaciones existentes. Los nombres de voz y llamadas a la API permanecen sin cambios, por lo que los clientes que ya utilizan voces generativas de Amazon Polly no necesitan modificar su código. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Polly 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 📊 Amazon OpenSearch Serverless ahora soporta un intervalo de actualización predeterminado de 5 segundos → Leer más 🔄 AWS CloudFormation ahora simplifica las operaciones de reversión de actualización de pila → Leer más 📅 Amazon Aurora y Amazon RDS ahora soportan Reservas de Capacidad Bajo Demanda → Leer más 🛡️ Amazon Bedrock Guardrails ahora soporta el nivel Estándar para verificaciones de contextualización → Leer más ⚙️ Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization ahora soporta la reducción de prompts → Leer más 📈 Amazon CloudWatch Alarms ahora soporta etiquetas en el payload de acciones de alarma → Leer más 🔄 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey ahora soporta migración en línea sin tiempo de inactividad → Leer más 🔒 AWS IAM Identity Center ahora soporta bloqueo optimista para usuarios y grupos en su tienda de identidades → Leer más 🐴 Pegasus 1.5 de TwelveLabs ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más 🌐 AgentCore Gateway ahora soporta las APIs Bedrock InvokeModel y fallback de modelo → Leer más 🎬 Video de la Semana Esta semana el video es sobre lo que encontré cuando analice más de 100 ofertas de trabajo para desarrolladores. Ya no hay solo que ser full stack developer, pero ser la persona orquesta. Dejame tu comentario de que opinas sobre esto. 📚 Artículos Interesantes 🌐 Una novedad en Serverless bajo la lupa: AWS Lambda Web Functions El artículo analiza AWS Lambda Web Functions, una nueva modalidad para ejecutar aplicaciones web y APIs directamente sobre AWS Lambda utilizando un servidor HTTP estándar de Node.js. Esta alternativa permite reutilizar frameworks conocidos y simplifica la migración, pero hay aspectos a considerar. Puntos clave: * Ejecuta aplicaciones web convencionales en Lambda: Frameworks como Express y Hono pueden funcionar sin adaptar cada solicitud al modelo tradic… This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  4. 19 oct

    ⚡️ AWS Lambda Web Functions - Lambda lo hace otra vez!

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Escribo esta newsletter desde Madrid, volviendo del community day de España. Un evento muy bien organizado, con excelentes speakers y una comunidad hermosa. Me vuelvo a casa con el corazón lleno de abrazos. Además, esta semana hubo muchísimas noticias, entre ellas una de las más grandes de Lambda. Y no olvidemos que pronto es re:Invent; les dejo la guía de serverless para las charlas de este evento. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🌐 AWS Lambda Web Functions: Ejecución de Aplicaciones Web sin Complicaciones AWS ha lanzado Lambda Web Functions, una nueva forma de ejecutar aplicaciones web estándar directamente en Lambda, eliminando la necesidad de reescribirlas como manejadores de eventos. Los desarrolladores ahora pueden desplegar aplicaciones que escuchan en puertos, construidas con marcos como Express, Hono, Fastify, Next.js y otros marcos de Node.js, realizando cambios mínimos y sin tener que gestionar servidores o infraestructura. Este nuevo modelo admite múltiples solicitudes concurrentes dentro del mismo entorno de ejecución de Lambda, hasta 128 solicitudes, lo que ayuda a las aplicaciones a manejar picos de tráfico de manera más eficiente. Lambda también mide el uso activo de CPU de forma separada de la memoria, lo que puede reducir costos para cargas de trabajo intensivas en I/O que pasan mucho tiempo esperando bases de datos, API o respuestas transmitidas. Lambda Web Functions puede replicar automáticamente aplicaciones en varias regiones de AWS y dirigir a los usuarios a través de una única URL global basada en la latencia. También pueden servir como orígenes para Amazon CloudFront, combinando la caché de CDN para activos estáticos con computación serverless para solicitudes dinámicas. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS 💡 Amazon Bedrock AgentCore introduce precios basados en consumo para memoria de corto plazo Amazon ha anunciado que la memoria de Amazon Bedrock AgentCore ahora utiliza un modelo de precios basado en consumo para la memoria de corto plazo (STM). A partir de ahora, en lugar de un costo fijo por evento, AWS cobrará a los clientes según la cantidad de datos que sus agentes ingieran, recuperen y almacenen. Este cambio está diseñado para alinear mejor los costos con el uso real, especialmente para aplicaciones que procesan eventos de memoria pequeños y frecuentes. 🔗 Para más detalles, visita el anuncio oficial de Amazon: ⚡ Aumento de límite en AWS Lambda para ejecuciones duraderas A partir de hoy, las funciones durables de AWS Lambda aumentan el número máximo de operaciones durables por ejecución de 3.000 a 30.000. También aumentan el tamaño máximo del payload de checkpoint de 256 KB a 1 MB. Con límites de operaciones más altos podés hacer más trabajo de forma segura en una sola ejecución. Por ejemplo, podés ampliar los loops iterativos, hacer polling durante más tiempo y construir caminos de rollback más complejos que se ejecuten cuando falla un paso. Con 1 MB, los payloads de checkpoint igualan el tamaño máximo de payload de las invocaciones asíncronas de Lambda y de servicios de integración como Amazon SQS y Amazon EventBridge. Así, un workflow puede persistir un evento completo de cualquiera de estas fuentes en una sola operación. 🔗 Para más información, visita el anuncio en AWS. 🗺️ AWS lanza el Playground de la API de Amazon Location Service Amazon Location Service ahora ofrece un API Playground completo e interactivo que permite a los desarrolladores explorar y probar visualmente todas las APIs de Places, Routes y Maps sin escribir código. Con este lanzamiento, las 14 APIs de Places, Maps y Routes de Amazon Location Service están disponibles en un API Playground interactivo. Ahí los desarrolladores pueden hacer llamadas reales a las APIs, ver los resultados en un mapa interactivo, ajustar parámetros y copiar fragmentos de requests listos para usar directamente en sus aplicaciones. Los clientes pueden simular la validación de direcciones de entrega, planificar rutas con múltiples paradas aptas para camiones, visualizar áreas de servicio según tiempo de manejo o embeber mapas en sus apps. Todo esto sin configurar un SDK ni escribir scripts de prueba. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS 📅 Guía de asistentes de Serverless para AWS re:Invent 2026 Este artículo as a encontrar una guía completa para aquellos que asistirán a re:Invent 2026, con un enfoque especial en serverless. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la guía para asistentes de re:Invent 2026. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 📊 Amazon Aurora DSQL ahora soporta índices parciales → Leer más 🛒 Amazon S3 ahora está disponible en el Vercel Marketplace y v0 por Vercel → Leer más 🔄 AWS Transform anuncia conversión de código nativo de Azure a AWS → Leer más 🐊 AWS Lambda Durable Execution SDK para Go ya está disponible en general → Leer más 📋 Amazon CloudWatch anuncia enrutamiento de logs y analizadores de logs encadenados → Leer más 🔄 Detección de bucles recursivos de AWS Lambda ahora soporta buses de eventos personalizados de Amazon EventBridge → Leer más 🗄️ El Registro de Agentes de AWS ahora soporta metadatos personalizados para registros del registro → Leer más 🗺️ Amazon Location Service ahora tiene un API Playground → Leer más 🔗 Amazon CloudFront ahora soporta funciones web de AWS Lambda como origen → Leer más 🌀 Amazon ElastiCache for Valkey introduce Insights de ElastiCache → Leer más 🔒 AWS Secrets Manager añade soporte para secretos externos gestionados para Databricks y Twilio → Leer más 🧠 Amazon Bedrock ahora soporta resúmenes de razonamiento para modelos de OpenAI → Leer más 🎬 Video de la Semana Esta semana les deje un video de como calcular los costos de arquitecturas sin desplegar y sin usar la calculadora de aws. 📚 Artículos Interesantes 🛒 Construyendo un Sistema de Comercio Electrónico Basado en Eventos en AWS para QuantaSneaks 900 Este artículo presenta el diseño de una plataforma de comercio electrónico impulsada por eventos para QuantaSneaks 900, construida con tecnologías serverless de AWS. El sistema está diseñado para manejar los flujos de trabajo críticos de una tienda en línea, como la gestión de productos, pedidos de clientes, pagos, actualizaciones de inventario y notificaciones, sin depender de una aplicación monolítica acoplada. Puntos clave: * Arquitectura impulsada por eventos: Mejora la escalabilidad y flexibilidad al permitir que los servicios independientes procesen eventos de negocio sin estar tightly connected. * Servicios serverless de AWS: Reducen la carga operativa ya que la infraestructura se escala automáticamente mientras AWS gestiona gran parte de la plataforma subyacente. * Flujos de trabajo desacoplados: Son más fáciles de extender y mantener, permitiendo agregar nuevas funcionalidades con menos cambios en los componentes existentes. 🎯 Reflexión: El proyecto de QuantaSneaks 900 demuestra cómo la arquitectura basada en eventos puede respaldar una plataforma de comercio electrónico flexible y escalable en AWS, destacando la importancia de desacoplar los procesos de negocio y utilizar servicios en la nube gestionados. 📖 Leer el artículo completo 🌐 Explorando Funciones Web de AWS Lambda para Construir Aplicaciones Web Este artículo examina cómo las Funciones Web de AWS Lambda pueden simplificar el desarrollo de aplicaciones web al permitir que los desarrolladores ejecuten código para servir web directamente en Lambda. Puntos clave: * Las aplicaciones web pueden ejecutarse directamente en Lambda: Los desarrolladores pueden usar Lambda para procesar solicitudes HTTP y servir contenido web sin mantener servidores tradicionales. * El modelo simplifica operaciones y escalado: Lambda proporciona escalado automático y ejecución por uso, reduciendo el trabajo de gestión de infraestructura y capacidad. * La arquitectura y la adecuación de la carga de trabajo aún importan: … This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  5. 12 oct

    Strands Decider: la alternativa abierta a Jev

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. La semana pasada fue la clase de diseño de sistemas en la era de la inteligencia artificial, muchas gracias a todos lo que vinieron o vieron la grabación. Ese día abrí las inscripciones para la comunidad y hoy es el último día para registrarse a la comunidad de Desplegando.cloud, te dejo el link para anotarte acá. Además si me estas leyendo de España y vas al Community Day vení y decime hola 👋🏽. Voy a estar dando la keynote de apertura y luego estare por el evento todo el día. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🛒 Amazon Prime Day 2026: Números que impresionan, potenciado por AWS Amazon Prime Day 2026, que tuvo lugar del 23 al 26 de junio, volvió a impresionar a los usuarios con millones de ofertas y promociones exclusivas para miembros Prime. Este año, la infraestructura de AWS jugó un papel crucial para garantizar el desarrollo fluido del evento a nivel mundial, manejando el tráfico y las transacciones. La presión sobre los servicios de AWS fue monumental: AWS Graviton se utilizó en hasta el 49% de la computación EC2 de Amazon.com, mientras que Amazon EBS procesó más de 24.8 billones de operaciones de entrada/salida y movió más de un exabyte de datos diariamente. AWS Lambda, por su parte, gestionó más de 2.3 billones de invocaciones al día. La utilización de otros servicios de AWS alcanzó cifras récord: CloudFront entregó más de 2.1 billones de solicitudes HTTP y DynamoDB procesó más de 59 billones de peticiones. Además, Prime Day generó 3.6 billones de eventos en solo cuatro días, un 44% más que en 2025. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Amazon Prime Day 2026 🧠 Strands Decider 2B: Un Modelo de Decisión Abierto y Rápido Strands ha lanzado su modelo de decisión de código abierto, Strands Decider 2B, diseñado para experimentación rápida y flujos de trabajo de agentes prácticos. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje tradicionales, este modelo selecciona entre opciones predefinidas y proporciona puntajes de confianza, todo en un tiempo de respuesta de aproximadamente 115 milisegundos en hardware adecuado. El modelo, compuesto por 2 mil millones de parámetros, se basa en una versión preentrenada del modelo Qwen3.5-2B, al que se le ha retirado su cabeza de modelo de lenguaje y se le ha reemplazado por una cabeza de puntero que puntúa las respuestas disponibles. Esto permite decisiones directas y restringidas sin necesidad de generar texto complejo. Strands Decider 2B es ideal para aplicaciones como selección de herramientas, gestión de memoria y arquitecturas de agentes híbridos. Los desarrolladores pueden comenzar a experimentar a través de la interfaz de línea de comandos strands-decider, fácilmente instalable con pip install strands-decider. 🔗 Para más información, visita el blog de Strands sobre Decider 2B 🗄️ Exportación filtrada de Amazon DynamoDB a Amazon S3 AWS ha lanzado la exportación filtrada para Amazon DynamoDB, permitiendo a los equipos exportar solo los elementos y atributos que necesitan directamente a Amazon S3. Esta nueva característica extiende la operación ExportTableToPointInTime existente, añadiendo una FilterSpecification que soporta condiciones de clave, expresiones de filtro y expresiones de proyección. La exportación se realiza desde la copia de seguridad de recuperación en el tiempo de DynamoDB, evitando así consumir la capacidad de la tabla o afectar el tráfico de producción. Además, admite exportaciones completas a un punto en el tiempo seleccionado y exportaciones incrementales que abarcan una ventana de cambios específica. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la exportación filtrada de DynamoDB. 🤖 Amazon Bedrock introduce Resúmenes de Razonamiento para Modelos de OpenAI Esta semana, Amazon Bedrock ha añadido el parámetro reasoning.summary para los modelos de OpenAI a través de la API de Respuestas. Esta capacidad permite obtener un resumen legible por humanos del razonamiento del modelo junto a su respuesta final, proporcionando a los desarrolladores una visión más clara sobre cómo el modelo aborda tareas complejas. Los resúmenes de razonamiento son útiles para que los equipos evalúen las salidas del modelo, depuren aplicaciones y ofrezcan a los usuarios un contexto adicional sobre cómo el modelo enfrenta la codificación, análisis y problemas de múltiples pasos. El resumen se devuelve en el array de resumen dentro del ítem de salida de razonamiento. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Bedrock 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 📰 Introducing Claude Haiku 5.5 on AWS → Leer más 📊 AWS Config now supports 77 new resource types → Leer más 🔐 AgentCore Gateway supports private TLS certificates for VPC endpoints → Leer más 💰 AWS Cost Explorer, Budgets, and Dashboards now support Amazon Bedrock product attributes → Leer más 🔍 Introducing Strands Box: AI agent sandboxes powered by Dogwood → Leer más 🔗 AWS Lambda supports OAuth authentication for self-managed Apache Kafka event sources → Leer más 🌟 Introducing GLM 5.3 on Amazon Bedrock → Leer más 📚 Artículos Interesantes 🚀 Lecciones Aprendidas sobre MicroVMs en Lambda Este artículo explora cómo se redujo el cuello de botella en el arranque de un MicroVM de Lambda de aproximadamente 26 segundos a solo unos segundos. Puntos clave: * Los arranques fríos a menudo están dominados por problemas de paginado de disco. Las operaciones de archivo lentas pueden estar esperando la carga de datos de la instantánea. * Utiliza /validate para enseñar a la plataforma tu ruta fría, asegurando que todos los pasos de inicialización se realicen antes de permitir que se capture la instantánea. * El gancho /ready controla la calidad de la instantánea. Cualquier configuración necesaria debe completarse antes de que se informe éxito en /ready. 🎯 Reflexión: Optimizar el tiempo de arranque de MicroVMs en Lambda puede mejorar drásticamente la experiencia del usuario y la eficiencia en la carga de aplicaciones. 📖 Leer el artículo completo 💭 Estrategias para el Uso de Strands y Decider en AWS El artículo trata sobre las lecciones aprendidas utilizando Strands y Decider en AWS, abordando su importancia como guardrails para llamadas a herramientas y como routers de modelos. Puntos clave: * Guardrails Efectivos: El uso de Strands y Decider puede mejorar la seguridad en la gestión de llamadas a herramientas en AWS. * Modelo de Enrutamiento: Decider actúa como un router para elegir el modelo adecuado según el contexto y las necesidades. * Lecciones Aprendidas: Los errores cometidos al implementar estas herramientas pueden ofrecer valiosas enseñanzas para futuros proyectos. 🎯 Reflexión: El uso de Strands y Decider no solo optimiza procesos, sino que también enseña a los desarrolladores sobre la importancia de establecer pautas claras en AWS. 📖 Leer el artículo completo 🚌 Problemas de Verificación con Event Buses El artículo trata sobre la cuestión de la verificación de eventos en AWS y la experiencia de los desarrolladores enfrentando problemas al trabajar con Event Buses. Puntos clave: * Falta de Acceso a Contenido: El contenido del artículo no estaba disponible para revisión, lo que hace imposible proporcionar un resumen concreto. * Desafíos en el Desarrollo: No se pueden determinar los desafíos específicos sin el artículo, lo que refleja la importancia de la documentación. * Importancia de la Documentación: La ausencia de contenido accesible pone de relieve la importancia de documentos claros y accesibles para los desarrolladores. 🎯 Reflexión: Sin acceso a la información completa, resulta difícil extraer aprendizajes. Este caso resalta la necesidad crítica de que los desarrolladores tengan acceso a documentación informativa y útil. 📖 Leer el artículo completo 🗓️ Amazon EventBridge Scheduler: Procesos Batch sin Infraestructura que Administrar En este artículo, se explica cómo Amazon EventBridge Scheduler facilita la automatización de procesos batch … This is a public episode. 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  6. 5 oct

    Llega el AWS Well-Architected Agent 🤖

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Este miércoles les traigo una clase en vivo sobre cómo diseñar sistemas en el mundo de la inteligencia artificial. Les dejo aquí un link para registrarse a la clase, que es totalmente gratuita. Mañana les mando el link para poder acceder al vivo. Después de la clase, estaré respondiendo preguntas en vivo. 📢 Si te gusta esta newsletter, compártela con tus colegas para que más personas puedan estar al día con el mundo serverless. Si tienes comentarios o sugerencias, escríbeme en LinkedIn, X, o Instagram. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🤖 Llega el AWS Well-Architected Agent: AI para optimizar tu entorno en la nube AWS ha lanzado la vista previa pública de AWS Well-Architected Agent, un servicio impulsado por inteligencia artificial que permite analizar entornos de AWS y ofrecer recomendaciones contextuales y específicas en áreas como costo, seguridad, rendimiento y resiliencia. Este nuevo servicio se posiciona como una evolución de AWS Trusted Advisor y la AWS Well-Architected Tool, ayudando a los equipos a identificar y resolver problemas más rápidamente. El agente evalúa continuamente la infraestructura y el contexto de las aplicaciones para identificar oportunidades de optimización, brindando guías tanto a nivel arquitectónico como de aplicaciones y recursos. Además, facilita la traducción de los hallazgos en soluciones listas para implementar, eliminando la necesidad de combinar señales de múltiples herramientas manualmente. Para las organizaciones que ejecutan cargas de trabajo en AWS, esta vista previa representa un enfoque más automatizado para la gobernanza y optimización en la nube. El agente no solo presenta chequeos, sino que proporciona inteligencia priorizada y accionable, mejorando la eficiencia operativa y la postura general de la nube. 🔗 Para más detalles, visita el blog de AWS. 🐎 Strands harness Strands harness, un arnés de agente de código abierto completamente ensamblado desarrollado por el equipo de Strands Agents en AWS. Su objetivo es ayudar a los desarrolladores a crear agentes de propósito general de manera rápida, con una configuración sencilla de una sola línea en Python o TypeScript y soporte para ejecutarse localmente o desplegarse en diferentes proveedores. Strands harness incluye configuraciones predeterminadas evaluadas y un sistema de mensajes ajustado, afirmando que ofrece una precisión igual o superior a otros arneses comparables mientras utiliza aproximadamente un 28% menos de tokens, lo que reduce costos. Además, se presenta como flexible y personalizable, permitiendo que los equipos comiencen con un agente predefinido y puedan modificar las configuraciones predeterminadas para adaptarse a su caso de uso específico. 🔗 Para más información, visita el blog de Strands Agents 🚀 Claude Sonnet 5.5 ahora disponible en AWS: la actualización que tu equipo necesita Recientemente, AWS anunció la disponibilidad de Claude Sonnet 5.5, un modelo más inteligente y eficiente que promete llevar el trabajo de tu equipo al siguiente nivel. Esta actualización se presenta como la opción ideal para quienes ya utilizan Sonnet, mejorando la velocidad y reduciendo los costos por tarea en la mayoría de las cargas de trabajo. Diseñado para tareas de codificación específicas dentro de un flujo de trabajo de desarrollo más amplio, Claude Sonnet 5.5 es especialmente efectivo para construir y corregir funciones, así como para verificar resultados. Además, el modelo sobresale en tareas de conocimiento, como la creación de documentos, diagramas y ediciones de texto. 🔗 Para más información sobre Claude Sonnet 5.5, visita el blog de AWS. ⚡ Amazon Aurora Serverless ahora escala más rápido para soportar AI y cargas de trabajo irregulares Amazon Aurora Serverless ha mejorado su capacidad de reacción ante picos repentinos de carga, añadiendo hasta 16 ACUs en solo un segundo y escalando hasta un total de 256 ACUs según la demanda. Esta actualización está diseñada para aplicaciones con patrones de tráfico impredecibles, incluyendo cargas de trabajo de inteligencia artificial que a menudo tienen ráfagas de actividad seguidas de largos períodos de inactividad. El cambio es automático y habilitado por defecto para los clústeres de Aurora Serverless que funcionan en las versiones de plataforma 3 o 4, sin necesidad de realizar ajustes de configuración. Los clústeres existentes en las versiones de plataforma 1 o 2 pueden actualizarse directamente a la versión 4 para beneficiarse de esta mejora. Además, Aurora Serverless sigue escalando automáticamente hacia abajo cuando las cargas de trabajo finalizan, lo que significa que los equipos solo pagan por la capacidad que utilizan. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de Amazon Aurora. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 📊 Amazon Aurora PostgreSQL ahora admite consultas directas de datos de Apache Iceberg y Parquet en tu lago de datos → Leer más 🔒 AgentCore Gateway ahora admite certificados TLS privados para puntos de enlace de VPC → Leer más 📈 Amazon ElastiCache for Valkey ahora admite métricas y monitoreo detallado con OpenTelemetry → Leer más 🔍 Mejora tu postura de seguridad de secretos con recomendaciones prácticas en la consola de AWS Secrets Manager → Leer más 🛠️ AWS CLI ahora admite actualizaciones masivas de habilidades y comprobaciones de versión para el Kit de herramientas del agente de AWS → Leer más 📊 Amazon Managed Grafana ahora admite la creación de espacios de trabajo de Grafana 13.2 → Leer más 📞 Las cuentas de AWS ahora admiten la verificación de números de teléfono → Leer más 🔍 Los Agentes Administrados de Amazon Bedrock, impulsados por OpenAI, ahora están disponibles en vista previa → Leer más 🧠 OpenAI GPT-6.1 Sol ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más 📅 Amazon Aurora ahora admite PostgreSQL 18.6, 17.11, 16.15, 15.19, 14.24 → Leer más 🌐 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey ahora admite puntos de enlace públicos → Leer más 🔍 Amazon Rekognition Face Liveness ahora devuelve Códigos de Retroalimentación → Leer más 📦 Grok 4.7 ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más 🎶 Claude Sonnet 5.5 ahora disponible en AWS → Leer más 🔍 Amazon S3 Vectors ahora admite el filtrado previo de metadatos para una mayor recuperación en búsquedas filtradas → Leer más 📋 Amazon S3 Tables ahora admite todos los tipos de datos de Apache Iceberg V3 → Leer más 🔍 Amazon Aurora DSQL ahora admite índices parciales → Leer más 🎬 Video de la Semana El video de esta semana es sobre como transformar el estudio en un habito siguiendo el modelo de Atomic Habits. Podes ver el video entero acá 📚 Artículos Interesantes 🚀 Lo que significa el nuevo AWS si estás comenzando AWS está presentando una experiencia de inicio más sencilla para los nuevos desarrolladores, con el objetivo de reducir la fricción que suele acompañar la configuración inicial. Puntos clave: * Registros rápidos: Los nuevos usuarios pueden registrarse más rápido con Google, GitHub o AWS Builder ID, y muchos pueden comenzar sin una tarjeta de crédito. * Proyectos en AWS: AWS organiza el trabajo de los principiantes en Proyectos, que son cuentas separadas con estructura incorporada, facilitando la colaboración y la organización. * Controles de gasto: Límites de gasto, créditos gratuitos y facturación centralizada ayudan a reducir la complejidad y controlar costos. 🎯 Reflexión: Con estas nuevas características, AWS está facilitando la entrada al mundo del desarrollo en la nube, eliminando las decisiones técnicas abrumadoras y permitiendo que los principiantes se concentren en lo que realmente importa: construir. 📖 Leer el artículo completo 🤖 Eventos Fuera de Orden: Un Peligro para tu Agente AI en AWS Este artículo analiza un modo de falla en un agente AI que procesa eventos de cuentas en AWS. Puntos clave: * El orden de los eventos es crucial: los eventos fuera de orden pueden resultar en acciones comerciales incorrectas … This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  7. 2 oct

    Nadie te pregunta qué es un load balancer

    En una entrevista de diseño de sistemas nadie te pregunta “¿qué es un load balancer?”. Te dan un problema abierto tipo “diseñá Instagram” y te miran los primeros dos minutos. Ahí se nota quién sabe términos y quién sabe diseñar. La mayoría estudia diseño de sistemas memorizando piezas sueltas, load balancer, cache, CAP theorem, y por eso se queda en blanco frente a un problema abierto. Y esto se ve reflejado en una entrevista de 40 minutos, diseñando un sistema real, o evaluando qué decisión tomó por vos un agente de IA cuando le pedís una arquitectura. 💡 Cuatro etapas, siempre en el mismo orden Alex Xu describe cuatro etapas en el diseño de sistemas, en System Design Interview, un libro de referencia del tema. Las etapas son: entender el problema, proponer un diseño de alto nivel, profundizar donde importa, y concluir. Etapa 1 — Entender el problema y el alcance. Antes de dibujar nada, hay que preguntar: ¿qué tiene que hacer el sistema? ¿Bajo qué condiciones? Un dato que cambia el diseño entero y casi nadie pregunta: ¿los usuarios leen mucho más de lo que escriben, o al revés? Netflix mostrando el mismo capítulo a millones de personas es un problema de fan-out, distribuir lo mismo a mucha gente sin que el origen colapse. Un generador de imágenes con IA recibiendo millones de prompts a la vez es fan-in, absorber volumen sin que el sistema se caiga. Son dos problemas distintos con dos soluciones distintas. Etapa 2 — Diseño de alto nivel y acuerdo. Ahora sí empezás a dibujar, pero en bloques grandes: cliente, load balancer, servicio, base de datos. Sin profundizar en ninguno todavía. El objetivo es recorrer uno o dos casos de uso reales con la otra persona (entrevistador o stakeholder) y confirmar que el mapa cubre lo que se pidió, es una conversación, no un monólogo. Etapa 3 — Deep dive. Con el mapa completo, elegís las tecnologías que importan para ESE problema. Por ejemplo, si el sistema lee mucho más de lo que escribe, profundizás en cache y réplicas. Si escribe mucho y necesita orden, profundizás en particionado y colas. Si hay una base de datos tipo DynamoDB, acá definís la clave de partición y la estructura de las tablas. Etapa 4 — Concluir. La etapa que más gente ni llega a pisar, porque se quedó atascada antes. Acá hablás de cuellos de botella, casos de error, y cómo escalarías si hiciera falta. No es un cierre protocolar, es donde demostrás que ves el sistema completo, no solo la pieza que más te gustó dibujar. 🤖 Por qué esto importa todavía más con IA Hoy le podés pedir a un agente que te arme una arquitectura en 10 segundos. El agente sabe cómo armar ese diagrama. No sabe por qué tu caso necesita lo que eligió, o si eso que armó aguanta tu escala real. Ese “por qué” sigue siendo tuyo. Y es exactamente este proceso, las 4 etapas, el que te permite evaluar si lo que armó el agente tiene sentido, o hacerle las preguntas correctas para que termine de armar la arquitectura completa. De eso justamente voy a hablar en una clase en vivo y gratuita el miércoles 7 de octubre: diseño de sistemas en la era de la IA, vamos a ver que es spec-driven development y Kiro y como nos puede ayudar. 🎯 RESERVAR MI LUGAR GRATIS This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

  8. 28 sep

    AWS mejora EventBridge para arquitecturas multi-cuenta a gran escala 📩

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Ya se empieza a sentir reinvent en el aire, y este año ahí estaré contándoles todo de ahí. El 7 de octubre, ya tengo agendado la master class de diseño de sistemas en el mundo de la inteligencia artificial. Si quieren que les avise cuando y donde es la clase, pueden registrase en este link. ¡A desplegar! 🚀 📰 Noticias Relevantes 🚀 Mejora en Amazon EventBridge: Nuevos buses de eventos personalizados para aplicaciones a gran escala AWS ha introducido un bus de eventos personalizado mejorado en Amazon EventBridge, diseñado para organizaciones que gestionan aplicaciones impulsadas por eventos entre varios equipos y cuentas. Esta actualización transforma EventBridge en un sistema de eventos más centralizado, permitiendo que un solo bus de eventos personalizado se comparta entre cuentas de AWS, facilitando la publicación de eventos en un único lugar. La nueva oferta incluye capacidades enfocadas en empresas, como un estricto orden de eventos, una retención integrada de 24 horas (extendible hasta un año) y soporte para formatos de eventos abiertos como CloudEvents. Además, AWS ha introducido un nuevo recurso de Suscriptor que permite filtrar y entregar eventos a múltiples servicios de AWS, junto con un modelo de precios revisado basado en throughput para mejorar el control de costos a gran escala. El bus de eventos personalizados existente se renombra como “Bus de eventos personalizado - clásico”, manteniendo las APIs sin cambios para garantizar la compatibilidad hacia atrás. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la nueva función de Amazon EventBridge. 🔍 Presentamos Amazon CloudWatch Omni: colaboración impulsada por IA para la observabilidad de tus aplicaciones Amazon CloudWatch Omni es la nueva experiencia de observabilidad impulsada por inteligencia artificial de AWS, diseñada para combinar monitoreo, investigación y solución de problemas en un único espacio de trabajo colaborativo. Esta herramienta se basa en OpenTelemetry, lo que permite que la telemetría existente enviada a CloudWatch se muestre en Omni sin necesidad de reconfiguración. Omni también es accesible a través de una URL organizacional dedicada con inicio de sesión empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlo fuera de la Consola de Administración de AWS. 🔗 Para más información, visita el artículo completo en el blog de AWS. 📊 Amazon Kinesis Data Streams presenta claves de partición gestionadas por el servicio para facilitar la ingesta de datos Amazon Kinesis Data Streams ha anunciado que ahora soporta claves de partición gestionadas por el servicio para los flujos On-Demand Standard y On-Demand Advantage. Esta nueva funcionalidad permite a AWS distribuir automáticamente los registros entre las particiones sin que los clientes tengan que proporcionar las claves de partición al publicar datos. Diseñada para simplificar la ingesta en cargas de trabajo de streaming donde el orden de los registros no es crítico, esta característica evita los problemas de claves de partición saturadas y reduce el tiempo necesario para llevar aplicaciones de streaming a producción. Con esta posibilidad, los productores pueden omitir las claves de partición al escribir en un flujo en modo on-demand, utilizando la capacidad disponible para distribuir los registros a gran escala. AWS asegura que esto puede soportar un crecimiento en el rendimiento de hasta gigas por segundo sin que los clientes tengan que gestionar su propia lógica de distribución, y está disponible hoy en todas las regiones comerciales de AWS sin costo adicional. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial en el blog de AWS. 💰 AWS introduce la API ListBillingViewSegments para mejorar la gestión de costos AWS ha lanzado la API ListBillingViewSegments, que permite obtener el contexto de facturación de tu cuenta a lo largo de un período específico. Este avance proporciona detalles sobre la relación de facturación, indicando si una cuenta es una cuenta de gestión, una cuenta miembro o la cuenta principal de un grupo de facturación. La API segmenta el tiempo solicitado, asignando fechas efectivas a cada segmento para adaptarse a los cambios en el contexto de facturación en medio del período. Esto facilita rastrear cómo han evolucionado la propiedad de facturación y las configuraciones de tarifas, especialmente cuando las cuentas cambian de organización o se gestionan bajo AWS Billing Conductor. 🔗 Para más información, consulta el anuncio oficial de AWS. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🗣️ OpenAI GPT-6 Sol y GPT-6 Luna ya están disponibles en Amazon Bedrock → Leer más 🤖 AWS End User Messaging y Amazon SES ahora ofrecen habilidades de agentes de IA para el servidor AWS MCP → Leer más 🌍 Actualizaciones mensuales del Servicio de Ubicación de Amazon - 2026.08 → Leer más 🎬 Video de la Semana En el video de esta semana hablamos de las 4 etapas de diseño de sistemas que nos ayudan no solo en las entrevistas de trabajo sino también en el día a día cuando trabajamos con agentes de IA para el desarrollo de software. 📚 Artículos Interesantes 🤖 Construyendo una Arquitectura Unificada de Agentes de IA con DynamoDB y Bedrock Este artículo explica cómo construir un agente de IA que pueda buscar datos en DynamoDB semánticamente, combinando la búsqueda vectorial nativa en DynamoDB con los agentes de Amazon Bedrock y grupos de acción de Lambda. Puntos clave: * DynamoDB puede almacenar tanto datos de aplicación como incrustaciones en una tabla para búsqueda unificada y acceso CRUD. * Los agentes de Bedrock más grupos de acción de Lambda pueden dirigir solicitudes a búsquedas semánticas y acciones operativas. * La automatización, la seguridad y la aislamiento de inquilinos son esenciales para hacer la arquitectura lista para producción. 🎯 Reflexión: Con este enfoque, DynamoDB se convierte en una herramienta poderosa no solo para cargas de trabajo transaccionales, sino también para aplicaciones de IA que requieren búsqueda semántica, ampliando su alcance en el ecosistema serverless. 📖 Leer el artículo completo 🤖 Agent de Revisión de Código AI Serverless en AWS Lambda Este artículo detalla cómo construir y desplegar un agente de revisión de solicitudes de incorporación de software alimentado por inteligencia artificial en AWS utilizando una arquitectura serverless. Puntos clave: * AWS Lambda permite ejecutar flujos de trabajo ligeros de revisión AI sin servidores dedicados. * AWS CDK facilita que la infraestructura sea repetible y más sencilla de desplegar y gestionar. * Las revisiones de PR asistidas por AI pueden acelerar las verificaciones de calidad del código y reducir la carga de revisión manual. 🎯 Reflexión: La integración de un agente de revisión de código AI en el flujo de trabajo de desarrollo no solo mejora la calidad del código, sino que también optimiza el tiempo de los ingenieros, permitiendo un enfoque más efectivo en las tareas creativas y críticas del desarrollo. 📖 Leer el artículo completo 🛠️ Crea Aplicaciones MCP Interactivas con Amazon Bedrock AgentCore En este blog post se detalla cómo construir y desplegar una aplicación de Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) con widgets HTML interactivos utilizando Amazon Bedrock AgentCore. Este artículo enfatiza el uso del Runtime de AgentCore como el destino de despliegue para el servidor MCP, proporcionando una experiencia de agente más interactiva. Puntos clave: * Interactividad Aumentada: AgentCore puede alojar aplicaciones MCP que integren elementos de UI interactivos, mejorando la experiencia del usuario más allá de respuestas básicas. * Proceso de Despliegue: El artículo describe los pasos de despliegue en la infraestructura de AWS, incluyendo la provisión de recursos basada en CDK. * Guía Práctica: El post actúa como una guía práctica para crear experiencias de agente más interactivas usando MCP en AWS. 🎯 Reflexión: Combinando MCP con componentes UI interactivos, los de… This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com

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