Dev&Ops

Douglas Barahona & Juan Ramos

Dev&Ops es el espacio donde hablamos de cultura tech, compartimos anécdotas reales y damos consejos prácticos para todo entusiasta del mundo del desarrollo y la tecnología. Acompáñanos a descubrir las últimas tendencias, aprender de nuestras experiencias y recibir tips que te ayudarán a destacar en este entorno digital en constante evolución.

  1. Dev&Ops - EP061 - Cómo optimizar costos de Kubernetes en AWS con EKS, Spot Instances y Karpenter

    MAY 19

    Dev&Ops - EP061 - Cómo optimizar costos de Kubernetes en AWS con EKS, Spot Instances y Karpenter

    En este episodio de Dev&Ops hablamos sobre cómo reducir costos al correr Kubernetes en AWS, especialmente usando EKS. Douglas comparte consejos prácticos basados en experiencia real operando infraestructura en Kubernetes, desde optimización de aplicaciones hasta estrategias avanzadas con hardware, tráfico, Spot Instances, Saving Plans y Karpenter. El episodio explica por qué Kubernetes puede elevar la factura en AWS si no se planifica correctamente, qué elementos terminan generando costos y cómo aplicar buenas prácticas para controlar mejor el consumo de recursos, el tráfico entre Availability Zones y el uso de nodos. También se aborda una configuración práctica usando nodos on demand para servicios críticos, Saving Plans para reducir costos base, y Karpenter para aprovisionar dinámicamente Spot Instances con fallback a instancias on demand cuando sea necesario.  🔍 En este episodio aprenderás:  Por qué EKS puede incrementar significativamente la factura en AWS  Cómo optimizar aplicaciones para consumir menos CPU, memoria y recursos  La importancia de definir límites en pods, réplicas y nodos  Cómo reducir costos controlando tráfico, requests y ancho de banda  Por qué evitar tráfico innecesario entre Availability Zones  Cómo usar Saving Plans y Spot Instances para ahorrar en nodos  Cómo Karpenter ayuda a escalar y consolidar recursos de forma eficiente📑 Capítulos:(00:00) Configuración actual con Kubernetes, Karpenter y Spot Instances(01:13) Bienvenida al episodio 61 de Dev&Ops(02:20) Tema del episodio: optimizar costos corriendo Kubernetes en AWS(04:10) Por qué EKS puede aumentar la factura en AWS(06:30) Aclaraciones: consejos generales y enfoque en AWS EKS(08:35) Consejo 1: optimiza tu aplicación para consumir menos recursos(11:20) Consejo 2: asegúrate de que tu aplicación sea cloud native(15:05) Consejo 3: define límites para pods, réplicas y nodos(18:35) Control de requests, caché y reducción de carga en Kubernetes(20:53) Consejo 4: usa Ingress con Application Load Balancer(23:40) AWS Load Balancer Controller, ALB y WAF(26:20) Consejo 5: evita tráfico innecesario entre Availability Zones(29:10) Qué son las Availability Zones y por qué el tráfico cuesta dinero(32:25) Ejemplo práctico: mantener requests dentro de la misma Availability Zone(36:10) Estrategias para controlar tráfico interno en Kubernetes(38:30) Service Mesh como alternativa para enrutar tráfico local(41:00) Consejos de hardware para reducir costos en EKS(42:10) Consejo 6: implementa AWS Saving Plans(45:40) Cómo funcionan los compromisos de gasto en Saving Plans(48:10) Aplicar Saving Plans al consumo base de nodos on demand(49:05) Consejo 7: implementa Spot Instances(51:20) Cómo combinar nodos on demand con Spot Instances(52:35) Consejo 8: implementa Karpenter(53:45) Cómo Karpenter escala, consolida y optimiza nodos(54:30) Configuración práctica: node pool fijo, Saving Plans y Spot Instances(55:15) Cierre y recomendaciones finales

    56 min
  2. Dev&Ops - EP060 - Lo que no te dicen de los Microservicios: Complejidad, Cultura y Errores Comunes

    MAY 12

    Dev&Ops - EP060 - Lo que no te dicen de los Microservicios: Complejidad, Cultura y Errores Comunes

    ¿Estás pensando en migrar a microservicios o ya estás sufriendo las consecuencias? En este episodio de Dev&Ops, desglosamos lo que NO te cuentan los tutoriales sobre la arquitectura de microservicios. Desde la explosión de la complejidad operativa y los fallos en cascada, hasta el desafío de la consistencia eventual y la gestión de bases de datos descentralizadas.  Analizamos cómo esta arquitectura puede amplificar los problemas culturales de una empresa (como la falta de tests o code reviews deficientes) y debatimos la eterna batalla entre Monorepos vs. Multi-repos. Si eres desarrollador, arquitecto o líder técnico, este video te dará la perspectiva real basada en experiencia para evitar que tu sistema se convierta en un caos inmanejable. Capítulos:(00:00) - Introducción: Microservicios y cultura empresarial(00:45) - La explosión de la complejidad operativa(02:30) - Fallos de comunicación y el efecto cascada(04:00) - Gestión de datos: Bases de datos descentralizadas(05:15) - El desafío de la Consistencia Eventual (Eventual Consistency)(06:45) - El dolor de cabeza de las zonas horarias y la sincronización(08:00) - Unit Tests vs. Integration Tests en microservicios(10:30) - Cómo los microservicios amplifican la cultura (buena o mala)(12:00) - Organización de código: Monorepos vs. Múltiples Repos(13:45) - Estrategias de Observabilidad y Logs efectivos(15:30) - Event-Driven Architecture: Ventajas y riesgos(17:15) - La importancia crítica de los Estándares Técnicos(19:00) - Conclusiones y cierre #devops #microservicios #softwarearchitecture #systemdesign #backend #monorepo #eventdriven #programacion #podcastdetecnologia

    35 min
  3. Dev&Ops - EP059 - ¿Puede Linux competir con Windows en desktop en 2026?

    MAY 4

    Dev&Ops - EP059 - ¿Puede Linux competir con Windows en desktop en 2026?

    En este episodio analizamos si Linux finalmente puede entrar a competir en el mercado de escritorio frente a Windows y MacOS. A partir de experiencias reales y noticias recientes, exploramos cómo ha evolucionado Linux en usabilidad y qué factores están impulsando su adopción fuera del mundo de servidores. Hablamos del impacto de decisiones como la migración del gobierno de Francia hacia Linux, el crecimiento del gaming en este sistema operativo y el rol que está jugando la inteligencia artificial en cambiar las reglas del juego. También discutimos los retos reales: compatibilidad, drivers, costos de migración y por qué, a pesar del progreso, Linux aún no compite directamente en desktop… al menos por ahora. 🔍 En este episodio aprenderás:  Por qué Linux domina servidores pero sigue rezagado en desktop  Cómo la usabilidad de Linux ha cambiado en los últimos años  El impacto de la migración del gobierno de Francia a Linux  Por qué el gaming en Linux está creciendo  Los verdaderos costos de migrar de Windows a Linux en empresas  Cómo la inteligencia artificial podría hacer irrelevante el sistema operativo  Si Linux realmente tiene futuro en el escritorio  📑  Capítulos: (00:00) Introducción y contexto del episodio (02:10) Estado actual de Linux en desktop (05:30) Evolución de la usabilidad en Linux (09:00) Noticia: Migración del gobierno de Francia (13:30) Soberanía digital y Big Tech (17:30) Noticia: Crecimiento del gaming en Linux (21:30) Problemas de rendimiento en Windows (25:00) ¿Está Linux entrando en la pelea? (28:30) Adopción en empresas: costos y retos (32:30) Gaming en Linux: limitaciones actuales (35:30) Impacto de la inteligencia artificial en sistemas operativos (38:00) Reflexión final y cierre

    40 min
  4. Dev&Ops - EP058 - ¿Sprints en Infraestructura? Cómo sobrevivir al On-Call y no perder la cabeza

    APR 27

    Dev&Ops - EP058 - ¿Sprints en Infraestructura? Cómo sobrevivir al On-Call y no perder la cabeza

    ¡Hola, comunidad Dev&Ops! 👋 En este episodio nos metemos de lleno en un debate que todo ingeniero ha tenido en algún momento ¿Realmente funcionan las metodologías ágiles en operaciones? Douglas nos cuenta su experiencia (y frustración) al intentar encajar guardias impredecibles (on-call) dentro de Sprints de 80 horas, mientras Juan nos da su perspectiva desde el lado del desarrollo. Hablamos sobre el estrés de las alertas, la odisea de estimar tiempos, la importancia de tener empatía con los Project Managers (¡que a veces los tiran a los leones! 🦁) y por qué nuestra madurez profesional es la clave para que cualquier proceso funcione, nos guste o no. ¿Eres team Sprints o prefieres otra forma de organizarte? ¿Te cuesta loguear tus horas? ¡Queremos leer tu opinión y tus anécdotas en los comentarios! 👇 No olvides suscribirte para más pláticas honestas sobre el mundo tecnológico. Nuestras redes sociales YouTube: https://www.youtube.com/@DevAndOpsPodcast ▶️TikTok: https://www.tiktok.com/@devandops🕺 Instagram: https://www.instagram.com/devandopspodcast📸 Facebook: https://www.facebook.com/devandops 👍Spotify: https://open.spotify.com/show/1MuMODYsE4xN6RhOcd8EaG 🎧 Capítulos(00:00) Bienvenida y las batallas de hardware de Juan(02:33) ¿Por qué la cultura DevOps es nuestro pan de cada día?(05:45) Guardias y On-Call: Cuando las emergencias rompen tu agenda(08:49) El choque: Implementando Sprints en equipos operativos(12:18) Diferentes sabores de Sprints: Desarrollo vs Infraestructura(16:54) El arte (y el caos) de estimar horas de trabajo(22:31) Berrinches vs Profesionalismo: Nuestra actitud cuenta(28:41) Cómo aportar soluciones sin ser la "piedra de tropiezo"(34:44) La rebelión de los tickets: ¿Por qué odiamos loguear tiempo?(43:23) Piedad para los Project Managers: Empatía en el equipo(48:17) El orden es necesario: Responsabilidades de gerentes e ingenieros(54:02) Conclusión: Somos profesionales, hagamos que funcione #devops #agile #oncall #sprints #scrum #infraestructura #desarrollo #tecnologia #culturaorganizacional #podcasttecnologico #programacion #ingenieria

    58 min
  5. Dev&Ops - EP057 - Consideraciones clave antes de implementar Kubernetes en producción

    APR 20

    Dev&Ops - EP057 - Consideraciones clave antes de implementar Kubernetes en producción

    Kubernetes se ha convertido en el estándar para orquestación de contenedores, pero no siempre es la solución correcta para todos los escenarios. En este episodio analizamos las principales consideraciones que debes tener en cuenta antes de implementarlo en tu empresa o proyecto. Hablamos desde la complejidad inherente de Kubernetes, hasta errores comunes como sobreingeniería, falta de automatización o ausencia de observabilidad. También discutimos alternativas como Docker Swarm y cuándo realmente vale la pena dar el salto a Kubernetes. Si estás evaluando migrar a contenedores o ya decidiste usar Kubernetes, este episodio te ayudará a evitar dolores de cabeza y tomar decisiones más informadas. 🔍 En este episodio aprenderás:  Cómo validar si realmente necesitas Kubernetes o estás forzando su uso  Qué complejidades introduce Kubernetes incluso para aplicaciones simples  Por qué no debes implementar todas las herramientas desde el inicio  La importancia de automatizar la infraestructura desde el día uno  Cómo manejar despliegues con Helm o Customize de forma escalable  Por qué el monitoreo y la observabilidad son esenciales desde el comienzo 📑 Capítulos: (00:00) Introducción al episodio y contexto (02:26) Consideraciones antes de implementar Kubernetes (03:36) Kubernetes vs Docker en producción (04:39) Por qué muchas empresas eligen Kubernetes (06:50) Complejidad de Kubernetes para apps simples (08:59) Alternativa: Docker Swarm (10:12) Reevaluar decisiones tecnológicas (15:15) No implementar todo desde el inicio (18:26) Service Mesh y herramientas avanzadas (20:30) GitOps: ¿cuándo sí y cuándo no? (29:57) Importancia del tiempo y el enfoque incremental (32:14) Automatización con Infrastructure as Code (42:19) Uso de Helm y manejo de manifiestos (51:28) Riesgos y complejidad en Kubernetes (55:12) Monitoreo y observabilidad desde el inicio (56:54) Experiencia práctica y dificultades sin observabilidad (59:32) Cierre y conclusiones

    1h 1m
  6. Dev&Ops - EP056 - La verdad sobre programar con IA: 10 consejos prácticos

    APR 13

    Dev&Ops - EP056 - La verdad sobre programar con IA: 10 consejos prácticos

    ¿Crees que programar con IA es solo escribir prompts y copiar código? La realidad es muy distinta. En este episodio, Juan nos revela la "verdad" detrás de un flujo de trabajo profesional en 2026, donde el autocompletado ha quedado obsoleto para dar paso a los flujos agénticos y el "Vibe Coding".  No se trata de magia, sino de estrategia. Descubre los 10 consejos prácticos basados en 10 años de experiencia en la industria para dejar de escribir código línea por línea y empezar a dirigir la arquitectura de tus sistemas, asegurando que el resultado sea escalable, mantenible y, sobre todo, profesional. En este episodio aprenderás: La verdad sobre los patrones de diseño en la era de la IA.Por qué descargar "skills" genéricos es un error y cómo crear los tuyos.El uso real de AGENTS.md y PRDs para evitar que la IA alucine.La técnica de reducir el scope para sobrevivir a los Code Reviews.Cómo usar el modo "Planning" como una sesión de Rubber Ducking avanzada.Nuestras redes sociales: YouTube: https://www.youtube.com/@DevAndOpsPodcast ▶️ TikTok: https://www.tiktok.com/@devandops 🕺 Instagram: https://www.instagram.com/devandopspodcast 📸 Facebook: https://www.facebook.com/devandops 👍 Spotify: https://open.spotify.com/show/1MuMODYsE4xN6RhOcd8EaG 🎧 Capítulos: (00:00) Introducción y contexto: Programando en 2026(02:54) De GitHub Copilot a los flujos agénticos(05:09) ¿Cuándo usar IA y cuándo escribir código a mano?(06:39) Consejo 1: La importancia de los Patrones de Diseño y Clean Architecture(08:59) Consejo 2: Definir estándares y Naming Conventions(10:54) Consejo 3: Por qué debes escribir tus propios "Skills" (y no descargarlos)(14:19) Consejo 4: Maximizando el uso de AGENTS.md(16:29) Consejo 5: Spec-Driven Development y la creación de PRDs(18:49) Consejo 6: Reducir el scope para mejorar la mantenibilidad y el PR(22:09) Consejos 7 y 8: Tratar a la IA como un humano y el apoyo visual(24:49) Consejo 9: Planificación, iteración y Rubber Ducking con la IA(27:39) Consejo 10: La regla de oro: Revisar y evaluar siempre el resultado(29:59) Reflexiones finales: La IA no es magia, es preparación #ia #devops #inteligenciaartificial #programacion #softwareengineering #aiagents #productivity #cleancode #vibeCoding #systemDesign

    38 min
  7. Dev&Ops - EP055 - ¿Qué hace realmente un Tech Lead? (Y cómo llegar a ser uno)

    APR 6

    Dev&Ops - EP055 - ¿Qué hace realmente un Tech Lead? (Y cómo llegar a ser uno)

    ¿El Tech Lead es solo un Senior con un título más bonito o realmente cambia su función? En este episodio, Juan y Douglas desglosan la figura del Lead de Tecnología: desde la diferencia crucial entre gestionar personas (Engineering Manager) y gestionar el stack técnico, hasta por qué las empresas pequeñas también necesitan uno para evitar el caos. Si quieres escalar en tu carrera técnica sin despegarte del código, este episodio es para ti. Lo que aprenderás hoy: La diferencia entre Tech Lead, Staff Engineer y Engineering Manager.Por qué el Tech Lead es el "dueño" del estándar técnico y no necesariamente el jefe administrativo.Habilidades clave: del troubleshooting experto a la evangelización y documentación.El modelo de Habilidades en T: profundidad en tu área y visión general del flujo (DNS, DB, Infra).Consejos prácticos para Juniors y Seniors que aspiran a liderar equipos.¡Únete a nuestra comunidad y no te pierdas nada! YouTube: https://www.youtube.com/@DevAndOpsPodcast ▶️TikTok: https://www.tiktok.com/@devandops 🕺Instagram: https://www.instagram.com/devandopspodcast 📸Facebook: https://www.facebook.com/devandops 👍Spotify: https://open.spotify.com/show/1MuMODYsE4xN6RhOcd8EaG 🎧 Capítulos: (00:00) Introducción: Tech Leads en todas las disciplinas(01:26) Bienvenidos a Dev&Ops: La importancia de compartir experiencias(02:41) El reto de definir qué es un Tech Lead según la empresa(04:00) El estándar de la industria vs. la realidad de las startups(07:30) ¿Seguimos copiando lo que hacen las FAANG (Meta, Google, Netflix)?(10:13) Nuevos roles: La IA y los puestos emergentes (LLM Operators)(12:00) Definición formal: ¿Qué dice Indeed sobre el Tech Lead?(14:48) Especializaciones: Tech Leads de Frontend, Backend y SRE(16:34) "¿Suena caro?": Por qué un Tech Lead te ahorra dinero a largo plazo(18:20) El Tech Lead como dueño del Stack y los estándares técnicos(20:30) Diferencia entre liderazgo técnico y gestión administrativa(23:10) ¿Debe un Tech Lead encargarse de las contrataciones?(26:30) Habilidades blandas: El fit cultural más allá del código(30:22) Tech Lead vs. Staff Engineer vs. Engineering Manager(37:50) Estructuras de equipo: ¿Cuántos leads necesitas según tu tamaño?(41:00) Evitando el caos: La importancia de la armonía técnica(44:23) Hoja de ruta: Habilidades para ser considerado un Tech Lead(47:44) La importancia del Research y entender el negocio(50:55) De experto a mentor: Documentación y evangelización técnica(56:23) Conclusión y consejos finales para tu carrera #devops #techlead #programacion #ingenieriadesoftware #staffengineer #crecimientoprofesional #tecnologia #systemdesign #podcasttecnologia #desarrolloweb

    57 min
  8. Dev&Ops - EP054 - IA Local vs IA en la Nube: ¿Realmente vale la pena correr modelos en tu computadora?

    MAR 30

    Dev&Ops - EP054 - IA Local vs IA en la Nube: ¿Realmente vale la pena correr modelos en tu computadora?

    En este episodio hablamos a fondo sobre una de las preguntas más comunes hoy en día en inteligencia artificial: ¿es mejor usar modelos en la nube o correr IA en local? Compartimos experiencias reales probando modelos locales, los retos de hardware, costos ocultos, rendimiento y qué tan viable es realmente para el día a día. También exploramos casos prácticos donde sí tiene sentido usar IA en local y cuándo definitivamente no vale la pena. Si estás considerando montar tu propio entorno de IA o quieres optimizar costos, este episodio te va a dar claridad basada en experiencia real, no en “venta de humo”. 🔍 En este episodio aprenderás:  Qué es realmente la IA en local y cómo funciona  Diferencia entre modelos “open source” y “open weights”  Limitaciones reales de hardware (RAM, VRAM, contexto)  Cuándo sí tiene sentido usar modelos locales  Por qué la nube sigue siendo la mejor opción en muchos casos  Casos prácticos donde modelos pequeños funcionan muy bien  Cómo balancear costo, rendimiento y tiempo en tu workflow 📑 Capítulos: (00:00) Introducción y contexto del episodio (02:00) Nuevo integrante en la familia y regreso al podcast (04:30) Tema del episodio: IA en local vs en la nube (07:30) ¿Qué es la IA en local? (10:30) Open source vs open weights (14:00) Evolución de modelos (Llama, Qwen, etc.) (18:30) Limitaciones reales del hardware (22:00) Quantization explicado (26:30) Experimentos en hardware limitado (30:00) Casos de uso prácticos con modelos pequeños (35:30) Debate: IA local vs nube (42:00) Costos, planes y modelos en la nube (48:00) Problemas reales de rendimiento en local (52:00) Privacidad: mitos y riesgos (56:30) Casos donde sí vale la pena IA local (01:02:00) Conclusiones y recomendaciones (01:10:00) Cierre del episodio

    1h 12m
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    Douglas Barahona & Juan Ramos
  • Years Active
    2025 - 2026
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