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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. قبل يومين

    Un viernes a las 6 de la tarde, pensó que lo habían hackeado en AWS

    Viernes, 6 de la tarde. Me llega un mensaje de un miembro de la comunidad: “Marcia, creo que me hackearon, AWS me quiere cobrar miles de dólares y no sé qué hacer”. Dejé todo y volví corriendo a mi casa. Cuando entré a la llamada con él, ya estaba borrando usuarios, reseteando contraseñas, tirándose de los pelos. En pánico total. Y lo que hizo en esos primeros veinte minutos es exactamente lo que NO tenés que hacer. 💡 El protocolo que seguimos esa tarde Lo primero que le dije fue: pará. No sigas borrando nada. Si de verdad hubiera sido un hackeo, borrar usuarios a lo loco es justo lo que te puede dejar afuera de tu propia cuenta o destruir la evidencia que necesitás para entender qué pasó. Es como encontrar la llave de tu casa movida de lugar y, por las dudas, prender fuego la casa entera. La regla: primero mirás, después actuás. Y antes de tocar nada, sacás capturas de pantalla de todo — usuarios, policies, CloudTrail, el cargo en el Billing. Una vez que borrás o rotás algo, esa foto del momento exacto se pierde para siempre. Los tres lugares que hay que revisar, en orden 1. AWS Health Dashboard — ahí AWS reporta incidentes conocidos de sus propios servicios. En este caso, ahí apareció el dato que explicó todo. 2. Billing y Cost Explorer — ¿el cargo es un “estimated charge” o ya está facturado de verdad? No es lo mismo. 3. CloudTrail — el historial de cada acción en tu cuenta: quién, desde dónde, cuándo. Buscá usuarios o roles que no reconocés, cambios de policies, accesos desde regiones donde nunca trabajás. En su CloudTrail no había nada raro. Cero. Volvimos al Health Dashboard y ahí estaba: un bug conocido en el servicio que estima los gastos, que ese mismo día afectó a montones de cuentas al mismo tiempo. No era un hackeo. Era un número mal calculado que AWS le mostró como si fuera real. Si en tu caso SÍ es un hackeo real Si CloudTrail te muestra usuarios, roles o accesos que no reconocés, ahí sí hay que moverse rápido, en este orden: * Cambiar contraseña + agregar MFA a todos los usuarios comprometidos que encontraste (no solo el primero) * Desactivar las access keys comprometidas — o borrarlas y recrearlas * Invalidar las sesiones de STS activas * Revisar Cost Explorer buscando cargos inesperados en servicios y regiones que ni mirás normalmente * Contactar a soporte de AWS 🛡️ Cómo evitar vivir esto Todo esto se vive muy distinto si ya tenés resueltas algunas cosas de antes: ✅ AWS Budgets con alertas de costo — la misma alarma que le avisó a tiempo a mi amigo, en vez de enterarse con la factura ya cerrada ✅ MFA en TODOS los usuarios, sin excepciones, empezando por el root ✅ Mínimo privilegio en cada usuario y rol ✅ CloudTrail activo Ninguna te toma más de 15 minutos configurar. Y son la diferencia entre un diagnóstico claro en 5 minutos o borrar usuarios en pánico un viernes a la tarde. 🚀 ¿Querés dejar tu cuenta de AWS bien configurada desde el día uno? Tengo un curso gratuito de AWS Fundamentals donde vemos exactamente esto: cómo asegurar tu cuenta desde cero — MFA, alertas de billing, quién tiene acceso a qué — y los fundamentos que evitan que esto te pase. 🎯 ACCEDER AL 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

  2. قبل ٦ أيام

    Kiro Crew: mi nuevo compañero de desarrollo

    ¡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 hubieron un montón de lanzamientos interesantes, pero el que más me llamó la atención es Kiro Crew. Ahora lo estoy probando y viendo cómo me puede ayudar a resolver problemas más rápido y de manera más eficiente que el setup que tenía antes. ¡Ya les contaré cómo lo llevo! ✏️ ¡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 🚀 Kiro Crew: Tu compañero de desarrollo persistente y open-source Kiro Crew se presenta como un espacio de trabajo de desarrollo persistente y open-source, diseñado para manejar tareas de ingeniería que requieren coordinación y seguimiento constantes. Este proyecto originado internamente en Amazon, busca facilitar el inicio y la continuidad de las tareas sin la necesidad de supervisión constante. Construido para flujos de trabajo de ingeniería del mundo real, Kiro Crew permite la delegación entre herramientas y habilita el procesamiento de tareas en segundo plano. Este sistema se integra con plataformas populares como Slack, Telegram y WeCom, y es compatible con los principales sistemas operativos, lo que lo hace accesible para todos los desarrolladores. 🔗 Para más información, visita el blog de Kiro Crew 💻 Instalar y actualizar la AWS CLI ahora es más fácil con comandos de una sola línea Finalmente actualizaron la instalación AWS CLI v2 para hacerlo con una sola línea, eliminando la necesidad de pasos manuales de descarga e instalación. Para los usuarios de macOS y Linux, se puede ejecutar un comando de curl que descarga y ejecuta el instalador oficial, mientras que los usuarios de Windows pueden utilizar un comando de PowerShell para iniciar el proceso de instalación. Además, se introduce un nuevo flujo de actualización integrado para la AWS CLI v2.36.0 y versiones posteriores. A partir de ahora, los usuarios pueden ejecutar el comando aws update para actualizarse a la última versión, el cual detecta automáticamente la ruta de instalación existente, permitiendo actualizar la configuración actual sin requerir una reinstalación manual. 🔗 Para más información, visita el blog sobre la instalación y actualización de AWS CLI. ⚡ Amazon DynamoDB ahora soporta búsqueda de vectores en tiempo real a escala Amazon DynamoDB ha lanzado la búsqueda de vectores nativa, ahora disponible de forma general. Esta característica permite almacenar vectores junto con datos operativos, facilitando búsquedas de similitud sin necesidad de bases de datos externas. Esta capacidad es crucial porque integra la búsqueda de vectores en una base de datos completamente gestionada y serverless, simplificando la arquitectura al permitir que los desarrolladores gestionen datos operativos y vectores en un solo sistema. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon DynamoDB 🤖 Amazon Bedrock AgentCore presenta instancias de runtime para agentes de IA Las instancias de runtime en Amazon Bedrock AgentCore, están diseñada para los agentes de inteligencia artificial que requieren infraestructura persistente y gestionada, y va más allá de los límites del modelo serverless tradicional. Las instancias de runtime permitirán que múltiples agentes colaboren en un mismo host, manteniendo un estado de sesión compartido y ejecutándose por períodos prolongados de hasta 14 días por sesión. Estas instancias se ejecutan sobre una infraestructura EC2 gestionada por AWS dentro de la cuenta del cliente, lo que ofrece beneficios de selección de hardware y precios de EC2, mientras AWS se ocupa de las operaciones de infraestructura como aprovisionamiento, parcheo, escalado y desmantelamiento. Entre las características destacadas se incluyen el soporte para aceleración GPU, la capacidad de detener/iniciar sesiones para reducir costos de inactividad, y despliegues en contenedores para equipos que deseen operar de manera independiente. Además, estas instancias se complementan con los microVMs de AgentCore, permitiendo a los equipos elegir el mejor modelo de computación según las necesidades de carga de trabajo. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon sobre instancias de runtime. 🚀 AWS presenta Dogwood: verificación en tiempo de ejecución para agentes de IA AWS ha lanzado Dogwood, un lenguaje de gobernanza de código abierto para agentes de IA que se centra en la verificación en tiempo de ejecución en lugar de la evaluación posterior. La idea principal es que las políticas pueden revisar los eventos recientes de un agente, permitiendo que las decisiones se basen en lo que el agente ha realizado anteriormente en la sesión. Dogwood está diseñado para extender y reutilizar políticas existentes de Cedar; cualquier política válida en Cedar también lo es en Dogwood, lo que facilita su adopción sin necesidad de reescribir o migrar conjuntos de políticas actuales. Además, se destaca que Dogwood añade condiciones temporales, permitiendo reglas que razonan sobre la secuencia y la historia reciente, como la imposición de restricciones de seguridad a lo largo de una cadena de acciones. Esta liberación posiciona a Dogwood como una forma práctica de mejorar la gobernanza de los agentes mientras se mantiene el sistema abierto y composable. Dogwood es de código abierto bajo la licencia Apache 2.0. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Dogwood. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 💻 AWS Lambda console extiende la integración de consola a IDE con Kiro y Cursor → Leer más 🛡️ AWS WAF ahora soporta un grupo de reglas gestionadas por Salt Security para detección de amenazas en API y MCP → Leer más 📧 Amazon SES ahora ayuda a identificar eventos automatizados de apertura y clic en notificaciones de eventos → Leer más 🌐 AWS Lambda anuncia escalabilidad de ancho de banda de red de hasta 3,000 Mbps para funciones fuera de una VPC → Leer más ⚡ Amazon Aurora serverless ahora escalará más rápido para soportar AI agente y otras cargas de trabajo intermitentes → Leer más 🧠 OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra y Luna ahora soportan ventanas de contexto de 1 millón de tokens en Amazon Bedrock → Leer más 📊 AWS Organizations ahora proporciona visibilidad máxima de cuotas de cuenta en Service Quotas → Leer más 📦 AWS Lambda en Modo Provisionado para mapeos de eventos de Amazon SQS ahora soporta hasta 10,000 pollers de eventos → Leer más 🔐 AWS WAF ahora soporta grupos de reglas gestionadas por Miggo Security para amenazas emergentes y protección de aplicaciones AI/ML → Leer más ☕ AWS Lambda ahora soporta Java 8, 11 y 17 en Amazon Linux 2023 → Leer más 🧩 AWS IAM Identity Center amplía el soporte multi-región al directorio del Identity Center → Leer más 📄 AWS WAF agrega transformaciones de texto pre-parse y nuevas transformaciones de texto → Leer más 📅 Anunciando políticas temporales y limitación de tasa en Amazon Bedrock AgentCore → Leer más ⚙️ Instancias de tiempo de ejecución: cómputo persistente para agentes de IA de producción en Amazon Bedrock AgentCore → Leer más 🎬 Video de la Semana Esta semana te traigo un video sobre algo que probablemente ya usás sin saber su nombre: el agent harness. Si trabajás con Claude Code, Cursor o Kiro, ya lo estás usando. Un modelo de lenguaje solo no hace nada — es el harness el que lo convierte en un agente de verdad: orquesta el loop, ejecuta las herramientas y arma el contexto en cada vuelta. Te explico qué es, cómo se ve en un stack real de AWS con Bedrock y Strands, y las 3 capas de 2026 (prompt, context y harness engineering). Es la pieza que separa un agente que funciona divino de uno impredecible. 📚 Artículos Interesantes 📜 Los 10 Mandamientos para Trabajar en Producción Este artículo presenta un conjunto práctico de hábitos de seguridad en producción para ingenieros que trabajan con AWS y otros sistemas en producción. El mensaje central es que los cambios en producción deben ser tratados como operaciones de alto riesgo. Puntos clave: * Siempre ten un plan de reversión antes de hacer cambios en producción. * Promueve los cambios gradualmente de desarrollo a staging y luego a producción. * Usa disciplina operativa estricta: revisiones de PR, control de versiones, evita atajos manuales en la consola y código generado por IA no verificado. 🎯 Reflexión: Las prácticas disciplinadas en producción no solo mitigan riesgos, sino que también fomentan un entorno de aprendizaje constante para los equipos, permitiéndoles mejorar con cada incidente. 📖 Leer el artículo completo 🤖 Cómo Uso Kiro: Un Compañero, No un Piloto Automático En este artículo, el autor comparte su experiencia utilizando Kiro como un asistente de IA colaborativo en lugar de un agente completamente autónomo. Kiro actúa como un compañero de trabajo, ayudando en la ejecución y organización de tareas, mientras que el humano establece la dirección y toma decisiones finales. Puntos clave: * La colaboración humano-IA es clave: Kiro es más útil cuando el usuario dirige el trabajo en

  3. ٧ أغسطس

    Todos hablan de agentes de IA. ¿Ya construiste uno?

    Todos te hablan de agentes. Pocos construyeron alguno de verdad. Hoy lo hacemos juntos: un agente funcional de punta a punta, en menos 10 minutos, con Python y Strands sobre AWS. No un chatbot — un agente que toma decisiones, usa herramientas y ejecuta acciones. 💡 De un wrapper de LLM a un agente de verdad Tres líneas de código contra un modelo es un chatbot. Un wrapper. No hace nada por sí solo. Un agente aparece cuando le sumás herramientas que puede ejecutar, un rol claro en el system prompt, y un loop donde el modelo decide qué hacer, lo hace, ve el resultado y sigue hasta resolver la tarea. En el video construimos un chef assistant: le decís qué tenés en la heladera y te dice qué cocinar según la hora y para cuántos comensales. Suena tonto, pero adentro está todo lo que hace a un agente ser agente. Lo que armamos, pieza por pieza 1. Herramientas built-in — current_time para saber la hora, calculator para ajustar cantidades. El modelo decide cuándo usarlas, vos no las llamás a mano. 2. Una herramienta propia (mi_heladera) — una función Python decorada con @tool que agrega, quita y lista ingredientes. El truco está en el docstring: le explicás al modelo cuándo usarla y qué espera recibir. Ese texto es la interfaz entre el modelo y tu código. 3. El system prompt como rol — no es “sos útil”. Es “sos un chef profesional, así trabajás, estas son tus herramientas y cuándo usarlas, y estas son tus reglas”. Cuanto más claro el rol, mejor elige. 4. El loop interactivo — un while que mantiene la conversación viva y le pasa el contexto al agente en cada vuelta. Ahí es donde el agente razona, ejecuta y recuerda lo que ya pasó. El momento en que se nota que es un agente Le tiro ingredientes random a la heladera. El agente guarda eso con mi_heladera, consulta la hora con current_time, ve que es mediodía y sugiere almuerzos concretos. Le digo “sandwich para dos” y calcula las cantidades. Le pregunto qué queda en la heladera después y vuelve a la herramienta a chequear el estado real. Nadie programó ese orden. El modelo decidió qué herramienta usar y cuándo. Eso es un agente: rol definido, herramientas reales, decisiones autónomas y memoria de la conversación. Y esto corre local. Llevarlo a la nube, sumarle un MCP para buscar recetas de verdad, o desplegarlo en AWS — es el siguiente paso. 🚀 ¿Querés construir el tuyo (y llevarlo a la nube)? Tengo un mini-curso gratuito de Agentes IA donde vemos exactamente esto: las piezas de un agente, cómo conectar herramientas reales, cómo usar MCPs y cómo desplegarlo en AWS. Con el código para que lo hagas conmigo. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 💬 Tu turno ¿Ya construiste un agente o todavía estás en la etapa de “un prompt largo con un modelo potente”? Contame qué te gustaría que resuelva tu primer agente 👇 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. ٣١ يوليو

    Si no tenés estas 5 cualidades, la IA te va a reemplazar

    Werner Vogels dio su última keynote en re:Invent después de 14 años. Y en vez de anunciar servicios nuevos, como hace siempre, nos dejó una reflexión: el desarrollador que va a sobrevivir a la revolución de la IA es el “desarrollador renacentista” — el Leonardo da Vinci de esta época. Estas son las 5 cualidades que dice que hay que tener, para que te preguntes si sos uno de ellos. 💡 Las 5 cualidades del desarrollador renacentista 1. Curiosidad (con experimentación) No alcanza con que te guste aprender — hay que disfrutar desarmar las cosas para ver cómo funcionan. Construir algo sin saber si va a andar, y aprender en el camino. Werner también habla de aprender en comunidad: con mentores que te desbloquean y con gente en el mismo momento del camino que vos. 2. Pensar en sistemas No es aprender Lambda, DynamoDB y API Gateway por separado — es entender cómo se encadenan, qué pasa si uno falla, cómo reaccionan los demás. Werner distingue dos tipos de loops: los de refuerzo (que amplifican cambios) y los de balance (que los compensan). Pensar en sistema es entender cómo tus cambios se propagan por todo eso. 3. Comunicación Hoy más que nunca, porque con IA generativa y vibe coding, el lenguaje natural es la herramienta de trabajo. Poder explicar por qué elegiste una decisión técnica sobre otra — y hacerlo en un nivel que entienda alguien no técnico — es lo que muchas veces hace la diferencia entre que te elijan a vos o a otra persona. 4. Ownership Si la IA escribe el código, pero vos lo desplegás sin entenderlo del todo, la responsabilidad sigue siendo tuya. You build it, you own it. La IA es una herramienta, no una persona — y las code reviews se volvieron más importantes que nunca, porque ahora ahí es donde reconstruís el entendimiento que antes ibas armando mientras escribías el código. 5. Ser polímata Developer en forma de “I” (mucha profundidad, cero amplitud) vs. developer en forma de “T” (amplitud + una especialización profunda). Hoy la IA te da profundidad instantánea en áreas que no dominás — pero necesita que vos le des el contexto y la perspectiva del problema. Un ingeniero de datos que entiende de frontend toma mejores decisiones que uno que no. No hace falta sacarte un 5 sobre 5 en las cinco — nadie es Leonardo da Vinci. La clave, dice Werner, es evolucionar: la IA no te va a reemplazar a menos que dejes de moverte hacia donde hay que ir. 🚀 ¿Por dónde seguir evolucionando? Si esto te hizo pensar en qué dirección tomar en tu carrera en la nube, tengo un mini-curso gratuito para ayudarte a elegir el camino y construir el perfil que te haga falta. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 💬 Tu turno De las 5 cualidades, ¿cuál sentís que tenés más desarrollada? ¿Y cuál te cuesta más? Cuéntame en los comentarios 👇 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. ٢٧ يوليو

    Ahora podés medir qué tan bueno es tu agente de IA (y es gratis)

    ¡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 les traigo como siempre un montón de noticias destacadas, pero me gustaría resaltar el video que publiqué, ya que puede ayudar a mucha gente que está empezando a construir agentes en AWS. Lo puedes encontrar en la sección de video de la semana. ✏️ ¡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 lanza aws-bench: un referente de código abierto para medir agentes de IA en AWS AWS ha dado a conocer una vista previa de aws-bench, un referente de código abierto diseñado para medir la precisión y eficiencia con que los agentes de IA completan tareas reales en AWS. Este nuevo recurso busca ofrecer a los proveedores de modelos e investigadores de IA una manera objetiva y reproducible de evaluar el rendimiento de los agentes en las tareas de infraestructura de AWS. Este referente se basa en un análisis del uso real de AWS e incluye casos de prueba para la investigación, resolución de problemas y creación de infraestructura. Cada caso de prueba combina un prompt en lenguaje natural con un estado de recurso en la nube definido y una respuesta verdadera, lo que permite puntuar a los agentes o modelos de manera consistente y verificable. AWS afirma que aws-bench puede ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos base en tareas de AWS, fortalecer los arneses de agentes y rastrear el progreso a lo largo del tiempo. La entrega también incluye una herramienta CLI para configurar entornos de prueba, ejecutar evaluaciones, puntuar resultados y restablecer el estado de los recursos. El proyecto está disponible en GitHub con instrucciones de instalación en el README. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS 📧 Amazon SES lanza nuevos planes de precios para simplificar la gestión de correos AWS ha anunciado la introducción de un nuevo modelo de planes de precios para Amazon Simple Email Service (SES), que agrupa características de entrega y gestión de correos en paquetes progresivamente más completos. Los tres planes, Essentials, Pro y Enterprise, están diseñados para ofrecer más capacidades a un precio reducido en comparación con la compra por separado. El plan Essentials incluye insights sobre entrega; el Pro agrega IPs dedicadas gestionadas, validación de correos y visibilidad global de colocación de correos en bandeja de entrada; y el Enterprise introduce resiliencia en múltiples regiones, aislamiento de reputación a nivel de carga de trabajo, y una evaluación anual de entregabilidad. 🔗 Para más detalles, visita la página oficial de Amazon SES. 📊 Amazon CloudWatch lanza ‘Coding Agent Insights’ para medir el uso de herramientas de codificación AI Amazon CloudWatch ha presentado ‘Coding Agent Insights’, una nueva funcionalidad que permite a los líderes de ingeniería entender cómo se utilizan las herramientas de codificación AI y el valor que aportan. Esta capacidad se integra con el gateway de aplicaciones Claude para AWS, recopilando telemetría de Claude Code sin necesidad de instrumentación adicional. Además, ofrece soporte para OpenAI Codex y GitHub Copilot. Al combinar las métricas de OpenTelemetry emitidas por los agentes de codificación con los datos operativos existentes de CloudWatch, los equipos pueden vincular la actividad de codificación AI con resultados de ingeniería como el rendimiento de los commits y la eficiencia de costo por producción. Esta funcionalidad permite a los líderes evaluar dónde expandir el acceso a los agentes de codificación en función de su impacto en la velocidad de entrega y gestionar de manera efectiva los presupuestos de tokens a través de los departamentos. 🔗 Para más información, visita el anuncio de Amazon CloudWatch. 📈 Amazon Kinesis Data Streams ahora permite reducir la capacidad de ingestión. Amazon Kinesis Data Streams ha presentado una actualización que permite a los usuarios reducir la capacidad de ingestión ajustando el valor de throughput en modo On-demand. Esta nueva característica permite al stream ajustarse a la capacidad solicitada o a la demanda máxima registrada en la última hora, lo que permite reducir la capacidad excesiva y proteger el tráfico actual de posibles restricciones. Este avance otorga a los equipos un mayor control sobre el throughput de escritura en ambas direcciones. Anteriormente, el throughput se utilizaba para escalas proactivas en picos de tráfico, pero ahora también se puede reducir cuando la demanda baja, mejorando la eficiencia de costos y el rendimiento. 🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS. 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 📈 AWS Organizations incrementa la cuota de RCP a 2,000 por organización → Leer más 🔒 AWS Lambda durable functions ahora soporta encriptación con claves gestionadas por el cliente → Leer más 📊 Amazon CloudWatch Logs ahora soporta logs de Application Load Balancer → Leer más 🚀 AWS Lambda durable execution SDK para .NET ya está disponible de forma general → Leer más 🤖 Claude Opus 5 ya está disponible en AWS → Leer más ✉️ Amazon SES simplifica el envío de correos electrónicos a través de SMTP utilizando Mail Manager → Leer más 📝 AWS Lambda ahora publica logs para proveedores de capacidad de instancias gestionadas por Lambda → Leer más 🔔 AWS Secrets Manager ahora publica notificaciones de actualización de secretos a Amazon EventBridge → Leer más 🔍 Amazon Bedrock AgentCore ahora ofrece observabilidad unificada con trazas y logs en un solo grupo de logs → Leer más 📦 Anotaciones de Amazon S3: añade contexto rico y consultable directamente a tus objetos → Leer más 🎬 Video de la Semana Si estás construyendo agentes en AWS y no sabés bien qué pieza va dónde, esta semana te dejo el mapa. Spoiler: no arranca por el modelo. Arranca por tres capas que casi nadie menciona y que son las que te salvan cuando algo sale mal en producción. 📚 Artículos Interesantes 🤖 Evaluando Agentes de IA: Un Plan de Producción con Strands y AgentCore Este artículo explica cómo evaluar agentes de IA de una forma lista para producción utilizando una estrategia combinada: evaluaciones de Strands para pruebas a nivel de construcción y evaluaciones de Amazon Bedrock AgentCore para el monitoreo continuo en producción. Presenta un marco de evaluación de tres capas que considera el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de salida. Puntos clave: * Uso de dos capas de evaluación: pruebas previas al despliegue más monitoreo en producción. * Medir más que la salida: evaluar el uso de herramientas, el razonamiento y la calidad de respuesta en conjunto. * Desplegar gradualmente con puertas de calidad: validar en etapa, modo sombra, pruebas A/B, y luego realizar el despliegue completo solo si los métricas se mantienen por encima del umbral. 🎯 Reflexión: La evaluación de los agentes de IA no es solo un paso; es un proceso continuo que requiere adaptación y refinamiento constante. Implementar evaluaciones adecuadas asegura no solo la calidad, sino también la confianza en el rendimiento de los agentes en un entorno de producción. 📖 Leer el artículo completo 🚀 Mejores Prácticas para Aplicar Amazon Bedrock Guardrails en Flujos de Generación de Código Este artículo se centra en cómo utilizar Amazon Bedrock Guardrails de manera más eficiente en flujos de generación de código. 🔑 Puntos clave: * Utiliza la API ApplyGuardrail para pasar de escaneos constantes a validaciones selectivas en puntos estratégicos. * Aumenta el intervalo de streaming a 1,000 caracteres y agrupa evaluaciones para reducir las llamadas a guardrails y costos. * Aplica escaneos basados en riesgo: inspecciona completamente códigos sensibles como IAM o lógica de credenciales, y evita volver a comprobar contenido inalterado o de bajo riesgo. 🎯 Reflexión: Aplicar los Guardrails de manera selectiva, alineados con el riesgo del flujo de trabajo, puede mejorar la eficiencia sin comprometer la seguridad. Esta estrategia permite a los desarrolladores enfocarse en las partes más críticas del código. 📖 Leer el artículo completo ⚠️ La Importancia de los Mensajes de Error en la Era de la IA AWS destaca que los mensajes de error son cada vez más cruciales a medida que se proliferan los agentes de IA y los flujos de trabajo asistidos por IA. Un mensaje confuso o genérico no solo puede dificultar la usabilidad humana, sino también bloquear sistemas automatizados de recuperación y diagnóstico. Puntos clave: * Descriptivos y Específicos: Los errores deben explicar qué sucedió, no solo que algo falló. * Soluciones o Sugerencias: Ofrecer pistas para que usuarios y agentes de IA sepan cómo recuperarse. * Parte de la Experiencia del Usuario: Los mensajes de error construyen confianza y mejoran el proceso de resolución de problemas. 🎯 Reflexión: La calidad de los mensajes de error puede marcar la diferencia en la experiencia del usuario, tanto para humanos como para sistemas automatizados. Invertir en m

  6. ٢٤ يوليو

    Top 4 carreras técnicas en la nube (con salarios)

    Hace más de 20 años que trabajo en esta industria — desarrollo, DevOps, la nube y bastante más. Una de las preguntas que más me hacen es “¿qué rol elijo si quiero meterme en cloud?”. Así que armé un mapa con los 4 roles técnicos más demandados en la nube hoy, qué hace cada uno y por dónde se suele llegar. 💡 4 caminos, un mismo destino: la nube Para ilustrar cada rol uso el mismo ejemplo: Netflix. Cuando das play y la serie arranca casi al instante, hay muchísima infraestructura e ingeniería detrás de eso — y cada uno de estos roles cumple una parte distinta. 1. Cloud Solutions Architect Diseña la arquitectura: soluciones escalables, seguras y económicamente eficientes. En Netflix, es quien decide cómo usar los servicios de AWS para poder servir millones de peticiones sin que nada se caiga — define qué se construye in-house y qué se externaliza, y arma estrategias resilientes con alta tolerancia a fallos. Es el puente entre desarrollo y negocio. Salario (EE.UU., para arrancar): entre $90,000 y $100,000, y sube según empresa, seniority y región. Cómo se llega: muchos arquitectos vienen de desarrollo — a medida que ganan experiencia y quieren resolver problemas más complejos, dan el salto a diseñar sistemas en vez de construirlos. 2. Cloud DevOps Engineer Garantiza que el software llegue del desarrollo a producción rápido y de forma confiable. Su foco: pipelines de CI/CD, infraestructura como código y orquestación de servicios. En Netflix, es quien hace posible que se lancen features constantemente sin romper nada — y que los despliegues se hagan gradualmente, no al 100% de los usuarios de una. Salario (EE.UU., para arrancar): arriba de $130,000, con el mismo criterio de que sube según empresa, seniority y región. Cómo se llega: el camino clásico es desde sysadmin, aprendiendo servicios de nube y herramientas de automatización. También es accesible para desarrolladores con interés en administración de sistemas. 3. Cloud Developer / Cloud Engineer Construye las aplicaciones: mientras el arquitecto trabaja a nivel de sistemas, el developer trabaja a nivel de aplicación, escribiendo el código y llevando a producción las features que el arquitecto diseñó. Y no es solo escribir código — también hay que mantenerlo, asegurar que sea escalable y siga buenas prácticas. Salarios competitivos también, con el mismo rango de variación según país, empresa y seniority. Cómo se llega: si sos backend o full stack, aprender los servicios de la nube alcanza para arrancar. 4. Cloud Security Engineer Diseña arquitecturas resistentes a ataques, monitorea vulnerabilidades y reporta incidentes. En Netflix, protege desde los datos de pago de los clientes hasta el contenido con derechos de propiedad intelectual. Cuando trabaja codo a codo con DevOps a nivel de infraestructura, a ese cruce se lo suele llamar DevSecOps. Salarios competitivos — es de los roles con más demanda creciente, dado el contexto de seguridad actual. Cómo se llega: desde arquitectura, desde desarrollo o desde el mundo del hacking ético. Es una especialización que pide bastante estudio si venís de un lugar donde la seguridad nunca fue tu foco. Los cuatro son técnicos, tienen mucha demanda y pagan bien — en Estados Unidos, en España, en Latinoamérica o donde sea que trabajes con la nube. 🚀 ¿Todavía no sabés qué camino elegir? Tengo un mini-curso gratuito donde vemos cómo elegir tu camino, construir tu portfolio y prepararte para el rol que quieras. 🎯 ACCEDER AL MINI-CURSO GRATUITO 💬 Tu turno ¿Cuál de estos 4 roles encaja mejor con vos? ¿El que diseña o el que se remanga y hace el código? Cuéntame en los comentarios 👇 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. ٢٠ يوليو

    $528.922.000,39: el bug de AWS que asustó a medio mundo

    ¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀 Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless. El viernes, mientras caminaba tranquilamente, recibí un mensaje preocupante de uno de los miembros de mi comunidad: “Creo que me hackearon, me llegó un mail de AWS que me están cobrando millones de dólares”. Al principio pensé que estaba exagerando. ¿Un hacker que en cuestión de horas usa recursos por millones de dólares? Pero decidí apurar el paso y volver a casa para ayudarlo. Al llegar, vi cómo borraba usuarios, reseteaba contraseñas y se tiraba de los pelos. Consulté la página de soporte de AWS y, para mi sorpresa, allí estaba: un bug en el servicio que estimaba los gastos de los usuarios. Ese día no había revisado redes sociales ni noticias, pero apenas entré a LinkedIn, vi a todo el mundo lidiando con el mismo problema. ¿Fuiste uno de los afectados? ✏️ ¡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 Grok 4.3 en Amazon Bedrock AWS ha añadido oficialmente Grok 4.3 de xAI a Amazon Bedrock, convirtiéndose en el tercer laboratorio de IA independiente en estar disponible a través del servicio gestionado de IA de AWS, junto a Anthropic y OpenAI. Este modelo optimizado para cargas de trabajo empresariales y de razonamiento presenta un esfuerzo de razonamiento configurable (ninguno, bajo, medio, alto) que siempre está activo, llamadas a herramientas nativas, salida estructurada estricta, comprensión de imágenes y estado de conversación del lado del servidor. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS. 🚀 AWS Lambda presenta un nuevo asistente de configuración con un solo clic para agentes de codificación AWS ha lanzado un asistente de configuración de un solo clic en la consola de AWS Lambda, diseñado para simplificar la integración de los agentes de codificación con los flujos de trabajo de desarrollo serverless. Anteriormente, los desarrolladores tenían que navegar manualmente por múltiples páginas de documentación para configurar estos agentes para tareas serverless; esta nueva característica automatiza dicho proceso, configurando el agente con las habilidades serverless de AWS y el servidor de Protocolo de Contexto de Modelo Serverless (MCP). El asistente guía al agente de codificación para instalar habilidades específicas de Lambda para MicroVMs, Instancias Administradas y funciones duraderas, así como también la configuración del servidor MCP, directamente en el entorno de codificación preferido del desarrollador. Soporta una amplia gama de agentes, incluyendo Claude Code, Kiro, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Devin Desktop y OpenCode, y ayuda a los usuarios a través de la autenticación de AWS si faltan las credenciales locales. 🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la nueva función. 🔑 Amazon Cognito ahora permite la importación de usuarios con hashes de contraseña Amazon Cognito ha introducido una nueva función que permite importar usuarios con hashes de contraseña directamente a través de archivos CSV, eliminando la necesidad de restablecimientos de contraseña forzados en el primer inicio de sesión. Anteriormente, los usuarios importados debían restablecer sus contraseñas inmediatamente después de la migración. Ahora, los administradores pueden incluir la columna password_hash en sus archivos CSV de importación, especificando el algoritmo de hashing utilizado por su sistema de origen (por ejemplo, bcrypt, scrypt, Argon2id o PBKDF2 con SHA-256). En el primer inicio de sesión, Cognito verifica la contraseña del usuario contra el hash importado y luego migra las credenciales al sistema de autenticación nativo. 🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Cognito 📦 AWS Lambda ahora permite utilizar buckets S3 autogestionados para el código de funciones AWS ha lanzado una nueva característica que permite a los desarrolladores usar buckets S3 autogestionados como fuente directa para el código de funciones de AWS Lambda. Esto elimina la necesidad de que Lambda almacene una copia interna de los paquetes de implementación. Con este cambio, Lambda lee el código directamente desde el bucket S3, asegurando que los paquetes de implementación ya no cuenten contra el límite de almacenamiento interno gestionado por Lambda. Esta función está disponible inmediatamente en todas las regiones estándar de AWS donde se ofrece Lambda, sin costo adicional más allá de los costos estándar de almacenamiento y solicitudes de S3. Para implementar esta característica, deberás habilitar la versionado de S3 y configurar el cifrado utilizando SSE-S3, SSE-KMS o DSSE-KMS. Además, gestionarás la seguridad del bucket, incluidas las políticas de acceso y la auditoría a través de los registros de acceso del servidor S3 o eventos de datos de CloudTrail. Con esta función, los equipos que anteriormente alcanzaron el límite de 75GB de almacenamiento de código por región pueden ahora expandir su capacidad total a 300GB por cuenta utilizando sus propios buckets S3. 🔗 Para más detalles, visita el blog oficial de AWS: 🔗 Otras noticias que te pueden interesar 🌐 Amazon CloudFront Functions ahora admite el registro en los registros de acceso de CloudFront → Leer más 📊 Amazon CloudWatch Logs anuncia el almacenamiento inteligente → Leer más 🔍 Amazon CloudWatch Logs Insights añade 25 nuevos comandos y funciones de consulta → Leer más 🛠️ Amazon OpenSearch Service ahora admite el Kit de herramientas de agentes para AWS con una habilidad curada → Leer más 🔎 Amazon CloudWatch anuncia el procesador de búsqueda para enriquecimiento de registros → Leer más 📦 Amazon S3 elimina el mínimo de 30 días para transiciones a S3 Standard-IA y S3 One Zone-IA → Leer más 🔔 Amazon S3 Event Notifications ahora incluye etiquetas generadas por el sistema → Leer más 📈 Realiza el seguimiento de tendencias de eficiencia de costos directamente en los paneles de facturación y administración de costos con el nuevo widget de eficiencia de costos → Leer más 🗺️ Amazon Location Service mejora las API de Lugares con nuevas opciones de dirección y búsqueda → Leer más 🎬 Video de la Semana Esta semana les traigo un video de una pregunta que me hacen todo el tiempo cuando hablo de estos servicios en mis clases de universidad, cual es la diferencia entre SNS, SQS, EventBridge y Kinesis. Es SQS un Eventbridge viejo? Es Kinesis un SNS más caro? Bueno en el video de esta semana te lo respondo todo. 📚 Artículos Interesantes 🌀 Integrando Funciones Duraderas de Lambda en un Flujo de Trabajo de Step Functions Este artículo muestra cómo integrar las Funciones Duraderas de AWS Lambda en un flujo de trabajo existente de AWS Step Functions. Esto permite a los equipos combinar la orquestación a gran escala con la lógica de negocio centrada en el código a nivel micro. Puntos clave: * Ventaja de Arquitectura Híbrida: Usar Step Functions para la orquestación macro y Funciones Duraderas para la micro-orquestación dentro de pasos individuales. * Coexistencia Sin Reescrituras: Las funciones Lambda duraderas y estándar pueden mezclarse en el mismo flujo de trabajo de Step Functions sin modificar tareas existentes. * Configuración Requerida en el Momento de Creación: Las funciones duraderas deben configurarse al momento de su creación, no se puede convertir una Lambda existente en duradera más tarde. 🎯 Reflexión: Integrar funciones duraderas en un flujo de trabajo de Step Functions puede proporcionar una gran flexibilidad y eficiencia, permitiendo a los desarrolladores implementar lógica de negocio compleja de manera más efectiva. 📖 Leer el artículo completo 🔄 Integración de Mapeos de Fuentes de Eventos con el Modo de Aislamiento por Inquilino de AWS Lambda Construir aplicaciones SaaS multi-inquilino basadas en eventos requiere, tradicionalmente, un fuerte aislamiento de cómputo entre los inquilinos para evitar filtraciones de datos y asegurar el cumplimiento normativo. Puntos clave: * Aislamiento de inquilinos complicado: Las fuentes de eventos previamente bloqueaban el aislamiento debido a que no podían mapear propiedades del mensaje al encabezado X-Amz-Tenant-Id. * Patrón de función de enrutamiento: Un patrón de función de enrutamiento extrae la identidad del inquilino e invoca el backend aislado con el encabezado correcto, extendiendo el aislamiento a cargas de trabajo asincrónicas. * Reducción de la complejidad operativa: Este patrón mejora la seguridad y elimina la necesidad de gestionar funciones separadas por inquilino, garantizando el aislamiento a nivel de cómputo. 🎯 Reflexión: La integración de fuentes de eventos con el modo de aislamiento por inquilino de AWS Lambda representa un avance crucial para crear arquitecturas SaaS multi-inquilino seguras y escalables, permitiendo a los desarrolladores enfocarse más en la lógica del negocio. 📖 Leer el artículo completo 📱 Lambda MicroVMs + Archivos S3: Mi Sandbox de Claude Code para iPad Este artículo detalla una arquitectura serverless personalizada donde el autor

  8. ١٧ يوليو

    Los 5 patrones serverless a los que siempre vuelvo

    Después de años construyendo en serverless, no importa si es una webapp, un SaaS o un sistema de eventos — cuando aparece un problema, la solución casi siempre está en uno de estos 5 patrones. Entenderlos es lo que separa “conozco los servicios de AWS” de “sé diseñar una arquitectura”. 💡 5 patrones, no 200 servicios El error más común al empezar con serverless es pensar en servicios sueltos: Lambda por acá, DynamoDB por allá, EventBridge en el medio. Pero los sistemas no se construyen con servicios — se construyen con patrones. Y una vez que los reconocés, elegir la tecnología correcta se vuelve mucho más fácil. 1. Orquestación de procesos — cuando una acción no es una sola cosa, sino varios pasos con validaciones, reintentos y decisiones condicionales. En vez de meter toda esa lógica en código, la orquestás externamente con Step Functions: defines el flujo explícito y cada función Lambda hace una sola cosa. Ejemplo: una máquina de estados completa para gestionar pagos con un proveedor externo, sin una sola línea de lógica de negocio metida en el código. 2. Arquitectura dirigida por eventos (EDA) — cuando tenés servicios que dependen unos de otros y cualquier cambio rompe todo. La solución es comunicación por eventos: un servicio emite (”OrderCreated”) y otros reaccionan si les interesa, sin llamadas directas ni dependencias duras. Se implementa con SNS/SQS, EventBridge, Kinesis o DynamoDB Streams. 3. Backend REST serverless — necesitás un backend escalable y seguro sin mantener servidores. API Gateway + Lambda: API Gateway maneja rutas, autorización y límites; Lambda solo implementa la lógica de negocio. Escala solo, pagás por uso. 4. Tareas programadas sin servidor — para limpieza de datos, reportes o sincronizaciones periódicas, no tiene sentido levantar un servidor solo para eso. EventBridge Scheduler dispara funciones (o máquinas de estado) en el horario que definas. Cero mantenimiento. 5. Procesamiento de streams en tiempo real — el más infravalorado de los cinco. Cuando los datos llegan constantemente (logs, cambios en base de datos, eventos de usuario) y necesitás reaccionar rápido, Kinesis + Lambda los captura y procesa al vuelo. Es la base de sistemas reactivos que aguantan alto volumen. Estos cinco patrones cubren la gran mayoría de lo que vas a necesitar diseñar: no son teoría, son las patrones que se repiten una y otra vez en arquitecturas en producción. 🚀 ¿Querés implementar el patrón de orquestación vos mismo? Tengo un mini-curso gratuito de Step Functions donde construimos una automatización real paso a paso — el mismo patrón que uso para automatizar mi newsletter entera por €0/mes. 🎯 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

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