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RSS Hunter RSS Hunter • 22 ago 2024

Hilo de notas

Cómo usar la IA para mejorar las ceremonias Scrum

Entre las metodologías Ágiles, Scrum es la herramienta principal para el desarrollo de software que promueve la apertura, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo. Las ceremonias de Scrum incluyen la planificación del sprint, la reunión diaria, la revisión del sprint y la retrospectiva del sprint. Estas ceremonias son eventos estructurados que impulsan la colaboración, la alineación y la entrega. Según el informe de Gartner, entre el 80% de las organizaciones que realizan desarrollo ágil, el 87% utiliza Scrum, lo que lo convierte en la implementación más popular. Gartner define la inteligencia artificial como la aplicación de análisis avanzados y técnicas basadas en la lógica, incluyendo el aprendizaje automático (ML), para interpretar eventos, apoyar y automatizar decisiones, y tomar acciones. Según otro informe de Gartner, las suposiciones de pronóstico son:
How to Use AI to Enhance Scrum Ceremonies dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

Protección de la PII en aplicaciones LLM: una guía completa para la anonimización de datos

Las organizaciones desean aprovechar el poder de los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) como GPT o PaLM para resolver problemas empresariales, pero tienen razones para dudar sobre enviar datos sensibles, especialmente la Información de Identificación Personal (PII), a través de Internet a modelos alojados por terceros. Este artículo explora una poderosa técnica de mitigación que utiliza la anonimización y la desanonimización para proteger los datos sensibles, al mismo tiempo que permite un uso eficaz de los LLM en entornos empresariales.
Protecting PII in LLM Applications: A Complete Guide to Data Anonymization dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

CI/CD en la era de los ataques a la cadena de suministro: cómo proteger cada confirmación

La infraestructura digital que hemos construido se asemeja a un castillo de naipes. Una dependencia comprometida, un commit malicioso, una vulnerabilidad pasada por alto y todo el edificio se desmorona. En marzo de 2024, investigadores de seguridad descubrieron algo aterrador: una puerta trasera acechando dentro de XZ Utils, una biblioteca de compresión tan ubicua que se había infiltrado en miles de distribuciones de Linux en todo el mundo. ¿El vector de ataque? Un compromiso de cadena de suministro meticulosamente orquestado que volvió los cimientos mismos del desarrollo de código abierto en su contra. Esto no fue una anomalía. Fue una llamada de atención.
CI/CD in the Age of Supply Chain Attacks: How to Secure Every Commit dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

¿Construyendo Agentes de IA? 5 Preguntas Cruciales que Debes Hacer Antes de Automatizar

"La IA agentiva está cambiando las reglas del juego y es un tema candente en casi todas las conversaciones de las juntas directivas de hoy en día. No hay duda de que las empresas que no adopten un enfoque "primero la IA" corren el riesgo de volverse irrelevantes. Pero antes de apresurarse a construir o implementar un agente de IA, es importante hacer una pausa y plantearse algunas preguntas difíciles. No todos los problemas requieren un agente de IA, y sin la base correcta, especialmente en torno a los datos, la IA agentiva puede convertirse rápidamente en un error costoso y arriesgado. Lanzarse de cabeza a la adopción de la IA sin una planificación reflexiva a menudo conduce al desperdicio de recursos y a la pérdida de oportunidades. Aquí hay cinco preguntas críticas que toda organización debe plantearse antes de automatizar con IA agentiva."
Building AI Agents? 5 Critical Questions to Ask Before You Automate dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

El ciclo interminable de optimización manual de costos de K8s está costando a las organizaciones más de lo que creen.

Los equipos de desarrolladores y DevOps que trabajan en Kubernetes tienden a centrarse principalmente en el rendimiento y prestan poca atención al coste. Cuando las cargas de trabajo funcionan sin problemas y cumplen los SLA, las consideraciones presupuestarias suelen quedar en segundo plano hasta que alguna fuerza externa (normalmente en forma del equipo de finanzas) exige su optimización. Sin embargo, la realidad es que ignorar el coste hasta que las finanzas intervienen solo conduce a la ineficiencia y al desperdicio de recursos, y finalmente, a una gran cantidad de trabajo en la optimización de costes. Este ciclo, donde los costes se olvidan y luego se optimizan agresivamente bajo presión, agota un tiempo y una energía considerables que podrían dedicarse mejor a otras iniciativas estratégicas.
The Endless Cycle of Manual K8s Cost Optimization Is Costing Organizations More Than They Realize dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

Saca la IA de Tus Silos—Por Qué la Experiencia del Equipo Supera a las Herramientas para Desarrolladores

No intentarías diseñar un producto enfocándote en una sola pieza a la vez. Los mejores productos del mundo resuelven problemas mediante la reimaginación, no mediante mejoras incrementales. Entonces, ¿por qué, con la IA como la mayor innovación técnica en la historia reciente, tantos productos se centran en mejorar cada paso individualmente, cuando completamos el trabajo en equipos? Quizás estés diciendo: “¿De qué estás hablando? ¡La IA está redefiniendo industrias ahora mismo!” Espero convencerte de que muchas implementaciones de IA son miopes, optimizaciones locales.
Take AI Out of Your Silos—Why Team Experience Trumps Developer Tools dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

Aprendizaje Activo y Humano-en-el-Bucle para Anotación de PLN y Mejora de Modelos

"Los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) dependen en gran medida de los datos, pero obtener datos etiquetados de alta calidad a gran escala es uno de los mayores obstáculos. Rápidamente queda claro que aportar más datos brutos a un problema de PLN no ayuda mucho; son los datos etiquetados los que realmente impulsan la mejora. Aquí es donde el aprendizaje activo y un enfoque de "humano en el bucle" se vuelven invaluables. Nos ayudan a priorizar qué datos etiquetar, involucrar la experiencia humana en puntos críticos y mejorar continuamente los modelos en producción. En este artículo, hablaremos sobre qué es el aprendizaje activo, cómo implementar un flujo de trabajo de "humano en el bucle" para la anotación de PLN y por qué este enfoque acelera la mejora del modelo."
Active Learning and Human-in-the-Loop for NLP Annotation and Model Improvement dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

Ingeniería para la Disponibilidad: Observabilidad, Pruebas y el Camino hacia Servicios de Back-End Sólidos

Contexto Un simple toque en un móvil puede desencadenar una serie de eventos en segundo plano: llamadas a la API a microservicios, mensajes/eventos enviados a través de colas, escrituras en bases de datos y reintentos ante fallos transitorios, todo antes de que devuelva un éxito... o un mensaje de error. El usuario no ve esta complejidad. No sabe sobre tu política de escalado automático, las tasas de aciertos en la caché o los gráficos de dependencias. Solo sabe si su viaje fue solicitado, si su pago fue procesado o si su pedido de comida fue confirmado. Y cuando las cosas van mal, es esa complejidad oculta la que determina cuán elegantemente se recupera tu sistema. Por eso, la fiabilidad ya no puede ser solo tarea del equipo SRE. Es una responsabilidad compartida, que debe estar integrada en las decisiones diarias de cada ingeniero de back-end. Desde la forma en que diseñamos los sistemas hasta cómo escribimos las alertas, enviamos el código y gestionamos los incidentes, la fiabilidad se diseña, no se desea.
Engineering for Uptime: Observability, Testing, and the Road to Rock-Solid Back-End Services dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

CI/CD no es suficiente: Deja de pasar por alto las fallas de las pruebas con notificaciones inteligentes

La Brecha de Visibilidad en las Pruebas Empresariales La automatización de pruebas moderna ha madurado. Las pipelines de CI/CD están bien orquestadas, la cobertura de pruebas es alta y las regresiones nocturnas se ejecutan como un reloj. Pero incluso con toda esta estructura, un problema sutil aún persiste: nadie sabe cuándo fallan las cosas, al menos no lo suficientemente rápido, o por las personas correctas. Así es como esto suele suceder:
CI/CD Is Not Enough: Stop Missing Test Failures With Intelligent Notifications dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 4 sept 2025

Desarrollando una Plataforma Nacional de Análisis de Telemetría en Tiempo Real utilizando Google Cloud Platform y Apache Airflow

El autor trabajó en un proyecto a gran escala en TELUS, creando una plataforma de análisis de telemetría en tiempo real para más de 100,000 decodificadores (set-top boxes). El objetivo era mejorar la toma de decisiones operativas y la experiencia del cliente. La infraestructura de datos existente estaba obsoleta e ineficiente, obstaculizando el análisis de datos en tiempo real. El proyecto modernizó la infraestructura utilizando Google Cloud Platform (GCP). Apache Airflow y herramientas de Infraestructura como Código (IaC) fueron cruciales para esta modernización. El sistema anterior utilizaba pipelines de datos ineficientes y orientados a lotes (batch). Los diagnósticos en tiempo real eran imposibles con el sistema anterior. El proyecto superó desafíos significativos relacionados con las limitaciones de la infraestructura de datos. Se implementó con éxito una solución a prueba de futuro utilizando la nueva infraestructura. El resultado general fue una mejora significativa en las capacidades de procesamiento y análisis de datos.
Developing a Nationwide Real-Time Telemetry Analytics Platform Using Google Cloud Platform and Apache Airflow dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

DSLs vs. Bibliotecas: Evaluación del Diseño del Lenguaje en la Era de la IA Generativa

Los lenguajes de programación, tanto los de propósito general como los específicos de dominio, son cruciales para el desarrollo de software. El auge de la IA está difuminando las líneas entre estos tipos de lenguajes. La IA está impactando las prácticas de codificación y redefiniendo la productividad y la innovación. Las compensaciones tradicionales entre los lenguajes específicos de dominio (DSL) y las bibliotecas están cambiando. Los lenguajes de propósito general (GPL) ofrecen versatilidad, pero requieren más código y experiencia en el dominio. Los DSL, por el contrario, ofrecen soluciones especializadas con potencialmente menos código. La IA está influyendo en cómo se abordan la expresividad, la integración y las curvas de aprendizaje. La evolución de la IA está remodelando el panorama del desarrollo de software. Estos cambios hacen necesaria una reevaluación de los paradigmas de programación existentes. El impacto de la IA en el desarrollo de software es continuo y profundo.
DSLs vs. Libraries: Evaluating Language Design in the GenAI Era dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Observabilidad para lo Invisible: Trazando las Pérdidas de Mensajes en Pipelines de Kafka

Cuando un evento se pierde silenciosamente en un sistema distribuido, no es un error, es un punto ciego en la arquitectura. En plataformas de mensajería a gran escala, particularmente aquellas que sirven a APIs en tiempo real como WhatsApp Business o cadenas de comandos de IoT, los fallos de telemetría a menudo se confunden con errores de aplicación. Pero la causa raíz reside más profundamente: en las brechas de observabilidad en los flujos de eventos. Este artículo explora cómo los ingenieros de backend y los equipos de DevOps pueden detectar, depurar y prevenir la pérdida de mensajes en tuberías de streaming basadas en Kafka utilizando herramientas como OpenTelemetry, Fluent Bit, Jaeger y colas de mensajes fallidos (dead-letter queues). Si su sistema de mensajería distribuida maneja millones de eventos, esta guía describe exactamente cómo hacer que esos eventos sean rastreables y responsables.
Observability for the Invisible: Tracing Message Drops in Kafka Pipelines dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Flujos de datos simples y eficientes con Spring/Kafka

Tuve la oportunidad de trabajar con streams y batches de Spring Cloud Data Flow. Los streams funcionan en producción y tienen un buen rendimiento. Los streams principales utilizaron Debezium para enviar los deltas de la base de datos a endpoints SOAP o proporcionaron endpoints SOAP para escribir en la base de datos. Los eventos se enviaron a través de Kafka. Spring Cloud Data Flow también proporciona una aplicación para gestionar los streams y los jobs. Los streams se construyen con una fuente de datos y un sumidero de datos que son aplicaciones separadas y están desacopladas por los eventos enviados a través de Kafka. El Stream 1 tiene una fuente Debezium y envía los deltas de la base de datos a través de Kafka al sumidero, que transforma el evento en una solicitud SOAP para la aplicación. El Stream 2 recibe una solicitud SOAP de la aplicación y envía un evento a Kafka. El sumidero recibe el evento y crea las entradas de la base de datos para el evento.
Simple Efficient Spring/Kafka Datastreams dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Descripción de la copia cero

En el ámbito de la computación de alto rendimiento y las aplicaciones de red, el manejo eficiente de datos es crucial. Las operaciones tradicionales de Entrada/Salida (E/S) a menudo implican copias de datos redundantes, creando cuellos de botella de rendimiento que pueden limitar el rendimiento y aumentar la latencia. Zero-copy es una técnica de optimización poderosa que minimiza o elimina estos movimientos de datos innecesarios, lo que conduce a mejoras significativas en el rendimiento. Camino tradicional de Entrada/Salida Consideremos un escenario común: una aplicación necesita leer un archivo desde el disco y transmitirlo a través de una red. En un modelo de E/S tradicional, esta operación aparentemente sencilla implica una serie de copias de datos:
Understanding Zero-Copy dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Entendiendo los Tipos de Join de Apache Spark

En este artículo, vamos a discutir las tres uniones esenciales de Apache Spark. La operación de unión de dataframes o tablas es la más comúnmente utilizada para las transformaciones de datos en Apache Spark. Con Apache Spark, un desarrollador puede usar las uniones para fusionar dos o más dataframes de acuerdo con claves específicas (ordenables). Escribir una operación de unión tiene una sintaxis sencilla, pero ocasionalmente los entresijos están oscurecidos. La API interna de Apache Spark sugiere varios algoritmos para las uniones y selecciona uno. Una operación de unión básica podría resultar costosa si no se conocen estos algoritmos principales o cuál utiliza Spark.
Understanding Apache Spark Join Types dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Fundamentos de la Seguridad de Contenedores: De las Imágenes a la Protección en Tiempo de Ejecución

La seguridad de los contenedores se centra en asegurar que ejecutes una imagen con una cantidad excepcionalmente baja de vulnerabilidades y malware. Me encantaría decir que tener cero vulnerabilidades es posible, pero rara vez lo es en el mundo real. En el peor de los casos, al menos querrás abordar las vulnerabilidades críticas y medias para dormir tranquilo y evitar posibles compromisos por parte de actores maliciosos. También podrías pensar en la seguridad de los contenedores como pelar una cebolla, donde cada capa añade resistencia contra posibles amenazas. Como parte de este artículo, aprenderemos cuáles son los diferentes pasos que podemos tomar para aumentar la seguridad general de la infraestructura de contenedores.
Container Security Essentials: From Images to Runtime Protection dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Por qué la Confianza Cero no es un producto, sino una estrategia que no puedes ignorar en 2025

"Recientemente compramos una solución de Confianza Cero". Una declaración como esa hace que incluso los expertos en seguridad más experimentados se estremezcan. La Confianza Cero es una noción ubicua en 2025, que aparece en empaques de productos, seminarios y presentaciones de ventas. Sin embargo, la idea fundamental aún se malinterpreta gravemente. No existe tal cosa como comprar Confianza Cero. Es una forma de pensar, un plan que sigues y un camino al que te dedicas. A la luz de las crecientes superficies de ataque, las fuerzas laborales heterogéneas y los actores de amenazas más complejos, no solo es ineficiente sino también arriesgado abordar la Confianza Cero como una casilla a marcar."
Why Zero Trust Is Not a Product but a Strategy You Can’t Ignore in 2025 dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Sistemas de archivos <> base de datos: Círculo completo

Los sistemas basados en archivos fueron los sistemas de almacenamiento de datos originales antes de la invención de los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD). En la década de 1970, las organizaciones almacenaban datos manualmente en servidores en numerosos archivos, como archivos planos. Estos archivos tienen un formato fijo y rígido y múltiples copias de datos almacenados para cada departamento, lo que resulta en redundancia de datos. Esto condujo a varios desafíos, especialmente la consistencia de los datos, el intercambio, la seguridad y la recuperación. Analizar estos archivos también era un desafío si necesitábamos unir múltiples archivos para un registro de principio a fin. Como resultado, los sistemas basados en archivos no pudieron mantenerse al día con los datos cambiantes y las innovaciones. Con la invención de los SGBD, las transacciones de datos cumplen con las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), lo que permite la consistencia, la integridad, la recuperación y la concurrencia de los datos. Además, los sistemas SGBD avanzados de hoy en día ofrecen recuperación ante desastres, copia de seguridad y restauración, búsqueda de datos y cifrado y seguridad de datos. Aunque los SGBD han evolucionado, debido al avance de los macrodatos, las tecnologías en la nube, Internet, las redes sociales y los formatos de datos avanzados, el almacenamiento de archivos vuelve a ser un tema candente.
File Systems <> Database: Full Circle dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Hacia la Inteligencia Artificial Explicable (Parte 6): Tendiendo Puentes entre la Teoría y la Práctica: Lo que LIME Muestra – y lo que Omite

Recordatorio de la serie: Esta serie explora cómo la explicabilidad en la IA ayuda a construir confianza, garantizar la responsabilidad y alinearse con las necesidades del mundo real, desde los principios fundamentales hasta los casos de uso prácticos. Anteriormente, en la Parte V: Una introducción práctica a LIME: Explicando la detección de neumonía paso a paso.
Toward Explainable AI (Part 6): Bridging Theory and Practice—What LIME Shows – and What It Leaves Out dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 3 sept 2025

Deja de filtrar secretos: el peligro oculto en la automatización de pruebas y cómo Vault puede solucionarlo

"Los modernos marcos de automatización han avanzado mucho: Playwright, Cypress, RestAssured, Cucumber y Selenium permiten a los equipos ejecutar validaciones sofisticadas de extremo a extremo en navegadores y servicios. Pero bajo todo ese progreso, subyace un riesgo que sigue siendo alarmantemente común: secretos codificados directamente en el código de prueba o en los archivos de entorno. Estos no son solo riesgos teóricos. En una gran empresa, un conjunto de pruebas de regresión para una aplicación interna tenía un archivo de credenciales comprometido en texto plano seis meses antes. La automatización "simplemente funcionaba", pero los secretos no solo se almacenaron en archivos .env, sino que también se imprimieron en los registros de la consola de Jenkins, se referenciaron en las colecciones de Postman y se distribuyeron en múltiples bifurcaciones. Nadie lo notó hasta que una auditoría de seguridad lo señaló."
Stop Leaking Secrets: The Hidden Danger in Test Automation and How Vault Can Fix It dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Análisis Técnico Profundo: Escalando el Análisis de SBOM Mejorado con GenAI desde Trivy Fix hasta DevSecOps Empresarial

Este artículo demuestra cómo una solución crítica para la generación de SBOM de Trivy (PR #9224) puede ser escalada en una plataforma empresarial impulsada por GenAI, ofreciendo una automatización integral de DevSecOps y ahorros millonarios. Exploraremos la implementación técnica, desde las mejoras fundamentales en la resolución de dependencias hasta la inteligencia de vulnerabilidades impulsada por IA a escala empresarial. La Base: Resolución de Dependencias entre Resultados en Trivy Planteamiento del problema: Gráficos de dependencias SBOM incompletos Problema original: La creación de gráficos de dependencias SBOM carecía de dependencias que existían entre diferentes resultados de escaneo, particularmente en proyectos de múltiples módulos donde el módulo B depende de una biblioteca compartida del módulo A. La causa raíz era que la resolución de dependencias solo examinaba resultados individuales, no todos los resultados en el informe.
Technical Deep Dive: Scaling GenAI-Enhanced SBOM Analysis from Trivy Fix to Enterprise DevSecOps dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Monitoreo de microservicios de Java en EKS mediante métricas de APM y Kubernetes de New Relic

Amazon EKS facilita la ejecución de aplicaciones contenerizadas, pero no te proporciona visibilidad automática de los detalles internos de la JVM, como el uso de memoria o la recolección de basura. Para las aplicaciones Java, la observabilidad requiere dos niveles de integración: - Monitorización a nivel de clúster para pods, nodos y despliegues. - Instrumentación APM a nivel de JVM para heap, GC, hilos, latencia, etc. New Relic proporciona ambas cosas a través de Helm para métricas de infraestructura y un agente Java ligero para una observabilidad completa de la JVM.
Monitoring Java Microservices on EKS Using New Relic APM and Kubernetes Metrics dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Modernizando las Cargas de Trabajo de Oracle con Análisis en Tiempo Real

Amazon RDS para Oracle ahora se integra con Amazon Redshift a través de zero-ETL, eliminando la necesidad de complejas tuberías de datos. Esto permite análisis y aprendizaje automático casi en tiempo real sobre vastos datos transaccionales. Son posibles múltiples integraciones zero-ETL desde una única base de datos Oracle RDS. El filtrado de datos permite una replicación personalizada, especificando bases de datos y tablas incluidas o excluidas. AWS CloudFormation agiliza la configuración y el despliegue de recursos para esta integración. Zero-ETL simplifica el análisis de datos al eliminar la necesidad de crear tuberías manuales. La replicación de datos a Redshift ocurre a los pocos segundos de ser escrita en RDS. Las capacidades de Redshift, incluyendo ML (aprendizaje automático), Spark y vistas materializadas, mejoran el análisis de datos. Esta integración facilita la obtención de información holística a través de diversas aplicaciones. La solución ofrece análisis de datos casi en tiempo real para una mejor toma de decisiones.
Modernizing Oracle Workloads With Real-Time Analytics dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Prototipo para una Aplicación de Base de Datos Java con REST y Seguridad

Muchas veces, mientras desarrollo en el trabajo, he necesitado una plantilla para una aplicación sencilla desde la cual empezar a agregar código específico para el proyecto en cuestión. En este artículo, crearé una aplicación Java simple que se conecta a una base de datos, expone algunos endpoints REST y asegura esos endpoints con acceso basado en roles.
Prototype for a Java Database Application With REST and Security dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Construyendo un Diseño de Tarjetas con Subgrid CSS

Crear diseños de tarjetas limpios y bien alineados es una tarea común en el desarrollo web. En este tutorial, te guiaré a través de la construcción de una cuadrícula de cuatro tarjetas por fila. Cada tarjeta contiene varios bloques de contenido: un título, una imagen, un precio, una lista con viñetas y un botón de llamada a la acción (CTA), alineados horizontalmente dentro de la tarjeta utilizando CSS Grid y la poderosa función Subgrid de CSS. Lo que construirás - Un diseño de cuadrícula de tarjetas (máximo 4 tarjetas por fila). - Cada tarjeta contiene múltiples bloques de contenido alineados horizontalmente. - Uso de CSS Grid para el diseño general. - Uso de CSS Subgrid para la alineación interna del contenido dentro de cada tarjeta. ¿Por qué usar CSS Subgrid? CSS Subgrid es una característica relativamente nueva que permite a una cuadrícula anidada heredar el tamaño de las pistas de su cuadrícula padre. Esto significa que puedes alinear el contenido interno perfectamente con la cuadrícula externa sin calcular ni duplicar manualmente los tamaños de las pistas.
Building a Card Layout Using CSS Subgrid dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Pruebas QA Autónomas con Playwright, LangGraph y GPT-4o en AWS

La prueba de software ha recorrido un largo camino, desde casos de prueba manuales y herramientas de grabación-reproducción hasta los modernos marcos de automatización de pruebas integrados en CI. Pero en una era de entrega continua, microservicios e interfaces de usuario que cambian rápidamente, incluso la automatización tradicional tiene dificultades para mantenerse al día. Escribir y mantener scripts de prueba manualmente se ha convertido en un cuello de botella, especialmente cuando la iteración rápida es la norma. El futuro de las pruebas es autónomo, donde las pruebas no solo se ejecutan automáticamente, sino que son escritas, adaptadas y autocorregidas por agentes inteligentes.
AI and ML News on Bluesky @ai-news.at.thenote.app bsky.app
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Detección de Fugas de Información Personal Identificable (PII) y Medición de la Precisión de Informes y Declaraciones Utilizando Aprendizaje Automático

Los informes y las declaraciones son cruciales para comunicar datos de uso a los usuarios, a menudo incluyendo información personal sensible (PII). Estos documentos, distribuidos electrónicamente o físicamente, utilizan diversos formatos como tablas y gráficos. Las inexactitudes y las filtraciones de datos en estos informes conllevan importantes sanciones para las organizaciones. Muchas organizaciones externalizan la generación de informes, lo que aumenta el riesgo de errores y entregas incorrectas. El problema surge del manejo de la PII dentro de estos informes. Una solución implica el uso de aprendizaje automático y modelos de lenguaje visual. Esta tecnología puede detectar y corregir inexactitudes dentro de los datos. El objetivo es prevenir las filtraciones de PII a través de la detección y corrección automatizada. Este enfoque busca mejorar la precisión y seguridad de los datos en la generación y distribución de informes. En última instancia, la solución reduce los riesgos financieros y de reputación asociados con los errores de datos.
PII Leakage Detection and Measuring the Accuracy of Reports and Statements Using Machine Learning dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Dominando la Ingeniería de Prompts para la IA Generativa

La ingeniería de prompts se está convirtiendo rápidamente en una habilidad fundamental para trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLM) y la IA generativa. A medida que los LLM se infiltran en los sistemas de software, impulsando chatbots, asistentes de codificación, agentes de investigación y más, la diferencia entre una respuesta genérica y superficial y una salida matizada y de alto valor a menudo se reduce a cómo se le da el prompt al modelo. Para los desarrolladores, los equipos de producto y los líderes de ingeniería, comprender y aprovechar las estrategias de prompt más avanzadas tiene impactos tangibles en la relevancia del producto, la precisión y la experiencia del usuario. Esta guía explora técnicas avanzadas de prompting, desde el Chain of Thought (CoT) y el aprendizaje de pocos disparos hasta la generación aumentada por recuperación (RAG), y proporciona consejos prácticos para integrarlas en flujos de trabajo del mundo real.
AI and ML News on Bluesky @ai-news.at.thenote.app bsky.app
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Construye Aplicaciones de IA de Última Generación más Inteligentes: Una Guía Paso a Paso de LangChain v0.3+

La Nueva Era de las Aplicaciones LLM En el último año, el desarrollo de la IA ha cambiado rápidamente de simples demostraciones a aplicaciones robustas y ricas en funciones. En el corazón de este movimiento se encuentra LangChain, el conjunto de herramientas de código abierto que facilita más que nunca la conexión de modelos lingüísticos grandes a datos, herramientas y flujos de trabajo del mundo real. Si alguna vez has querido ir más allá del chatbot estándar, por ejemplo, construir una aplicación personalizada que pueda analizar documentos, recuperar datos en tiempo real e incluso llamar a API externas, el nuevo LangChain te lo tiene cubierto. Empresas como Morningstar ya están utilizando LangChain para construir su Motor de Inteligencia, permitiendo a los analistas consultar bases de datos de investigación masivas en lenguaje natural. Mientras tanto, empresas de todas las industrias informan ciclos de implementación de 3 a 5 veces más rápidos cuando utilizan LangChain en comparación con la construcción desde cero.
Build Smarter Next-Gen AI Apps: A Step-by-Step LangChain v0.3+ Guide dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2 sept 2025

Cómo usar ALB (Application Load Balancer) como firewall en IBM Cloud

"¿Tienes algún caso de uso en el que quieras implementar un cortafuegos de red en IBM Cloud VPC que filtre el tráfico basándose en el nombre de host? Por ejemplo, es posible que desees permitir conexiones solo a www.microsoft.com y www.apple.com, mientras bloqueas el acceso a todos los demás destinos. Actualmente, IBM Cloud no proporciona un servicio de cortafuegos gestionado. Sin embargo, sí admite un enfoque de "trae tu propio cortafuegos" con proveedores como Fortinet o Juniper, aunque los clientes son responsables de implementar y gestionar estas soluciones."
How to Use ALB as a Firewall in IBM Cloud dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

De CloudWatch a Cost Watch: Reduciendo los Costos de Observabilidad con Vector

Los entornos modernos en la nube exigen un almacenamiento de registros centralizado debido al auge de los sistemas distribuidos. Los sistemas de registro tradicionales y aislados son insuficientes para gestionar los registros de diversos servicios y regiones. El registro centralizado facilita la depuración, la supervisión del rendimiento y la salud general del sistema. AWS utiliza comúnmente enfoques basados en agentes en instancias EC2 para transmitir registros a un servicio central. Estos datos centralizados son luego utilizados por plataformas de observabilidad para el análisis. Una mayor observabilidad mejora la comprensión operativa, pero aumenta los costos de ingestión y almacenamiento de datos. Equilibrar la profundidad de la observabilidad y el costo es crucial para las organizaciones. Las soluciones de ingestión y almacenamiento rentables y escalables son vitales para las estrategias de observabilidad a escala empresarial. Elegir la solución adecuada es un elemento clave de cualquier estrategia de observabilidad exitosa.
From CloudWatch to Cost Watch: Cutting Observability Costs With Vector dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

El Co-Piloto de IA: Cómo Liderar Cuando el Mejor Jugador de tu Equipo es una Máquina

Está sucediendo en stand-ups y uno a uno en todas partes. Un ingeniero explica cómo borraron una montaña de multas durante el fin de semana. "¿Cómo lo hiciste todo?", preguntas. La respuesta es una admisión silenciosa, casi una confesión: "Uh, estaba usando Copilot". Durante años, hemos gestionado equipos de personas. Ahora, estamos administrando equipos de personas que tienen un nuevo socio increíblemente productivo, a veces inescrutable e incansable. Este copiloto de IA puede escribir código repetitivo en segundos, traducir lógica compleja a un nuevo lenguaje e incluso sugerir correcciones para errores que a un ingeniero junior le habría llevado medio día rastrear.
The AI Co-Pilot: How to Lead When Your Team's Best Player Is a Machine dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Explorando QtJambi: Un envoltorio de Java para el desarrollo de GUI de Qt—Desafíos e ideas

Construir un proyecto QtJambi presenta desafíos iniciales que requieren la instalación del marco de Qt y la configuración de la ruta. El enfoque de desarrollo en sí es limpio, involucrando la creación de ventanas, la adición de diseños y la colocación de widgets. Sin embargo, la API de QtJambi puede volverse compleja, reflejando el desarrollo de Java Swing con muchas capas. Una abundancia de métodos y constructores sobrecargados, como treinta y cuatro para QShortcut, se deben a la asignación directa de la API de C++. QtJambi no es seguro para subprocesos, lo que obliga a las actualizaciones de la GUI en el subproceso de la interfaz de usuario para prevenir bloqueos. No hay reutilización de código entre Java Swing y QtJambi, lo que requiere aprender su arquitectura distintiva. Las herramientas de inteligencia artificial a menudo tienen dificultades, mezclando conceptos de Swing o interpretando incorrectamente los modismos de C++ para Java. Surgen desafíos de integración, particularmente en macOS, con un manejo de eventos diferente y una falta de soporte nativo de Java QuitHandler. Mezclar Java AWT con QtJambi conduce a inestabilidad y problemas funcionales, incluyendo con java.awt.Desktop. QtJambi ofrece potencia, pero viene con complejidad e inestabilidad en comparación con las opciones de interfaz de usuario de Java estándar. Aunque existe un constructor de GUI, su costo es prohibitivo para muchos. La plataforma de trading de escritorio de Interactive Brokers es una aplicación notable que utiliza QtJambi.
Exploring QtJambi: A Java Wrapper for Qt GUI Development—Challenges and Insights dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Construyendo un limitador de velocidad y una capa de estrangulamiento utilizando Spring Boot y Redis

Imagina que tu API backend es estable, de alto rendimiento y está desplegada en producción. Entonces, alguien escribe un bucle de frontend con errores o un bot se descontrola, y de repente tu endpoint recibe 100 peticiones por segundo. Así es como la CPU de tu servidor se dispara, tu base de datos se sobrecarga, los tiempos de respuesta se disparan y, finalmente, tu aplicación se vuelve inutilizable para los usuarios reales. Incluso los sistemas bien diseñados pueden derrumbarse bajo este tipo de estrés, lo que lleva a clientes insatisfechos e incidentes costosos.
Building a Rate Limiter and Throttling Layer Using Spring Boot and Redis dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Las "Métricas Principales para Monitorear en Kubernetes"

Introducción Si alguna vez te has encontrado sumergido en un incidente de Kubernetes, observando cómo un microservicio en producción falla con misteriosos errores 5xx, ya sabes de qué va: las alertas se disparan, los paneles se iluminan como un árbol de Navidad y tu equipo se apresura a dar sentido a un aluvión de métricas en cada capa de la pila. No es cuestión de si esto sucede, sino de cuándo. En ese momento de alta presión, el verdadero desafío no es solo la depuración, sino saber dónde buscar. Para los SRE experimentados y los fundadores técnicos que viven y respiran Kubernetes, la capacidad de enfocarse rápidamente en las señales correctas puede marcar la diferencia entre una solución de cinco minutos y una interrupción de cinco horas.
Top Metrics to Watch in Kubernetes dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Mejorando la Productividad con Soluciones de IA Generativa basadas en RAG

"Entonces, ¿qué es exactamente RAG? En términos sencillos, significa generación aumentada por recuperación. Concentrémonos en estos dos aspectos: recuperación y generación. Con la IA generativa (GenAI) estándar, proporcionas una solicitud, y una aplicación GenAI utilizaría un modelo de lenguaje extenso para generar una respuesta adecuada para esa solicitud. Ahora, imagina una aplicación que puede recuperar información de diversas fuentes y luego generar una respuesta basada en la información recuperada. Así es exactamente como funciona una GenAI RAG. Proporciona contexto al ejemplo generado. Exploremos esto más a fondo con un ejemplo. Si preguntamos algo como "¿Cuál es la mejor manera de hacer una copia de seguridad de mi base de datos de clientes?" a una aplicación GenAI, probablemente respondería con algo genérico. No sabría los detalles de la base de datos de clientes de la que estoy hablando. Ahora, supongamos que tengo un documento de diseño con todos los detalles. Tiene una sección sobre almacenes de datos y enumera explícitamente la base de datos de clientes que se aloja en Amazon DynamoDB. El documento de diseño se carga en SharePoint de mi organización. Por lo tanto, la aplicación primero recuperará información contextual de SharePoint, aumentará la solicitud con la información recuperada y luego generará una respuesta basada en eso. En este caso, la aplicación proporcionará estrategias para hacer una copia de seguridad de una base de datos DynamoDB y me dirigirá a las secciones relevantes de mi documento de diseño."
Enhancing Productivity With RAG-Based GenAI Solutions dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Código que no teme al cambio

En este artículo, encontrarás algunas observaciones personales y consejos sobre cómo mantener un proyecto vivo y saludable a lo largo de los años. Sin ilusiones de omnisciencia. Con un toque de saludable cinismo. Mi experiencia personal es en la construcción de servicios como parte del desarrollo de productos. En este artículo, estoy hablando específicamente de ese tipo de desarrollo, no de la creación de bibliotecas, frameworks, bases de datos, u otras cosas maravillosas. Tampoco estoy abordando el desarrollo basado en proyectos, donde el código se escribe por encargo y luego se entrega a otros para su mantenimiento.
Code That Isn’t Afraid of Change dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

El Loro Estadístico de la IA en tu Sprint

TL;DR: El Loro de la IA en la Habitación Tu herramienta de LLM no piensa. Es un loro de IA estadístico: sofisticado y entrenado en millones de conversaciones, pero sigue siendo un loro. Los equipos que fracasan con la IA no entienden esto o actúan como si no importara. Ambos errores son costosos. La incómoda verdad en el desarrollo de productos Agile no es que la IA vaya a reemplazar a tu equipo (no lo hará) o que sea una exageración inútil (no lo es). La mayoría de los equipos usan estas herramientas en problemas que necesitan juicio contextual, luego aceptan las salidas sin el pensamiento crítico que exige Agile.
The Statistical AI Parrot in Your Sprint dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 1 sept 2025

Por qué es hora de reevaluar los métodos de control de calidad en la etiquetado de datos

"¿Qué pasaría si la base de tus modelos de IA se construyera sobre datos defectuosos sin que lo supieras? La era del etiquetado de datos de IA ha experimentado una transformación dramática. Lo que antes implicaba tareas sencillas, como responder "¿Hay un gato en esta imagen?" o dibujar cuadros de delimitación alrededor de objetos claramente definidos, ahora exige una preparación de datos sofisticada. El etiquetado de datos moderno es mucho más complejo: los conjuntos de datos multimodales requieren una profunda comprensión semántica, los juicios subjetivos varían entre culturas y los casos extremos necesitan una comprensión contextual. Los marcos de control de calidad tradicionales, diseñados para tareas de etiquetado más simples y objetivas, ya no son adecuados para afrontar estos desafíos."
Why It’s Time to Reevaluate Quality Control Methods in Data Labeling dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Implementación de Caché de Escritura Directa para Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Un Enfoque Escalable

Los sistemas de procesamiento de datos en tiempo real a menudo tienen dificultades para equilibrar el rendimiento y la coherencia de los datos al manejar grandes volúmenes de transacciones. Este artículo explora cómo una caché local write-through puede optimizar el rendimiento. Introducción a las Cachés Write-Through Una caché write-through es una estrategia de caché en la que los datos se escriben simultáneamente tanto en la caché como en el almacén de respaldo. Este enfoque garantiza que la caché siempre contenga los datos más recientes, al tiempo que mantiene la coherencia con el almacén de datos subyacente.
Implementing Write-Through Cache for Real-Time Data Processing: A Scalable Approach dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

La Muerte de las Reglas Estáticas: Haciendo que los Microservicios sean Inteligentes, Flexibles y Fáciles de Cambiar

¡Hola, equipo! Últimamente he chocado contra un muro. Mis microservicios están tan dominados por reglas codificadas que ajustar incluso el más mínimo matiz en la política era como desarmar una bomba. Voy a llevarlos en mi viaje desde árboles de if/else desordenados hasta microservicios limpios, impulsados por políticas que se actualizan solos (sin necesidad de redeployments). Esto incluirá cada paso desde cero (no se requiere experiencia) hasta ser un héroe, así como algunos ejemplos del mundo real, algunas preguntas para que reflexionen e ideas que pueden usar hoy. ¡Vamos! ¿Qué está mal con las reglas codificadas? Un ejemplo simple, y por qué apesta Digamos que estás construyendo un servicio de pago para comercio electrónico. El servicio necesita cobrar un pequeño recargo cuando los clientes se encuentran en ciertos países. Así que escribes:
The Death of Static Rules: Making Microservices Smart, Flexible and Easy to Change dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Mantenga su clúster de búsqueda en forma: Verificaciones de salud esenciales para mantener Elasticsearch saludable

Elasticsearch (ES) es un potente y distribuido motor de búsqueda y análisis, ampliamente adoptado para búsqueda de texto completo, registro, métricas y análisis en tiempo real. Como piedra angular de muchos sistemas impulsados por datos, mantener la salud de Elasticsearch es crucial para asegurar la disponibilidad continua, el rendimiento y la integridad de los datos. Un clúster de ES degradado o fallido puede interrumpir aplicaciones críticas, aumentar la latencia o incluso causar pérdida de datos. Para mantener su entorno de Elasticsearch funcionando sin problemas, se deben realizar comprobaciones de salud regulares. Estas comprobaciones ayudan a detectar señales de advertencia tempranas, como la saturación del disco, shards desequilibrados o nodos fallidos, antes de que se conviertan en fallos críticos. Sin embargo, realizar estas tareas manualmente puede ser tiempo-consumidor y propenso a errores, especialmente en entornos de producción con muchos nodos e índices.
Keep Your Search Cluster Fit: Essential Health Checks to Keep Elasticsearch Healthy dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Integración de Pruebas de Prompts de IA con Ollama y Spring TestContainers

Las características de IA se están volviendo comunes en aplicaciones modernas. Si su aplicación de Spring Boot utiliza grandes modelos de lenguaje (LLMs), es importante probar cómo responden esos modelos a prompts reales. Esto le ayuda a detectar problemas temprano y mantiene su aplicación confiable. En este artículo, aprenderá cómo escribir pruebas de integración para prompts de IA utilizando Spring TestContainers y Ollama. Verá cómo configurar su entorno, escribir pruebas de prompts y aplicar buenas prácticas de prueba - todo utilizando JUnit y Spring Boot estándar.
Integration Testing AI Prompts With Ollama and Spring TestContainers dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Implementación de políticas y límites presupuestarios en Databricks

Esta guía nos guía a través de los pasos para implementar políticas de presupuesto y límites de políticas de presupuesto en Compute sin servidor en Databricks para calcular de manera efectiva y precisa los costos incurridos por el uso de computación. Esta guía cubre el proceso paso a paso de la implementación en la plataforma de datos para monitorear y contabilizar los costos incurridos de manera efectiva. Requisitos previos Acceso de administrador de Databricks para establecer políticas, ver uso, administrar tokens Política de clúster habilitada para restringir tipos de computación, aplicar límites Etiquetas en lugar para seguimiento de costos a nivel de equipo/proyecto Acceso a la API de REST/token para automatización y aplicación Herramientas de informes para visualizar y alertar sobre el uso Plan de comunicación para asegurar la conciencia y adopción del usuario Introducción Cuando Databricks se convierte en central para pipelines de análisis y AI, es crucial equilibrar el rendimiento con el control de costos. La computación sin servidor simplifica la escalabilidad, pero sin políticas de presupuesto y límites de uso, los costos pueden aumentar descontroladamente.
Implementing Budget Policies and Budget Limits on Databricks dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Tuplas y Registros (Parte 1): Qué significan para el rendimiento y la predecibilidad de JavaScript

JavaScript evoluciona continuamente para abordar las necesidades del desarrollo moderno. Sus últimas actualizaciones a menudo reflejan tendencias en programación funcional y manejo de datos inmutables. Dos adiciones futuras al lenguaje, Tuplas y Registros, tienen como objetivo simplificar la inmutabilidad al tiempo que mejoran la eficiencia y la experiencia del desarrollador. Este artículo profundiza en estas nuevas características, discutiendo su propósito, sintaxis, beneficios y casos de uso.
Tuples and Records (Part 1): What They Mean for JavaScript Performance and Predictability dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

MCP para Sistemas Agentivos: El Protocolo Faltante para IA Autónoma

Introducción: Por qué los Sistemas Agentes Necesitan MCP Model Context Protocol (MCP) es un marco de comunicación estandarizado diseñado específicamente para gestionar interacciones complejas y con estado entre agentes de IA e infraestructura de backend. Si ha ido más allá de las simples compleciones de LLM y está construyendo aplicaciones agénticas, probablemente haya experimentado la complejidad. Un agente, a diferencia de un chatbot básico, percibe, razona, planifica y actúa dinámicamente. La gestión de su estado en evolución —planes, razonamiento interno, historial de uso de herramientas y comprensión del entorno— se vuelve rápidamente compleja, frágil y difícil de escalar utilizando las API REST tradicionales. MCP proporciona una solución estructurada, centralizando la gestión del estado y permitiendo implementaciones de agentes limpias y mantenibles.
MCP for Agentic Systems: The Missing Protocol for Autonomous AI dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

Hacia la IA Explicable (Parte 4): Cerrando la Brecha entre Teoría y Práctica: Más allá de la Explicabilidad, ¿qué más se necesita?

Recordatorio de la serie: Esta serie explora cómo la explicabilidad en la IA ayuda a generar confianza, garantizar la responsabilidad y alinearse con las necesidades del mundo real, desde principios fundamentales hasta casos de uso prácticos. Anteriormente, en la Parte III: Las dos grandes categorías de técnicas de IA explicables. Cómo los métodos XAI ayudan a abrir la caja negra.
Toward Explainable AI (Part 4): Bridging Theory and Practice—Beyond Explainability, What Else Is Needed dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2025

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