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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 9 h

    Por qué no te llaman cuando mandas un CV

    Esta semana estoy de vacaciones y en vez de la newsletter semanal con noticias te mando un podcast para que lo escuches de camino al trabajo. Espero que te guste. La semana que viene estamos de vuelta con las noticias. Invité a Isa a la comunidad de Desplegando.cloud. Lleva años construyendo equipos técnicos — Amazon, GitLab, entre otras. Le pedí que nos contara cómo se ve el proceso desde el otro lado. Yo se que muchos de ustedes mandan CVs, aplican a posiciones y no reciben respuesta. O peor: reciben el email genérico de “gracias, pero no”. Y no es porque no sean buenos. Lo que sigue son las 5 cosas que más me impactaron de nuestra charla. 💡 5 cosas que una hiring manager quiere que sepas 1. Tu CV no lo lee un humano primero Hay una IA recibiendo todas las aplicaciones. Se llama ATS (Applicant Tracking System) y compara tu CV contra la descripción del puesto. Si hay match, sumás puntos. Si no hay match, nadie te ve. La solución no es hacer un CV lleno de keywords. Es adaptar tu CV a cada posición usando las mismas palabras, pero integradas de forma natural a tu experiencia real. Un mismo CV mandado a 10 empresas va a puntuar bajo en la mayoría. 2. No describas tu rol — describí tu impacto Una vez que pasás el filtro de la IA, un humano te lee. Y lo que necesita saber es por qué vos sobre los otros 200 que aplicaron. No es “desarrollé aplicaciones frontend”. Es “optimicé el pipeline de datos reduciendo el tiempo de procesamiento de 4 horas a 45 minutos”. No es “trabajé en soporte técnico”. Es “construí el equipo de soporte técnico desde cero, creé toda la documentación y los procesos”. El contexto hace toda la diferencia. 3. Contactá al hiring manager directamente Esto sorprendió a todos en la comunidad. Isa tiene 200-300 CVs en la plataforma y le escriben una decena de personas. Cuando alguien le escribe directamente, ya lo ve como iniciativa, como alguien que realmente quiere ese trabajo. Un miembro de la comunidad lo hace sistemáticamente y tiene una tasa de respuesta muy alta. Eso sí: personalizá el mensaje. Isa contó que alguien le escribió mostrando mucho interés... para trabajar en GitHub. Ella trabaja en GitLab. 4. Preparate con el método STAR y practicalo El STAR es un método de Amazon: Situación, Tarea, Acción, Resultado. Si envolvés cada historia con estas cuatro cosas, le das al entrevistador exactamente lo que necesita. Lo más importante: no inventes historias. Un entrevistador con experiencia lo detecta en segundos. Va a pedir más detalles, va a preguntar qué herramienta usaste, cómo lo detectaste. Si la historia no es tuya, se nota. Tip que podés aplicar ahora mismo, aunque no estés buscando trabajo: anotá las historias interesantes que te pasan en el trabajo usando STAR. Cuando llegue el momento, ya las tenés listas. 5. Ser freelancer no te descalifica — te suma Cada vez más empresas valoran el freelancing como evidencia de autonomía, gestión de proyectos y capacidad de resolver problemas solo. En empresas 100% remotas, es un punto a favor muy claro. 🚀 ¿Querés armar tu plan de carrera en la nube? Tengo un mini-curso gratuito donde vemos cómo elegir tu camino, construir tu portfolio y prepararte para ese trabajo que querés. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 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

    10 min

  2. hace 3 días

    Construí un agente de IA. Funcionaba perfecto. Y me estaba mintiendo.

    Carlos construyó un agente. Llamaba a Bedrock, retornaba respuestas, parecía funcionar. Hasta que le pidió que validara un RUT. El agente dijo que era válido. Era mentira. Carlos tardó un rato en darse cuenta que no tenía un agente — tenía un chatbot caro. 💡 La confusión más común con los agentes de IA Hay una idea que se repite: un agente es un prompt largo con un modelo potente. Y cuando intentan que haga algo concreto — validar datos, consultar APIs, tomar decisiones — se dan cuenta que tienen un wrapper de LLM. Un agente real es un sistema que toma decisiones en loop. No es una llamada. Es un ciclo entre modelo, herramientas, contexto y memoria que se repite hasta resolver la tarea. Las 5 piezas que necesita un agente para funcionar 1. Prompt — define el problema que tiene que resolver. Lo puede mandar un usuario, otro agente, o un sistema. Importa, pero no es lo único. 2. Modelo — el cerebro que toma las decisiones. Bedrock, OpenAI, Anthropic. El modelo no es el agente, es una pieza del mismo. 3. Herramientas — lo que hace que el agente sea agente. Funciones concretas que le decís qué tiene permitido ejecutar: validar un dato contra una API, consultar una base de datos, buscar en internet. Sin herramientas, solo genera texto. 4. Contexto y memoria — la información disponible: el estado de la conversación, resultados de herramientas anteriores, lo que aprendió del usuario en sesiones pasadas. Sin esto, cada interacción es como hablar con un LLM amnésico. 5. Loop de razonamiento — el ciclo completo: el agente recibe una tarea, se la manda al modelo, el modelo decide qué herramienta ejecutar, el agente la ejecuta, le devuelve el resultado al modelo, y el modelo decide si puede responder o necesita hacer otra cosa. Así hasta resolver la tarea. Lo que le pasó a Carlos No tenía herramientas. Cuando le pedía que validara un RUT, el modelo no podía ejecutar ninguna validación real — entonces alucinaba. Le inventaba si era válido o no basándose en su entrenamiento. El agente daba respuestas que tenían sentido. Eran confiadas. Y estaban mal. Los 4 problemas de diseño más comunes * Sin límites claros: el agente no sabe cuándo parar, llama herramientas en loop y genera una factura enorme * Sin las herramientas que necesita: inventa los datos en lugar de buscarlos * Sin control de memoria: no recuerda qué hizo, puede llamar la misma herramienta 10 veces * Sin observabilidad: no sabés si está decidiendo bien, no podés debuggearlo, no sabés si te está mintiendo 🚀 ¿Querés construir agentes que funcionen de verdad? Tengo un mini-curso gratuito de Agentes IA donde vemos exactamente esto: cómo diseñar las 5 piezas, cómo conectar herramientas reales, y cómo desplegarlo en AWS. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 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

    11 min

  3. 8 jun

    Multi-region Cognito: lo que estabas esperando para apps resilientes en AWS

    Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. Estoy muy emocionada por todo el interés que mostraron por el próximo curso que estoy por lanzar. Les comparto la tabla de contenidos por si les interesa saber más. Pronto crearé una página más bonita, pero aún estoy terminando de grabar la última sección de Bedrock AgentCore y me faltan aún los videos de introducción y conclusión. Si todo sale bien, estará listo para fines de mes. Si les interesa saber más, pueden anotarse al mini curso de agentes, donde les mandaré más información. 🚨 La semana que viene no habrá newsletter porque me voy a tomar unos días de vacaciones en familia. Espero que AWS no anuncie nada muy revolucionario, pero les voy a dejar programado un episodio del podcast que tanto les está gustando en vez de las noticias semanales, así no me extrañan. ✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo. 🎧También puedes escuchar esta newsletter en formato podcast, donde resumo cada edición. Búscalo en las principales plataformas o en cada correo que recibas. 🗓 ¿Organizas un evento en español sobre AWS o Serverless? Escríbeme en redes o en los comentarios, y con gusto lo mencionaré. 📢 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 🔐 Mejora la resiliencia de tu aplicación con la replicación multi-region de Amazon Cognito Amazon Cognito ha lanzado el soporte para la replicación multirregional, permitiendo a los equipos crear una réplica de respaldo de su grupo de usuarios en otra región de AWS. Esta nueva funcionalidad garantiza la continuidad de la autenticación en caso de que una región no esté disponible. Además, AWS ha añadido soporte para claves administradas por el cliente, brindando a los equipos mayor control sobre la encriptación y manteniendo la sincronización de los datos de usuario entre regiones. Esto mejora la resiliencia de las aplicaciones sin necesidad de configuraciones complejas de replicación. La autenticación de usuarios puede continuar durante el failover, asegurando disponibilidad tanto para aplicaciones de atención al cliente como para cargas de trabajo máquina a máquina. Sin embargo, algunas acciones como el registro de nuevos usuarios y las actualizaciones de perfil no están disponibles durante este tiempo. 🔗 Para más información, consulta el artículo completo en el blog de AWS. 🖥️ Amazon Bedrock AgentCore Runtime presenta shells interactivas para acceso a terminal en sesiones de agente Amazon ha anunciado una nueva capacidad de shell interactivo para Amazon Bedrock AgentCore Runtime, expuesta a través de la nueva API InvokeAgentRuntimeCommandShell. Esta adición proporciona un terminal persistente en una sesión de agente en funcionamiento a través de WebSocket, complementando la existente API InvokeAgentRuntimeCommand para ejecuciones no interactivas. Con el shell, los desarrolladores pueden autenticarse en el microVM aislado que aloja al agente, inspeccionar archivos, ejecutar comandos ad-hoc e interactuar con el entorno, todo ello dentro de una experiencia similar a un terminal que soporta colores, autocompletado, Ctrl+C, ajuste de tamaño de terminal y reconexión automática. La continuidad de la sesión es un aspecto clave de esta función: las variables de entorno, el directorio de trabajo y el historial de comandos persisten dentro de la misma sesión de shell. AWS también destaca que un único runtime de agente puede soportar hasta 10 shells concurrentes, facilitando así el trabajo en paralelo en diferentes ramas o tareas de desarrollo. 🔗 Para más información, visita el artículo completo de Amazon Bedrock AgentCore Runtime: 🤖 AWS Step Functions agrega pasos de razonamiento impulsados por AgentCore AWS ha anunciado una integración optimizada entre AWS Step Functions y el harness gestionado Amazon Bedrock AgentCore (en vista previa), lo que permite incluir pasos de razonamiento de AI directamente dentro de las máquinas de estado. Esto significa que no solo puedes orquestar llamadas a servicios, sino también decisiones basadas en agentes, como clasificar documentos y extraer datos de formularios no estructurados. La integración se adapta naturalmente a los patrones de flujo de trabajo existentes. Puedes ejecutar agentes en secuencia o en paralelo en puntos de decisión, e incluso añadir pasos de aprobación humana antes de acciones críticas. Además, AWS proporciona un historial de ejecución detallado con datos sobre entradas y salidas de agentes, uso de tokens, duración, y enlaces a turnos de agentes en CloudWatch, lo que facilita la trazabilidad y auditoría. Esta funcionalidad es flexible para los desarrolladores. Puedes reutilizar un harness existente o crear uno en Workflow Studio, anular modelos y herramientas por invocación, y persistir contexto con un ID de sesión a través de ejecuciones del flujo de trabajo. AWS asegura que la integración está disponible en las mismas regiones donde se ofrece la vista previa de AgentCore. 🔗 Para más información, visita el anuncio completo en el blog de AWS 🚀 AWS lanza modelos GPT-5.5 y GPT-5.4 de OpenAI en Amazon Bedrock AWS ha anunciado la disponibilidad general de los modelos OpenAI GPT-5.5, GPT-5.4 y Codex en Amazon Bedrock, ampliando el acceso a modelos avanzados de OpenAI y a un agente de codificación a través de la infraestructura gestionada por AWS. Estos modelos se pueden utilizar a través de la API de Respuestas de OpenAI, los SDK de OpenAI y herramientas de línea de comandos, operando dentro del entorno seguro y nativo de AWS de Bedrock. Es importante destacar que GPT-5.5 está disponible en US East (Ohio) y GPT-5.4 en US East (Ohio) y US West (Oregon). 🔗 Para más detalles, puedes consultar el artículo completo en el blog de AWS. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🔑 The AWS MCP Server ahora soporta acceso cruzado entre cuentas y roles → Leer más 🔍 Amazon Bedrock lanza una consola rediseñada optimizada para APIs compatibles con OpenAI y Anthropic → Leer más 🔐 Amazon Bedrock AgentCore Identity ahora permite llevar tus propios secretos con AWS Secrets Manager → Leer más 📈 La función de cambio de región de ARC agrega escalado de Amazon Aurora y failover de base de datos global de Amazon Neptune → Leer más 💵 AWS Cost and Usage Report 2.0 ahora soporta integración con Athena y Redshift → Leer más 📧 Amazon SES ahora soporta listas de supresión a nivel de inquilino → Leer más 🛡️ AWS Shield Advanced introduce registros de flujo de ataque DDoS → Leer más 📊 Monitorea los presupuestos de AWS directamente en los paneles de Gestión de Costos y Facturación con el nuevo widget de presupuestos → Leer más 🔗 AWS IoT Core agrega APIs para la gestión de conexiones MQTT → Leer más 📊 Amazon Bedrock añade métricas de Amazon CloudWatch para APIs compatibles con OpenAI y Anthropic → Leer más 🚌 Amazon Location Service anuncia transporte público y enrutamiento intermodal → Leer más 🎬 Video de la Semana Esta semana tenemos un nuevo episodio del podcast de Charlas Técnicas, que pueden ver en Youtube pero también en su plataforma de podcast favorita. Estamos de vuelta con Isa una vez por mes hablando de temas que les interesan a todos. Está semana hablamos de cómo el mercado laboral está cambiando con la inteligencia artificial. 📚 Artículos Interesantes ☁️ Construyendo un SaaS Multi-Tenant con API Gateway, Lambda y DynamoDB Este artículo ofrece una guía completa para implementar un API SaaS multi-tenant utilizando servicios serverless de AWS, centrándose en una aplicación de seguimiento de problemas B2B donde los inquilinos gestionan usuarios, proyectos, tickets y comentarios. Puntos clave: * Diseño de tabla única para DynamoDB: Se utilizan claves prefijadas por tenant y GSIs para garantizar la aislación de datos y patrones de acceso rápidos. * Patrón de autorizador Lambda con Cognito JWT: Permite la propagación del contexto del tenant a través de API Gateway y Lambda, facilitando el control de cuotas y uso por tenant. * Escalabilidad de infraestructura: Combina controles de tenencia a nivel de aplicación con escalabilidad de infraestructura para un SaaS B2B eficiente. 🎯 Reflexión: La combinación de AWS API Gateway, Lambda y DynamoDB optimiza no solo el rendimiento, sino también la gestión de inquilinos, lo que permite construir aplicaciones SaaS más escalables y eficientes. 📖 Leer el artículo completo 🛒 Agentes de Compras con Memoria: Innovación de Alibaba Un reciente artículo de Alibaba presenta un agente de comercio electrónico de dos etapas que recuerda las preferencias de los clientes a lo largo de múltiples sesiones, mejorando significativamente la experiencia de compra personalizada. Este sistema consciente de la memoria utiliza Strands Agents y Mem0 para mantener el contexto y el historial del usuario. Puntos clave: * Memoria Persistente Mejora la Personalización: El agente recuerda las preferencias de los clientes entre sesiones mediante Mem0, ofreciendo experiencias de e-commerce a medida que superan los sistemas sin estado. * Arquitectura de Dos Etapas: La Etapa 1 captura y almacena datos; la Etapa 2 los aplica a tareas de compras, optimizando recomendaciones y adquisiciones. * Escalabilidad Serverless en AWS: El sistema combina Strands Agents para la orquestación y AWS para un despliegue rentable y de alto rendimie

    5 min

  4. 5 jun

    Tu WebApp serverless funciona. Y por eso es el problema.

    Empezaste con una arquitectura limpia, servicios pequeños, todo prolijo. Seis meses después nadie se anima a hacer un deploy un viernes. ¿Te suena? No es que serverless no funcione. Es que la complejidad no desaparece — cambia de lugar y se vuelve invisible. 💡 Los 5 errores que convierten tu WebApp en un caos Llevo 20 años en desarrollo de software, 10 trabajando con serverless en producción. Y hay un patrón que se repite siempre, en equipos de todos los tamaños. El caos no es que la app deja de funcionar. El caos es cuando: * Nadie sabe dónde están las cosas * Los tests fallan hace meses y nadie los corre * Cada deploy se siente como apostar a la ruleta * Si algo falla, nadie sabe dónde mirar Y mientras tanto, la app “anda”. Los 5 errores que llevan ahí: 1. Autenticación pensada al final — Se deja para después porque complica el testing. Después resulta en validaciones duplicadas en cada función de Lambda, y cambiar cualquier cosa se convierte en una pesadilla. 2. Funciones Lambda que crecen sin diseño — Empiezan pequeñas. Terminan validando, ejecutando lógica de negocio, hablando con la base de datos, manejando errores y llamando a tres servicios más. Miles de líneas que nadie quiere tocar. 3. Infraestructura como código sin arquitectura definida — Si todo está en el mismo stack, un cambio chico bloquea todo el deployment. Hay que pensar qué recursos son efímeros y cuáles son persistentes antes de escribir la primera línea de CDK. 4. Testing imposible — No es que serverless no se puede testear. Es que nadie pensó cómo testearlo desde el día uno. Resultado: tests que levantan recursos reales de producción, fallan siempre y nadie ejecuta. 5. Observabilidad rota — Nadie lo nota hasta que algo falla. En un mundo asíncrono, tener logs no alcanza. Necesitás trazabilidad, alarmas con sentido y una metodología para debuggear sin hacer arqueología. ¿El patrón común? No es culpa de Lambda. No es culpa de API Gateway. No es culpa de AWS. Es que alguien juntó un montón de servicios sin un diseño, sin pensar cómo trabajan juntos, sin considerar la complejidad invisible que emerge cuando todo está distribuido. 🚀 ¿Querés construir WebApps serverless que no se conviertan en un frankenstein? Tengo un mini-curso gratuito de WebApps Serverless donde vemos patrones de diseño, buenas prácticas y arquitecturas concretas para tomar mejores decisiones desde el principio. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 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

    13 min

  5. 1 jun

    OpenSearch Serverless nueva gen: de cero a miles de requests por segundo

    ¡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 estoy a full terminando un curso de más de 5 horas de agentes serverless en AWS. Pronto lo van a poder ver en mi comunidad, así que si quieren aprender más sobre agentes, les dejo un mini curso gratuito para que vayan aprendiendo y ahí les avisaré cuando el curso completo esté listo. Además, quiero detenerme un minuto para felicitar a dos nuevos AWS Heroes Hispanohablantes de Argentina: Ricardo Ceci y Matías Kreder 👏🏽 ✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo. 🎧También puedes escuchar esta newsletter en formato podcast, donde resumo cada edición. Búscalo en las principales plataformas o en cada correo que recibas. 🗓 ¿Organizas un evento en español sobre AWS o Serverless? Escríbeme en redes o en los comentarios, y con gusto lo mencionaré. 📢 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 🚀 AWS presenta la nueva generación de Amazon OpenSearch Serverless para aplicaciones de IA Amazon ha lanzado una versión actualizada de OpenSearch Serverless, que se posiciona como un motor de búsqueda y vectores totalmente gestionado, diseñado especialmente para crear agentes de IA. Este nuevo enfoque se centra en la rapidez, elasticidad y reducción de la carga operativa. La nueva generación permite crear recursos en segundos y escalar desde cero hasta miles de solicitudes por segundo, para luego reducirse de nuevo a cero cuando no se utiliza. AWS asegura que esto puede representar ahorros de hasta el 60% en comparación con los clústeres de OpenSearch Service dimensionados para carga máxima. AWS ha reestructurado completamente el servicio, desacoplando la computación del almacenamiento, lo que permite un escalado automático más rápido y una mejor gestión de la capacidad, ideal para cargas de trabajo dinámicas o intermitentes. Este nuevo modelo estará disponible por defecto para las nuevas colecciones. 🔗 Para obtener más información, visita el blog de AWS sobre OpenSearch Serverless 🚀 Amazon Bedrock amplía el soporte para Cuotas de Servicio Ahora podes visualizar las cuotas de inferencia para el endpoint bedrock-mantle en AWS Service Quotas. Esto proporciona una manera coherente de monitorear los límites junto a otros servicios de AWS y al endpoint bedrock-runtime existente. Esta actualización mejora el seguimiento de las cuotas para las cargas de trabajo que utilizan este endpoint, incluyendo los límites de tokens de entrada y salida por minuto de los modelos compatibles. Esta novedad es especialmente beneficiosa para los equipos que trabajan con aplicaciones basadas en OpenAI o Anthropic en Amazon Bedrock, ya que el endpoint bedrock-mantle soporta múltiples APIs con cambios de código mínimos. Además, los clientes pueden usar la consola de Service Quotas para verificar sus límites actuales y solicitar aumentos si necesitan más capacidad. 🔗 Para más información, visita la página oficial de Amazon Bedrock. 🔧 AWS lanza la nueva generación de Resilience Hub para mejorar la resiliencia de aplicaciones AWS ha presentado la nueva generación de AWS Resilience Hub, diseñada para ayudar a los equipos a evaluar la resiliencia de manera más efectiva en aplicaciones y organizaciones. La actualización incluye un nuevo modelo de aplicación, descubrimiento de dependencias, análisis de modos de falla impulsado por inteligencia artificial (IA), políticas de resiliencia modulares y reportes a nivel organizacional. Una de las ideas clave es pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo y consciente del negocio. El nuevo modelo de aplicación permite mapear los caminos críticos de los usuarios finales a los resultados del negocio, mientras que las políticas de resiliencia se pueden componer a partir de objetivos de nivel de servicio, recuperación ante desastres multi-AZ o multi-región, y necesidades de recuperación de datos. 🔗 Para obtener más información, visita el artículo completo en el blog de AWS. ⚡ AWS actualiza su comportamiento de reintentos para SDKs y herramientas AWS ha anunciado un cambio en el comportamiento predeterminado de reintentos en sus SDKs, CLI y herramientas de PowerShell, buscando hacer los reintentos más rápidos y consistentes. Esta actualización busca resolver un problema histórico donde los reintentos diferían según el SDK, lo que provocaba lentitud en la recuperación de fallos transitorios o reintentos innecesariamente prolongados durante caídas. El nuevo comportamiento se aplicará tanto a los modos de reintentos estándar como adaptativos, fijando el estándar como el valor predeterminado para aquellos SDKs que anteriormente utilizaban configuraciones obsoletas. A partir de ahora, el primer reintento tras un error transitorio ocurrirá mucho más rápido, con un promedio de alrededor de 25 ms para una respuesta HTTP 503 breve, en comparación con cientos de milisegundos o más. Puedes optar por este nuevo comportamiento configurando AWS_NEW_RETRIES_2026=true y probarlo en un entorno no productivo antes de implementarlo, ya que se convertirá en el predeterminado en noviembre de 2026. Si prefieres no hacer nada, el nuevo comportamiento de reintentos se aplicará automáticamente cuando cambie el predeterminado. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🔍 AWS Organizations emite eventos de CloudTrail para cambios en la membresía de cuentas → Leer más 📡 AWS IoT Core ahora soporta mensajería directa para comunicación punto a punto → Leer más ⚙️ Amazon Aurora MySQL ahora soporta integración con Kiro Powers → Leer más 🌟 Amazon Aurora MySQL 8.4 ya está disponible de manera general → Leer más 🚀 Claude Opus 4.8 ya está disponible en AWS → Leer más 🛡️ AWS Shield Advanced introduce registros de flujo de ataques DDoS → Leer más 🎬 Video de la Semana En el video de esta semana te cuento qué son las herramientas de los agentes, por qué son lo que convierte un chatbot en algo que realmente hace cosas, y cómo diseñarlas bien (porque agregarlas sin pensar es igual de malo que no tenerlas). También te muestro tres formas de darle herramientas a tus agentes con Strands: las que vienen built-in, las que creas vos, y los MCP. Y al final, el mismo agente que antes inventaba precios, ahora analiza tu arquitectura real y te dice cómo optimizarla. 📚 Artículos Interesantes 🔄 Implementando el Patrón Saga con Lambda Durable Functions Este artículo explica cómo se puede implementar el patrón Saga utilizando AWS Lambda Durable Functions para gestionar transacciones distribuidas en sistemas serverless. Puntos clave: * Patrón Saga: Es un patrón de transacciones distribuidas que utiliza acciones compensatorias para deshacer trabajos completados cuando un paso posterior falla. * Funciones Durables de Lambda: Son adecuadas para el patrón Saga porque el ‘checkpointing’ y la reproducción evitan que los pasos ya finalizados se ejecuten nuevamente durante los intentos. * Modelo de orquestación sencillo: Puede manejar el procesamiento hacia adelante y la reversión, facilitando la construcción de flujos de trabajo serverless resilientes. 🎯 Reflexión: La implementación del patrón Saga a través de Lambda Durable Functions no solo ayuda a gestionar errores, sino que también eleva la eficiencia en el manejo de transacciones distribuidas, haciendo que las aplicaciones serverless sean más robustas. 📖 Leer el artículo completo 🤖 Cómo Evaluar Agentes IA: Tutorial de LLM-as-Judge Este artículo explica cómo evaluar agentes de IA antes de su producción utilizando dos enfoques complementarios: LLM-as-Judge y evaluación de trayectorias. Puntos clave: * LLM-as-Judge es útil para puntuar la calidad subjetiva con rúbricas estructuradas y puntuaciones continuas. * La evaluación de trayectorias ayuda a inspeccionar cómo el agente alcanza una respuesta, no solo la respuesta final en sí. * Combinar juicios basados en LLM con verificaciones determinísticas es la estrategia más confiable de evaluación. 🎯 Reflexión: Evaluar agentes de IA utilizando diversos métodos no solo asegura resultados más precisos, sino que también ayuda a identificar y solucionar problemas en el proceso, incrementando la eficiencia y calidad del resultado final. 📖 Leer el artículo completo 🖥️ Llevar Claude Code de Mi Laptop a Computación Compartida Este artículo describe cómo trasladar Claude Code de un flujo de trabajo local en una laptop a una computación compartida en AWS, permitiendo que todo un equipo lo active para el análisis de incidentes y otros diagnósticos. Puntos clave: * La computación compartida supera a las laptops de un solo usuario para diagnósticos AI activados por el equipo durante incidentes. * CodeBuild + Claude Code + AWS MCP puede formular un flujo de trabajo de diagnóstico ligero sin cabeza con acceso solo lectura al estado de AWS. * La solución está diseñada como una plantilla práctica, con salidas enviadas a CloudWatch o Slack y un repositorio de GitHub disponible como punto de partida. 🔍 Reflexión: La integración de Claude Code en un entorno compartido no solo optimiza los recursos, sino que también potencia la colaboración en tiempo real, lo que podría transformar la forma en que los equipos abordan los problemas. 📖 Leer el artículo completo 👩‍🍳 Ayudante de Recetas AI para el D

    4 min

  6. 29 may

    Son los agentes de IA los nuevos microservicios?

    Si viviste el caos de los microservicios, te va a sonar familiar lo que está pasando con los agentes de IA. El mismo entusiasmo, los mismos errores, el mismo camino hacia la complejidad que nadie planeó. 💡 El patrón que se repite La historia de los microservicios es conocida: empezamos con un monolito, lo partimos en servicios pequeños para ganar flexibilidad, y terminamos con un sistema distribuido imposible de debuggear donde nadie sabe bien qué llama a qué. Con los agentes de IA estamos en el mismo punto de inflexión. La promesa es enorme, pero la complejidad emergente también. Los problemas que se repiten: * Explosión de dependencias: cada agente necesita herramientas, contexto, otros agentes * Debugging distribuido: cuando algo falla, ¿en qué agente falló? ¿por qué? * Costos inesperados: más agentes = más llamadas a LLMs = facturas sorpresa * Coordinación compleja: ¿quién orquesta? ¿cómo se pasan el contexto? ¿Qué aprendimos de los microservicios que aplica aquí? * Empieza simple. Un agente bien diseñado vale más que cinco mal coordinados * Define límites claros de responsabilidad antes de dividir * La observabilidad no es opcional — necesitás saber qué está pasando * El costo de comunicación entre componentes es real (latencia, tokens, dinero) ¿Qué es diferente esta vez? Los agentes tienen algo que los microservicios no tenían: razonamiento. Eso cambia las reglas. Un agente puede adaptarse, decidir, equivocarse de formas que un microservicio nunca haría. Eso es poder y riesgo al mismo tiempo. 🚀 ¿Querés aprender a construir agentes sin repetir los errores del pasado? Tengo un mini-curso gratuito de Agentes IA donde vemos cómo construirlos de forma práctica, con patrones que evitan los problemas más comunes. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 💬 Tu turno ¿Has visto este patrón repetirse? ¿Estás construyendo agentes y ya sentís que se te está yendo de las manos? Cuéntame en los comentarios — me interesa saber en qué punto del ciclo estás 👇 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

    11 min

  7. 25 may

    ExtendDB: DynamoDB donde quieras (y sin pagar por ello)

    ¡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 les pregunté si querían que enviara un mail tipo podcast extra al final de la semana y muchos dijeron que sí. Y así lo hice. El viernes salió por primera vez un artículo que pueden escuchar en todas las plataformas de podcast. Es un ensayo, donde les contaba como creo esta newsletter. Si no lo escuchaste, lo podes encontrar en la página de la newsletter o en tu plataforma de podcast favorita. Este viernes saldrá otro, y así por algunas semanas. Estoy experimentando como resuena esto, así que si los ensayos te gustan dale cariño. ✏️ ¡Comparte tus recursos! Si has escrito en un blog o creado algo interesante sobre AWS o Serverless, envíamelo. A veces es imposible encontrarlo todo en internet, y me encantaría destacar tu trabajo. 🎧También puedes escuchar esta newsletter en formato podcast, donde resumo cada edición. Búscalo en las principales plataformas o en cada correo que recibas. 🗓 ¿Organizas un evento en español sobre AWS o Serverless? Escríbeme en redes o en los comentarios, y con gusto lo mencionaré. 📢 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 🚀 Amazon Bedrock presenta una herramienta avanzada de optimización de prompts y migración AWS ha lanzado Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization, una capacidad diseñada para ayudar a los equipos a mejorar la calidad de los prompts y migrar prompts entre modelos de manera más eficiente. Esta herramienta permite a los usuarios comparar sus prompts originales con versiones optimizadas en hasta 5 modelos simultáneamente, facilitando así la evaluación del rendimiento al cambiar de modelo o ajustar uno existente. La optimización se realiza al introducir una plantilla de prompt, ejemplos de entradas de usuario, respuestas verdaderas opcionales y un criterio de evaluación para guiar el proceso. Se admite tanto la entrada de texto como la multimodal, incluyendo formatos como PNG, JPG y PDF, lo que la hace práctica para flujos de trabajo de análisis de documentos e imágenes. Amazon Bedrock utiliza un bucle de retroalimentación basado en métricas para reescribir iterativamente los prompts y mejorar las respuestas del modelo. El resultado incluye tanto las plantillas de prompt originales como finales, junto con puntuaciones de evaluación, estimaciones de costos y datos de latencia. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre Bedrock. 🤖 Amazon Q Developer CLI se transforma en Kiro CLI: Un cambio significativo Amazon Q Developer CLI ha sido reemplazado por Kiro CLI, un cambio que va más allá de un simple cambio de nombre. Kiro CLI se presenta como parte de un ecosistema más amplio que incluye un IDE integrado sobre VS Code. A diferencia de su predecesor, Kiro está diseñado para comprender el contexto del proyecto de forma más profunda, leer archivos de gestión y conectarse a herramientas externas a través de MCP. Esto permite que Kiro no solo responda preguntas, sino que también razone sobre el proyecto y actúe en consecuencia. Este cambio es relevante para los equipos de desarrollo, ya que mejora la persistencia del contexto y la alineación con las convenciones del equipo. Los archivos de gestión funcionan en ambos entornos, lo que facilita la comprensión del proyecto, pero el enfoque de desarrollo está claramente dirigido hacia Kiro CLI. 🔗 Para más información, consulta el artículo en Dev.to. 🔌 AWS lanza ExtendDB: un adaptador compatible con DynamoDB de código abierto AWS ha presentado ExtendDB, un proyecto de código abierto que lleva el modelo de programación de DynamoDB a entornos donde el servicio gestionado de DynamoDB no esta disponible. Este nuevo adaptador es compatible con DynamoDB, implementando tanto las APIs del plano de control como del plano de datos para tablas, elementos y flujos. ExtendDB permite a los desarrolladores utilizar los SDKs de AWS existentes, herramientas CLI y aplicaciones basadas en DynamoDB sin necesidad de reescribir código. Su primer backend de almacenamiento soportado es PostgreSQL, y su arquitectura es pluggable, lo que permite que la comunidad añada futuros backends de almacenamiento. AWS resalta que ExtendDB no es DynamoDB y no reemplaza el servicio gestionado. Es una versión 0.1 destinada al desarrollo, pruebas y experimentación, mantenida por AWS bajo la licencia Apache 2.0 y desarrollada abiertamente en GitHub. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS sobre ExtendDB. 🔄 AWS SAM CLI implementa bucles dinámicos Esta semana, se anunció el soporte para las Extensiones del Lenguaje de AWS CloudFormation en AWS SAM CLI. La función más destacada es Fn::ForEach, que permite implementar bucles dinámicos en las plantillas de SAM. Esto significa que los desarrolladores pueden definir recursos una sola vez y luego generar múltiples versiones de forma dinámica en YAML, haciendo que las plantillas sean más limpias y fáciles de mantener. Las extensiones del lenguaje son compatibles con todo el flujo de trabajo local de SAM, que incluye construir, invocar, validar, empaquetar, desplegar y sincronizar. Esto permite a los desarrolladores utilizar bucles y otras extensiones mientras trabajan localmente con los mismos comandos familiares de SAM. Se aconseja a los desarrolladores que actualicen a la última versión de SAM CLI y prueben a reemplazar recursos duplicados utilizando Fn::ForEach. Además de la funcionalidad de bucles, SAM ahora también admite otras Extensiones del Lenguaje de CloudFormation, como Length, ToJsonString y FindInMap, así como políticas de eliminación condicional. 🔗 Para más información, visita el artículo completo en Dev.to. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🔑 AWS Secrets Manager añade soporte para secretos externos gestionados para claves de Datadog y Tokens de Acceso Programático de Snowflake → Leer más 📝 Amazon CloudWatch Logs Insights añade nuevos comandos y funciones de consulta → Leer más 💰 AWS Billing Conductor mejora la visibilidad de cuentas con el inventario de transferencia de facturación → Leer más 📈 Amazon Managed Grafana ahora soporta conectividad de doble pila (IPv6 e IPv4) → Leer más 📊 Amazon CloudWatch Logs anuncia límites aumentados en los resultados de consulta → Leer más 🚀 Introduciendo la pre-carga y la asunción de roles IAM para AWS Secrets Manager Agent → Leer más 🌌 Amazon Bedrock expande el soporte para la atribución de uso a nivel de solicitud → Leer más 🎬 Video de la Semana Un desarrollador renunció y se llevó el MFA del root user. El dueño quedó sin acceso a su propia cuenta de AWS. Eso pasa cuando no entendés IAM. En este video te explico las cuatro piezas clave de este servicio — políticas, usuarios, roles y grupos — para que entiendas cómo funcionan los permisos en AWS y no cometas los errores más comunes. 👇 📚 Artículos Interesantes 🤖 AI No Está Reemplazando a los Desarrolladores Junior, tu Estructura Organizativa Sí El artículo explica que el debate sobre si la inteligencia artificial está reemplazando a los desarrolladores junior está mal enmarcado. Mientras algunos líderes creen que la IA proporciona ventajas a los desarrolladores junior al eliminar tareas repetitivas, otros advierten que puede obstaculizar su efectividad al convertirlos en supervisores de la salida generada por IA. Puntos clave: * La IA cambia la naturaleza del trabajo de los desarrolladores junior: Pueden pasar más tiempo verificando output en lugar de construir habilidades de resolución de problemas. * La estructura organizativa determina el crecimiento del talento: Las empresas que eliminan la propiedad y la toma de decisiones para juniors arriesgan perder talento senior futuro. * El juicio se vuelve más valioso que la ejecución: A medida que la IA abarate la generación de código, la habilidad clave será saber qué construir y qué cambiar. 🎯 Reflexión: La verdadera amenaza para los desarrolladores junior no es la IA, sino la falta de oportunidades significativas para tomar decisiones y aprender a juzgar. Para que las empresas mantengan un sólido pipeline de talento, necesitan revalorar cómo estructuran los roles y responsabilidades. 📖 Leer el artículo completo 🚀 Llevando el Free Tier de Kiro al Límite Este artículo analiza hasta dónde se puede llevar el free tier de Kiro, con un límite mensual de 50 créditos y sin necesidad de tarjeta de crédito. Se enfoca en formas prácticas de maximizar el valor de esos créditos limitados mediante una selección estratégica de modelos, diseño de prompts y eficiencia en el flujo de trabajo. Puntos clave: * La calidad de los prompts es crucial: Especificar sobre la pila tecnológica, el resultado deseado y las restricciones evita el desperdicio de créditos en aclaraciones. * Utiliza el modelo adecuado para la tarea: Comienza con modelos de bajo costo para la estructuración y cambia solo cuando sea necesario. * Optimiza tu flujo de trabajo: Utiliza archivos de dirección, solicitudes por lotes y ganchos para manejar correcciones rutinarias. 🎯 Reflexión: Con buenos prompts y hábitos de trabajo disciplinados, incluso un free tier limitado puede ser suficiente para construir algo significativo. 📖 Leer el artículo completo 🚫 Acceso Denegado: Lo que Todo Principiante en AWS Entiende Mal Sobre IAM Este artículo explica los conceptos fundamentales de IAM que a menudo malinterpretan los principiantes de AWS, especialmente cuando se encuentran con el temido error ‘Acceso Denegado’. IAM

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  8. Esta newsletter se escribe sola

    22 may

    Esta newsletter se escribe sola

    Sabias que esta newsletter se escribe sola? Cada semana le digo a mi agente que la escriba y eso hace. Y además la factura de AWS para eso me sale literalmente 0. 💡 ¿Por qué elegí Step Functions? El secreto de esta solución no está en la complejidad, sino en la orquestación inteligente. Step Functions actúa como el director de una orquesta, coordinando diferentes servicios AWS para crear un flujo de trabajo completamente automatizado. La clave está en entender que no necesitas un servidor corriendo 24/7 para automatizar procesos. Con Step Functions puedes: * Coordinar múltiples fuentes de datos (APIs, bases de datos, archivos) * Manejar errores y reintentos automáticamente * Escalar según demanda sin configuración adicional * Pagar solo por ejecución (no por tiempo de servidor) ¿Cuándo usar esta solución? * Tienes procesos que requieren múltiples pasos secuenciales * Necesitas coordinar diferentes servicios o APIs * Quieres automatización robusta con manejo de errores * El costo es una preocupación (especialmente para volúmenes bajos) ¿Cuándo NO usarla? * Procesos simples que pueden resolverse con una sola función Lambda * Aplicaciones que requieren respuesta en tiempo real (* Workflows que cambian constantemente (Step Functions requiere redeploy) 🚀 ¿Quieres aprender más sobre automatización? Si este tema te interesa, tengo un mini-curso gratuito de Step Functions donde profundizo en estos temas. Son 4 emails con casos prácticos. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 💬 Tu turno ¿Qué proceso te gustaría automatizar en tu proyecto? ¿Newsletter, reportes, procesamiento de datos, notificaciones? Cuéntame en los comentarios qué automatización te haría la vida más fácil 👇 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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