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Podcast y newsletter semanal de noticias sobre AWS y serverless en Español Hosted by Marcia Villalba
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DynamoDB ya carga datos masivos desde S3
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Esta semana, el miércoles 11 de noviembre, hacemos el vivo de re:Invent. No importa si te quedas en casa o vas a Las Vegas, es el evento más importante del año para AWS, así que ven al vivo y te contamos todo. Regístrate acá para que te llegue el link y toda la información.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🚀 Nueva funcionalidad de carga masiva en Amazon DynamoDB
AWS ha lanzado la funcionalidad de ‘bulk put items’ para Amazon DynamoDB, permitiendo cargar grandes conjuntos de datos desde Amazon S3 directamente en tablas existentes de DynamoDB. Este proceso se ejecuta de manera asincrónica, lo que significa que DynamoDB puede leer, validar y escribir ítems en segundo plano sin necesidad de construir o mantener pipelines de ingesta propios.
La carga masiva utiliza capacidad de sistema dedicada, evitando la competencia con el tráfico normal de lectura y escritura de la aplicación, y no afecta a las métricas, alarmas ni reglas de autoescalado de CloudWatch. Los usuarios pueden elegir entre niveles de rendimiento Estándar y Acelerado, y soporta archivos de entrada en formato JSON de DynamoDB o Amazon Ion, con opción de compresión gzip o zstd.
Además, esta función admite expresiones de condición por ítem, facilitando casos como inserciones únicas y actualizaciones controladas por versiones. DynamoDB genera un informe de salida que contiene los ítems que no pudieron ser escritos, junto con las razones del fallo, lo que la convierte en una herramienta útil para refrescos de datos, enriquecimiento de catálogos, migraciones y otras tareas de carga de datos a gran escala.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🤖 Amazon Bedrock AgentCore lanza Web Answer: Respuestas inteligentes y rápidas
AWS ha anunciado la disponibilidad general de Web Answer en Amazon Bedrock AgentCore, una capacidad gestionada que proporciona respuestas sintetizadas y citadas a preguntas en lenguaje natural a través de una única llamada de herramienta. Ya no es necesario construir y mantener flujos de trabajo separados para búsqueda, recuperación, síntesis y citación.
Con Web Answer, se pueden ejecutar múltiples búsquedas en paralelo, revisar páginas relevantes, verificar hechos y devolver una respuesta consolidada con citas. La configuración se puede completar rápidamente al añadir Web Answer como un objetivo a un Gateway de AgentCore existente.
🔗 Para más detalles, consulta el artículo original en el blog de AWS.
🔑 Nuevo AWS Account Access Manager: roles IAM flexibles con acceso centralizado
AWS Account Access Manager proporciona una forma centralizada de asignar roles IAM existentes a usuarios y grupos gestionados a través de AWS IAM Identity Center. Esta herramienta combina el punto de federación único de IAM Identity Center con la personalización y flexibilidad que ofrecen los roles IAM nativos, permitiendo a las organizaciones gestionar el acceso a múltiples cuentas de AWS sin crear identidades duplicadas ni configuraciones de federación separadas para cada cuenta.
El servicio permite a los administradores asignar roles de manera centralizada, mientras que los equipos pueden seguir creando roles adaptados a sus aplicaciones y necesidades comerciales. Las organizaciones pueden utilizar etiquetas de rol y sesiones para el control de acceso basado en atributos, condiciones de políticas de confianza para restricciones precisas y rutas de roles para una mejor organización a gran escala.
Account Access Manager puede operar de forma independiente o junto a conjuntos de permisos de IAM Identity Center. Esto otorga a las organizaciones la flexibilidad de usar conjuntos de permisos para accesos estandarizados y Account Access Manager para escenarios que requieran roles IAM personalizados, manteniendo al mismo tiempo visibilidad centralizada sobre el acceso y la actividad de los usuarios.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Account Access Manager
🌐 AWS demuestra que su Nube Soberana Europea puede operar de forma independiente
Recientemente, AWS llevó a cabo un ejercicio técnico que evidenció que su Nube Soberana Europea puede operar sin depender de infraestructuras fuera de la Unión Europea. Durante esta prueba, AWS desactivó sistemas considerados no críticos para el funcionamiento de la nube, incluida la conectividad con la red global de AWS, y redirigió el tráfico de manera segura a través de Internet público, utilizando solo sus propios recursos de hardware y software.
El ejercicio fue llevado a cabo por personal de AWS residente en la UE, lo que garantiza un control y operación local. Durante esta prueba, las cargas de trabajo de los clientes continuaron operando y se mantuvo el acceso a sus datos. La disponibilidad del servicio en la Nube Soberana Europea y en otras regiones de AWS no se vio afectada, y una vez finalizado el ejercicio, el tráfico de red volvió a su ruta normal.
Esta demostración proporciona pruebas técnicas y operativas de que la Nube Soberana Europea de AWS está diseñada para operar de manera independiente en la UE, apoyando a los clientes con estrictos requisitos de residencia de datos, autonomía operativa y soberanía digital.
🔗 Para más detalles, lee el artículo completo en el blog de AWS.
🚀 Serverless ICYMI: las novedades más importantes del Q3 2026
AWS ha publicado su resumen ‘Serverless ICYMI Q3 2026’, donde se destacan los lanzamientos más significativos, actualizaciones de características y recursos técnicos del tercer trimestre de 2026. Uno de los puntos centrales es la mejora en las arquitecturas orientadas a eventos, con un enfoque en Amazon EventBridge, AWS Lambda y Amazon SQS.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Serverless ICYMI Q3 2026
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🆕 Amazon Aurora MySQL 8.4.10 ya está disponible → Leer más
🛠️ Amazon Aurora MySQL 3.14 (compatible con MySQL 8.0.46) ya está disponible → Leer más
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🎬 Video de la Semana
El video de esta semana es súper interesante porque respondemos una de las preguntas más comunes en entrevistas de trabajo: “explícame qué pasa cuando escribes una URL en el navegador”. Y lo mejor es que te lo muestro con servicios de AWS.
📚 Artículos Interesantes
🤖 Cómo convertir workflows de Step Functions en herramientas para agentes con AgentCore Gateway
Este artículo explica cómo los workflows de AWS Step Functions pueden ser expuestos como herramientas para agentes de IA a través de Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Con el conector de Step Functions integrado, un agente puede decidir cuándo ejecutar un workflow y qué entrada proporcionar, mientras que Step Functions continúa controlando el orden de ejecución y la gestión del estado.
Puntos clave:
* Reutilización de Workflows Existentes: Los workflows Standard y Express de Step Functions pueden convertirse en herramientas para agentes de IA sin necesidad de rediseñarlos.
* Separar Decisiones de Ejecución: El agente de IA decide cuándo invocar el wo…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comTus agentes IA ahora usan Step Functions
¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.¡Espero que hayan tenido unos terroríficos Halloween!Ahora …
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¡Espero que hayan tenido unos terroríficos Halloween!
Ahora, entramos en noviembre, el mes de re:Invent. Quiero invitarlos al evento que realizaré junto a Miguel Ángel Muñoz y Óscar Cortez, donde hablaremos sobre cómo prepararse para re:Invent, ya sea desde casa o desde Las Vegas. Compartiremos expectativas y nuestras predicciones sobre lo que está por venir. Te dejo el link para registrarte.
Si tienes comentarios o sugerencias, escríbeme en LinkedIn, X, o Instagram.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🤖 AWS Step Functions ahora disponibles como herramientas para agentes AI
AWS anunció que los agentes AI de Amazon Bedrock ahora pueden utilizar flujos de trabajo existentes de AWS Step Functions como herramientas a través de Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Gracias al Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), un agente puede determinar cuándo iniciar un flujo de trabajo y proporcionar las entradas necesarias, mientras que Step Functions ejecuta cada paso de acuerdo con su lógica predefinida.
Esta capacidad da soporte tanto a flujos de trabajo estándar como a flujos de trabajo exprés, permitiendo que los agentes AI desencadenen procesos comerciales confiables y de múltiples pasos. Por ejemplo, un agente de atención al cliente podría iniciar un flujo de trabajo de reembolso que realiza verificaciones de elegibilidad, obtiene aprobación y emite créditos de manera consistente.
Los agentes también pueden inspeccionar las ejecuciones de flujo de trabajo para identificar fallos y señalar el paso que requiere atención.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🛡️ AWS WAF facilita la integración automática del SDK de JavaScript con Amazon CloudFront
AWS ha anunciado la integración automática del SDK de JavaScript de AWS WAF con las distribuciones de Amazon CloudFront. Al habilitar esta función, CloudFront añade automáticamente la etiqueta de script del SDK a las respuestas HTML que sirve, eliminando la necesidad de modificar el código de la aplicación, los procesos de construcción o las tuberías de despliegue.
El SDK proporciona señales del lado del cliente utilizadas por los grupos de reglas gestionadas de control de bots, prevención de toma de control de cuentas (ATP) y prevención de fraude en la creación de cuentas (ACFP) de AWS WAF. Anteriormente, los desarrolladores debían agregar y mantener manualmente la etiqueta de script en cada página protegida, lo que generaba trabajo adicional y posibles brechas de configuración.
🔗 Para más detalles, visita el anuncio completo de AWS.
📊 Nueva herramienta para observar funciones duraderas de AWS Lambda
AWS ha lanzado el ‘Durable Execution Telemetry Exporter’, una herramienta para mejorar la observación de funciones duraderas de AWS Lambda. Dado que estas funciones pueden abarcar múltiples invocaciones, los logs tradicionales por invocación se vuelven insuficientes para entender la ejecución de un extremo a otro.
El Durable Execution Telemetry Exporter crea un registro acumulativo de cada ejecución duradera, incluyendo el estado de ejecución, historial de operaciones, tiempos, reintentos, entradas y salidas, tiempos de espera, callbacks y errores. Se integra como un plugin dentro del SDK de ejecución duradera, requiriendo solo un pequeño cambio en la configuración.
Este exportador envía telemetría en formato JSON a los logs de CloudWatch de la función Lambda, pero también permite configurar destinos adicionales como Amazon S3, DynamoDB, Aurora y OpenSearch Service.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🌟 OpenAI GPT-6.1 Terra está disponible en Amazon Bedrock
El 26 de octubre de 2026, AWS anunció la disponibilidad general del modelo OpenAI GPT-6.1 Terra a través de Amazon Bedrock. Este modelo está diseñado para equilibrar capacidad, velocidad y costo, optimizando así el uso en cargas de trabajo empresariales cotidianas.
Las organizaciones pueden acceder al modelo a través de las APIs de Amazon Bedrock o configurar ChatGPT Work y Codex para utilizarlo en Bedrock. Entre las aplicaciones potenciales se encuentran la redacción de propuestas, la interpretación de dibujos técnicos, el análisis de bases de código y la creación de agentes de IA que interactúan con sistemas empresariales. También se pueden aplicar características de seguridad, gobernanza, control de acceso y auditoría de AWS a las cargas de trabajo del modelo.
🔗 Para más información, visita la página de Amazon sobre OpenAI GPT-6.1 Terra.
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🎬 Video de la Semana
En el video de la semana toco un tema que cada vez veo más en LinkedIn: el rol de forward deployed engineer. Si todavía no lo tenés muy claro, y no sabes de que va ese rol o como me dijo alguien en los comentarios, que es su rol pero el le llamaba “pulpo apaga incendios”… tenés que mirar este video.
📚 Artículos Interesantes
🎃 Historias de Terror en la Facturación de AWS: 10 Monstruos en tu Factura
Este artículo presenta diez incidentes reales de facturación de AWS que, en conjunto, alcanzaron aproximadamente USD 258,000 antes de los reembolsos. Cada historia destaca cómo configuraciones aparentemente inofensivas o recursos olvidados pueden generar cargos inesperadamente altos.
Puntos clave:
* Costos inesperados provienen frecuentemente de cargas de trabajo normales, infraestructuras inactivas y solicitudes de alto volumen.
* La automatización puede multiplicar errores a gran velocidad, como en el caso de la recursión de Lambda y los ciclos de eventos en S3.
* La prevención de costos debe estar integrada en las operaciones, utilizando presupuestos de AWS, alertas de facturación y eliminando recursos no utilizados.
🎯 Reflexión: La lección más importante es que los costos de AWS pueden crecer rápidamente, incluso cuando una aplicación parece estar inactiva. Es esencial monitorear constantemente el uso, comprender la mecánica de precios de AWS y establecer controles de costos antes de desplegar cargas de trabajo.
⚡ Lambda Web Functions: El Equilibrio entre Costo y Rendimiento
En este artículo se analiza el modelo de costos de AWS Lambda Web Functions, que opera como un servidor HTTP persistente dentro del entorno de Lambda.
Puntos clave:
* Costo de Memoria: La memoria es facturada incluso en períodos de inactividad del entorno, no solo durante la ejecución de solicitudes.
* Esperas de I/O: Las consultas a bases de datos y APIs externas consumen poca CPU, pero la memoria se sigue facturando durante estas esperas.
* Optimización de Recursos: Es crucial ajustar la concurrencia y la duración de los entornos para evitar costos innecesarios mientras se optimiza el rendimiento.
🎯 Reflexión: Entender el costo asociado al uso de Lambda Web Functions puede ser decisivo para optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Un balance adecuado entre reutilización de entornos y control de costos puede impactar positivamente en la rentabilidad de tus proyectos.
🔗 Acoplamiento Invisible: Cuando Tus Microservicios se Convierten en un Monolito Distribuido
Este artículo aborda el acoplamiento invisible que puede surgir en arquitecturas de microservicios, llevando a situaciones similares a un monolito distribuido.
Puntos clave:
* Conciencia sobre el Acoplamiento Invi…
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.Esta semana tuve una charla interesante con una empresa que …
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Esta semana tuve una charla interesante con una empresa que lleva más de 5 meses buscando un software engineer. ¿Qué buscan, se preguntarán? Buscan a alguien que pueda desarrollar en Node.js y Typescript, con una sólida experiencia en AWS Serverless y en infraestructura como código. Además, quieren a alguien que tenga conocimientos en ciberseguridad y diseño, capaz de ofrecer mentorías. Básicamente están buscando un desarrollador, arquitecto, ingeniero DevOps y de seguridad, todo en una sola persona. Este tema coincide con la publicación de un video en YouTube que hice al respecto. Esta empresa no es la única en esa búsqueda. Puedes ver el video y dejarme tu opinión.
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📰 Noticias Relevantes
🚀 Amazon Bedrock ahora ofrece salidas estructuradas para modelos Claude de Anthropic
Amazon Bedrock permite salidas estructuradas para todos los modelos Claude de Anthropic a través de los endpoints bedrock-runtime y bedrock-mantle. Esta nueva funcionalidad permite a los desarrolladores definir un esquema JSON, recibiendo respuestas que cumplen consistentemente con la estructura requerida, eliminando la necesidad de complicadas lógicas de análisis, validación y post-procesamiento.
La característica utiliza decodificación restringida, lo que evita que Claude genere tokens que violen el esquema especificado. Esto hace que el formateo de salidas sea más determinista y confiable para casos de uso en producción, como la extracción de información de documentos financieros, la conversión de notas clínicas en registros de salud electrónicos, y el análisis de contratos.
Las salidas estructuradas también soportan inferencia en lotes y streaming en tiempo real a través de eventos tipados. Los desarrolladores pueden implementar esta capacidad utilizando el formateo de salida de esquema JSON o definiciones de herramientas estrictas, asegurando requisitos como additionalProperties: false en cada objeto.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre las salidas estructuradas en Amazon Bedrock.
🔄 AWS DynamoDB Global Tables ahora permite disociar réplicas
AWS ha anunciado una nueva funcionalidad que permite disociar réplicas de las Amazon DynamoDB Global Tables. Esta opción otorga a los equipos mayor flexibilidad a la hora de modificar su arquitectura de bases de datos multi-región, ya sea para retirar una región, separar cargas de trabajo o ajustar estrategias de recuperación ante desastres y replicación de datos.
🔗 Para más información, visita el anuncio de AWS.
🔒 AWS Continuum: Disponibilidad General para Vulnerabilidades de Código
AWS ha anunciado la disponibilidad general de AWS Continuum, un servicio de seguridad diseñado para ayudar a las organizaciones a identificar, validar, priorizar y remediar vulnerabilidades en sus aplicaciones.
Continuum analiza los hallazgos de seguridad en relación con el código y el entorno de la organización para determinar si una vulnerabilidad es realmente explotable. Esto permite a los equipos enfocarse en riesgos que tienen un impacto empresarial significativo.
Para las vulnerabilidades confirmadas, Continuum sugiere acciones de remediación como parches de código, actualizaciones de dependencias o cambios de configuración. También puede crear solicitudes de extracción en los repositorios de código conectados, permitiendo a los equipos de desarrollo revisar y fusionar las correcciones sugeridas.
AWS Continuum mantiene el control humano: cada remediación requiere aprobación antes de su implementación. Las futuras capacidades permitirán a las organizaciones definir límites para las acciones que Continuum podría tomar automáticamente.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS
🚀 Presentamos Infinity: Un runtime para una concurrencia extrema de agentes
Infinity es un runtime de código abierto basado en Rust, diseñado para soportar agentes de IA altamente concurrentes, optimizado para despliegues en plataformas serverless como AWS Lambda. Su innovación radica en la división de la ejecución de los agentes en cortos “turnos”, lo que les permite liberar recursos de computación y memoria mientras esperan por respuestas, aprobaciones o eventos prolongados.
A diferencia de otros runtimes, Infinity almacena de manera duradera el estado de los agentes, permitiendo que estos sobrevivan a reinicios y reconstrucciones. Esta arquitectura se basa en el Protocolo de Agentes Reactivos (RAP), que facilita la respuesta asíncrona a herramientas y la suscripción a eventos sin requerir conexiones persistentes.
Además, Infinity impulsa Infinity Code, un agente de codificación AI que puede ejecutar tareas de forma independiente en paralelo, transmitiendo salidas de comandos en segundo plano y aislando cambios de código en sandboxes separados. Juntos, el runtime y el protocolo permiten construir agentes que escalan a través de la concurrencia y la ejecución impulsada por eventos.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Infinity
🎤 Amazon Polly mejora su motor generativo para una experiencia de voz más natural
AWS ha actualizado el motor generativo de Amazon Polly, permitiendo producir un habla más natural, expresiva y precisa, manteniendo baja latencia en aplicaciones en tiempo real. Esta actualización, ahora disponible, expande las capacidades de Polly para casos de uso como interfaces conversacionales, herramientas de accesibilidad, aplicaciones multimedia y experiencias de cliente habilitadas por voz.
La actualización añade 14 nuevas voces en nueve locales, llevando el total a 57 voces generativas en 11 idiomas y 25 locales. Las voces generativas en hindi y finlandés están disponibles por primera vez, junto con voces adicionales en inglés, alemán, español, portugués y coreano.
El motor está diseñado como un reemplazo directo para aplicaciones existentes. Los nombres de voz y llamadas a la API permanecen sin cambios, por lo que los clientes que ya utilizan voces generativas de Amazon Polly no necesitan modificar su código.
🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Polly
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🐴 Pegasus 1.5 de TwelveLabs ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más
🌐 AgentCore Gateway ahora soporta las APIs Bedrock InvokeModel y fallback de modelo → Leer más
🎬 Video de la Semana
Esta semana el video es sobre lo que encontré cuando analice más de 100 ofertas de trabajo para desarrolladores. Ya no hay solo que ser full stack developer, pero ser la persona orquesta. Dejame tu comentario de que opinas sobre esto.
📚 Artículos Interesantes
🌐 Una novedad en Serverless bajo la lupa: AWS Lambda Web Functions
El artículo analiza AWS Lambda Web Functions, una nueva modalidad para ejecutar aplicaciones web y APIs directamente sobre AWS Lambda utilizando un servidor HTTP estándar de Node.js. Esta alternativa permite reutilizar frameworks conocidos y simplifica la migración, pero hay aspectos a considerar.
Puntos clave:
* Ejecuta aplicaciones web convencionales en Lambda: Frameworks como Express y Hono pueden funcionar sin adaptar cada solicitud al modelo tradic…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com⚡️ AWS Lambda Web Functions - Lambda lo hace otra vez!
¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.Escribo esta newsletter desde Madrid, volviendo del community …
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Escribo esta newsletter desde Madrid, volviendo del community day de España. Un evento muy bien organizado, con excelentes speakers y una comunidad hermosa. Me vuelvo a casa con el corazón lleno de abrazos.
Además, esta semana hubo muchísimas noticias, entre ellas una de las más grandes de Lambda. Y no olvidemos que pronto es re:Invent; les dejo la guía de serverless para las charlas de este evento.
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📰 Noticias Relevantes
🌐 AWS Lambda Web Functions: Ejecución de Aplicaciones Web sin Complicaciones
AWS ha lanzado Lambda Web Functions, una nueva forma de ejecutar aplicaciones web estándar directamente en Lambda, eliminando la necesidad de reescribirlas como manejadores de eventos. Los desarrolladores ahora pueden desplegar aplicaciones que escuchan en puertos, construidas con marcos como Express, Hono, Fastify, Next.js y otros marcos de Node.js, realizando cambios mínimos y sin tener que gestionar servidores o infraestructura.
Este nuevo modelo admite múltiples solicitudes concurrentes dentro del mismo entorno de ejecución de Lambda, hasta 128 solicitudes, lo que ayuda a las aplicaciones a manejar picos de tráfico de manera más eficiente. Lambda también mide el uso activo de CPU de forma separada de la memoria, lo que puede reducir costos para cargas de trabajo intensivas en I/O que pasan mucho tiempo esperando bases de datos, API o respuestas transmitidas.
Lambda Web Functions puede replicar automáticamente aplicaciones en varias regiones de AWS y dirigir a los usuarios a través de una única URL global basada en la latencia. También pueden servir como orígenes para Amazon CloudFront, combinando la caché de CDN para activos estáticos con computación serverless para solicitudes dinámicas.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS
💡 Amazon Bedrock AgentCore introduce precios basados en consumo para memoria de corto plazo
Amazon ha anunciado que la memoria de Amazon Bedrock AgentCore ahora utiliza un modelo de precios basado en consumo para la memoria de corto plazo (STM). A partir de ahora, en lugar de un costo fijo por evento, AWS cobrará a los clientes según la cantidad de datos que sus agentes ingieran, recuperen y almacenen. Este cambio está diseñado para alinear mejor los costos con el uso real, especialmente para aplicaciones que procesan eventos de memoria pequeños y frecuentes.
🔗 Para más detalles, visita el anuncio oficial de Amazon:
⚡ Aumento de límite en AWS Lambda para ejecuciones duraderas
A partir de hoy, las funciones durables de AWS Lambda aumentan el número máximo de operaciones durables por ejecución de 3.000 a 30.000. También aumentan el tamaño máximo del payload de checkpoint de 256 KB a 1 MB.
Con límites de operaciones más altos podés hacer más trabajo de forma segura en una sola ejecución. Por ejemplo, podés ampliar los loops iterativos, hacer polling durante más tiempo y construir caminos de rollback más complejos que se ejecuten cuando falla un paso.
Con 1 MB, los payloads de checkpoint igualan el tamaño máximo de payload de las invocaciones asíncronas de Lambda y de servicios de integración como Amazon SQS y Amazon EventBridge. Así, un workflow puede persistir un evento completo de cualquiera de estas fuentes en una sola operación.
🔗 Para más información, visita el anuncio en AWS.
🗺️ AWS lanza el Playground de la API de Amazon Location Service
Amazon Location Service ahora ofrece un API Playground completo e interactivo que permite a los desarrolladores explorar y probar visualmente todas las APIs de Places, Routes y Maps sin escribir código. Con este lanzamiento, las 14 APIs de Places, Maps y Routes de Amazon Location Service están disponibles en un API Playground interactivo. Ahí los desarrolladores pueden hacer llamadas reales a las APIs, ver los resultados en un mapa interactivo, ajustar parámetros y copiar fragmentos de requests listos para usar directamente en sus aplicaciones.
Los clientes pueden simular la validación de direcciones de entrega, planificar rutas con múltiples paradas aptas para camiones, visualizar áreas de servicio según tiempo de manejo o embeber mapas en sus apps. Todo esto sin configurar un SDK ni escribir scripts de prueba.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS
📅 Guía de asistentes de Serverless para AWS re:Invent 2026
Este artículo as a encontrar una guía completa para aquellos que asistirán a re:Invent 2026, con un enfoque especial en serverless.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la guía para asistentes de re:Invent 2026.
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🎬 Video de la Semana
Esta semana les deje un video de como calcular los costos de arquitecturas sin desplegar y sin usar la calculadora de aws.
📚 Artículos Interesantes
🛒 Construyendo un Sistema de Comercio Electrónico Basado en Eventos en AWS para QuantaSneaks 900
Este artículo presenta el diseño de una plataforma de comercio electrónico impulsada por eventos para QuantaSneaks 900, construida con tecnologías serverless de AWS. El sistema está diseñado para manejar los flujos de trabajo críticos de una tienda en línea, como la gestión de productos, pedidos de clientes, pagos, actualizaciones de inventario y notificaciones, sin depender de una aplicación monolítica acoplada.
Puntos clave:
* Arquitectura impulsada por eventos: Mejora la escalabilidad y flexibilidad al permitir que los servicios independientes procesen eventos de negocio sin estar tightly connected.
* Servicios serverless de AWS: Reducen la carga operativa ya que la infraestructura se escala automáticamente mientras AWS gestiona gran parte de la plataforma subyacente.
* Flujos de trabajo desacoplados: Son más fáciles de extender y mantener, permitiendo agregar nuevas funcionalidades con menos cambios en los componentes existentes.
🎯 Reflexión: El proyecto de QuantaSneaks 900 demuestra cómo la arquitectura basada en eventos puede respaldar una plataforma de comercio electrónico flexible y escalable en AWS, destacando la importancia de desacoplar los procesos de negocio y utilizar servicios en la nube gestionados.
🌐 Explorando Funciones Web de AWS Lambda para Construir Aplicaciones Web
Este artículo examina cómo las Funciones Web de AWS Lambda pueden simplificar el desarrollo de aplicaciones web al permitir que los desarrolladores ejecuten código para servir web directamente en Lambda.
Puntos clave:
* Las aplicaciones web pueden ejecutarse directamente en Lambda: Los desarrolladores pueden usar Lambda para procesar solicitudes HTTP y servir contenido web sin mantener servidores tradicionales.
* El modelo simplifica operaciones y escalado: Lambda proporciona escalado automático y ejecución por uso, reduciendo el trabajo de gestión de infraestructura y capacidad.
* La arquitectura y la adecuación de la carga de trabajo aún importan: …
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La semana pasada fue la clase de diseño de sistemas en la era de la inteligencia artificial, muchas gracias a todos lo que vinieron o vieron la grabación. Ese día abrí las inscripciones para la comunidad y hoy es el último día para registrarse a la comunidad de Desplegando.cloud, te dejo el link para anotarte acá.
Además si me estas leyendo de España y vas al Community Day vení y decime hola 👋🏽. Voy a estar dando la keynote de apertura y luego estare por el evento todo el día.
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📰 Noticias Relevantes
🛒 Amazon Prime Day 2026: Números que impresionan, potenciado por AWS
Amazon Prime Day 2026, que tuvo lugar del 23 al 26 de junio, volvió a impresionar a los usuarios con millones de ofertas y promociones exclusivas para miembros Prime. Este año, la infraestructura de AWS jugó un papel crucial para garantizar el desarrollo fluido del evento a nivel mundial, manejando el tráfico y las transacciones.
La presión sobre los servicios de AWS fue monumental: AWS Graviton se utilizó en hasta el 49% de la computación EC2 de Amazon.com, mientras que Amazon EBS procesó más de 24.8 billones de operaciones de entrada/salida y movió más de un exabyte de datos diariamente. AWS Lambda, por su parte, gestionó más de 2.3 billones de invocaciones al día.
La utilización de otros servicios de AWS alcanzó cifras récord: CloudFront entregó más de 2.1 billones de solicitudes HTTP y DynamoDB procesó más de 59 billones de peticiones. Además, Prime Day generó 3.6 billones de eventos en solo cuatro días, un 44% más que en 2025.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Amazon Prime Day 2026
🧠 Strands Decider 2B: Un Modelo de Decisión Abierto y Rápido
Strands ha lanzado su modelo de decisión de código abierto, Strands Decider 2B, diseñado para experimentación rápida y flujos de trabajo de agentes prácticos. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje tradicionales, este modelo selecciona entre opciones predefinidas y proporciona puntajes de confianza, todo en un tiempo de respuesta de aproximadamente 115 milisegundos en hardware adecuado.
El modelo, compuesto por 2 mil millones de parámetros, se basa en una versión preentrenada del modelo Qwen3.5-2B, al que se le ha retirado su cabeza de modelo de lenguaje y se le ha reemplazado por una cabeza de puntero que puntúa las respuestas disponibles. Esto permite decisiones directas y restringidas sin necesidad de generar texto complejo.
Strands Decider 2B es ideal para aplicaciones como selección de herramientas, gestión de memoria y arquitecturas de agentes híbridos. Los desarrolladores pueden comenzar a experimentar a través de la interfaz de línea de comandos strands-decider, fácilmente instalable con pip install strands-decider.
🔗 Para más información, visita el blog de Strands sobre Decider 2B
🗄️ Exportación filtrada de Amazon DynamoDB a Amazon S3
AWS ha lanzado la exportación filtrada para Amazon DynamoDB, permitiendo a los equipos exportar solo los elementos y atributos que necesitan directamente a Amazon S3. Esta nueva característica extiende la operación ExportTableToPointInTime existente, añadiendo una FilterSpecification que soporta condiciones de clave, expresiones de filtro y expresiones de proyección.
La exportación se realiza desde la copia de seguridad de recuperación en el tiempo de DynamoDB, evitando así consumir la capacidad de la tabla o afectar el tráfico de producción. Además, admite exportaciones completas a un punto en el tiempo seleccionado y exportaciones incrementales que abarcan una ventana de cambios específica.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la exportación filtrada de DynamoDB.
🤖 Amazon Bedrock introduce Resúmenes de Razonamiento para Modelos de OpenAI
Esta semana, Amazon Bedrock ha añadido el parámetro reasoning.summary para los modelos de OpenAI a través de la API de Respuestas. Esta capacidad permite obtener un resumen legible por humanos del razonamiento del modelo junto a su respuesta final, proporcionando a los desarrolladores una visión más clara sobre cómo el modelo aborda tareas complejas.
Los resúmenes de razonamiento son útiles para que los equipos evalúen las salidas del modelo, depuren aplicaciones y ofrezcan a los usuarios un contexto adicional sobre cómo el modelo enfrenta la codificación, análisis y problemas de múltiples pasos. El resumen se devuelve en el array de resumen dentro del ítem de salida de razonamiento.
🔗 Para más información, visita el blog de Amazon Bedrock
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📚 Artículos Interesantes
🚀 Lecciones Aprendidas sobre MicroVMs en Lambda
Este artículo explora cómo se redujo el cuello de botella en el arranque de un MicroVM de Lambda de aproximadamente 26 segundos a solo unos segundos.
Puntos clave:
* Los arranques fríos a menudo están dominados por problemas de paginado de disco. Las operaciones de archivo lentas pueden estar esperando la carga de datos de la instantánea.
* Utiliza /validate para enseñar a la plataforma tu ruta fría, asegurando que todos los pasos de inicialización se realicen antes de permitir que se capture la instantánea.
* El gancho /ready controla la calidad de la instantánea. Cualquier configuración necesaria debe completarse antes de que se informe éxito en /ready.
🎯 Reflexión: Optimizar el tiempo de arranque de MicroVMs en Lambda puede mejorar drásticamente la experiencia del usuario y la eficiencia en la carga de aplicaciones.
💭 Estrategias para el Uso de Strands y Decider en AWS
El artículo trata sobre las lecciones aprendidas utilizando Strands y Decider en AWS, abordando su importancia como guardrails para llamadas a herramientas y como routers de modelos.
Puntos clave:
* Guardrails Efectivos: El uso de Strands y Decider puede mejorar la seguridad en la gestión de llamadas a herramientas en AWS.
* Modelo de Enrutamiento: Decider actúa como un router para elegir el modelo adecuado según el contexto y las necesidades.
* Lecciones Aprendidas: Los errores cometidos al implementar estas herramientas pueden ofrecer valiosas enseñanzas para futuros proyectos.
🎯 Reflexión: El uso de Strands y Decider no solo optimiza procesos, sino que también enseña a los desarrolladores sobre la importancia de establecer pautas claras en AWS.
🚌 Problemas de Verificación con Event Buses
El artículo trata sobre la cuestión de la verificación de eventos en AWS y la experiencia de los desarrolladores enfrentando problemas al trabajar con Event Buses.
Puntos clave:
* Falta de Acceso a Contenido: El contenido del artículo no estaba disponible para revisión, lo que hace imposible proporcionar un resumen concreto.
* Desafíos en el Desarrollo: No se pueden determinar los desafíos específicos sin el artículo, lo que refleja la importancia de la documentación.
* Importancia de la Documentación: La ausencia de contenido accesible pone de relieve la importancia de documentos claros y accesibles para los desarrolladores.
🎯 Reflexión: Sin acceso a la información completa, resulta difícil extraer aprendizajes. Este caso resalta la necesidad crítica de que los desarrolladores tengan acceso a documentación informativa y útil.
🗓️ Amazon EventBridge Scheduler: Procesos Batch sin Infraestructura que Administrar
En este artículo, se explica cómo Amazon EventBridge Scheduler facilita la automatización de procesos batch …
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comLlega el AWS Well-Architected Agent 🤖
¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.Este miércoles les traigo una clase en vivo sobre cómo …
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Este miércoles les traigo una clase en vivo sobre cómo diseñar sistemas en el mundo de la inteligencia artificial. Les dejo aquí un link para registrarse a la clase, que es totalmente gratuita. Mañana les mando el link para poder acceder al vivo. Después de la clase, estaré respondiendo preguntas en vivo.
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¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🤖 Llega el AWS Well-Architected Agent: AI para optimizar tu entorno en la nube
AWS ha lanzado la vista previa pública de AWS Well-Architected Agent, un servicio impulsado por inteligencia artificial que permite analizar entornos de AWS y ofrecer recomendaciones contextuales y específicas en áreas como costo, seguridad, rendimiento y resiliencia. Este nuevo servicio se posiciona como una evolución de AWS Trusted Advisor y la AWS Well-Architected Tool, ayudando a los equipos a identificar y resolver problemas más rápidamente.
El agente evalúa continuamente la infraestructura y el contexto de las aplicaciones para identificar oportunidades de optimización, brindando guías tanto a nivel arquitectónico como de aplicaciones y recursos. Además, facilita la traducción de los hallazgos en soluciones listas para implementar, eliminando la necesidad de combinar señales de múltiples herramientas manualmente.
Para las organizaciones que ejecutan cargas de trabajo en AWS, esta vista previa representa un enfoque más automatizado para la gobernanza y optimización en la nube. El agente no solo presenta chequeos, sino que proporciona inteligencia priorizada y accionable, mejorando la eficiencia operativa y la postura general de la nube.
🔗 Para más detalles, visita el blog de AWS.
🐎 Strands harness
Strands harness, un arnés de agente de código abierto completamente ensamblado desarrollado por el equipo de Strands Agents en AWS. Su objetivo es ayudar a los desarrolladores a crear agentes de propósito general de manera rápida, con una configuración sencilla de una sola línea en Python o TypeScript y soporte para ejecutarse localmente o desplegarse en diferentes proveedores.
Strands harness incluye configuraciones predeterminadas evaluadas y un sistema de mensajes ajustado, afirmando que ofrece una precisión igual o superior a otros arneses comparables mientras utiliza aproximadamente un 28% menos de tokens, lo que reduce costos.
Además, se presenta como flexible y personalizable, permitiendo que los equipos comiencen con un agente predefinido y puedan modificar las configuraciones predeterminadas para adaptarse a su caso de uso específico.
🔗 Para más información, visita el blog de Strands Agents
🚀 Claude Sonnet 5.5 ahora disponible en AWS: la actualización que tu equipo necesita
Recientemente, AWS anunció la disponibilidad de Claude Sonnet 5.5, un modelo más inteligente y eficiente que promete llevar el trabajo de tu equipo al siguiente nivel. Esta actualización se presenta como la opción ideal para quienes ya utilizan Sonnet, mejorando la velocidad y reduciendo los costos por tarea en la mayoría de las cargas de trabajo.
Diseñado para tareas de codificación específicas dentro de un flujo de trabajo de desarrollo más amplio, Claude Sonnet 5.5 es especialmente efectivo para construir y corregir funciones, así como para verificar resultados. Además, el modelo sobresale en tareas de conocimiento, como la creación de documentos, diagramas y ediciones de texto.
🔗 Para más información sobre Claude Sonnet 5.5, visita el blog de AWS.
⚡ Amazon Aurora Serverless ahora escala más rápido para soportar AI y cargas de trabajo irregulares
Amazon Aurora Serverless ha mejorado su capacidad de reacción ante picos repentinos de carga, añadiendo hasta 16 ACUs en solo un segundo y escalando hasta un total de 256 ACUs según la demanda. Esta actualización está diseñada para aplicaciones con patrones de tráfico impredecibles, incluyendo cargas de trabajo de inteligencia artificial que a menudo tienen ráfagas de actividad seguidas de largos períodos de inactividad.
El cambio es automático y habilitado por defecto para los clústeres de Aurora Serverless que funcionan en las versiones de plataforma 3 o 4, sin necesidad de realizar ajustes de configuración. Los clústeres existentes en las versiones de plataforma 1 o 2 pueden actualizarse directamente a la versión 4 para beneficiarse de esta mejora. Además, Aurora Serverless sigue escalando automáticamente hacia abajo cuando las cargas de trabajo finalizan, lo que significa que los equipos solo pagan por la capacidad que utilizan.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de Amazon Aurora.
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🎬 Video de la Semana
El video de esta semana es sobre como transformar el estudio en un habito siguiendo el modelo de Atomic Habits. Podes ver el video entero acá
📚 Artículos Interesantes
🚀 Lo que significa el nuevo AWS si estás comenzando
AWS está presentando una experiencia de inicio más sencilla para los nuevos desarrolladores, con el objetivo de reducir la fricción que suele acompañar la configuración inicial.
Puntos clave:
* Registros rápidos: Los nuevos usuarios pueden registrarse más rápido con Google, GitHub o AWS Builder ID, y muchos pueden comenzar sin una tarjeta de crédito.
* Proyectos en AWS: AWS organiza el trabajo de los principiantes en Proyectos, que son cuentas separadas con estructura incorporada, facilitando la colaboración y la organización.
* Controles de gasto: Límites de gasto, créditos gratuitos y facturación centralizada ayudan a reducir la complejidad y controlar costos.
🎯 Reflexión: Con estas nuevas características, AWS está facilitando la entrada al mundo del desarrollo en la nube, eliminando las decisiones técnicas abrumadoras y permitiendo que los principiantes se concentren en lo que realmente importa: construir.
🤖 Eventos Fuera de Orden: Un Peligro para tu Agente AI en AWS
Este artículo analiza un modo de falla en un agente AI que procesa eventos de cuentas en AWS.
Puntos clave:
* El orden de los eventos es crucial: los eventos fuera de orden pueden resultar en acciones comerciales incorrectas …
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comNadie te pregunta qué es un load balancer
En una entrevista de diseño de sistemas nadie te pregunta “¿qué es un load balancer?”. Te dan un problema abierto tipo “diseñá Instagram” y te miran los primeros dos minutos. Ahí se nota quién sabe términos y …
Shownotes
En una entrevista de diseño de sistemas nadie te pregunta “¿qué es un load balancer?”. Te dan un problema abierto tipo “diseñá Instagram” y te miran los primeros dos minutos. Ahí se nota quién sabe términos y quién sabe diseñar.
La mayoría estudia diseño de sistemas memorizando piezas sueltas, load balancer, cache, CAP theorem, y por eso se queda en blanco frente a un problema abierto.
Y esto se ve reflejado en una entrevista de 40 minutos, diseñando un sistema real, o evaluando qué decisión tomó por vos un agente de IA cuando le pedís una arquitectura.
💡 Cuatro etapas, siempre en el mismo orden
Alex Xu describe cuatro etapas en el diseño de sistemas, en System Design Interview, un libro de referencia del tema. Las etapas son: entender el problema, proponer un diseño de alto nivel, profundizar donde importa, y concluir.
Etapa 1 — Entender el problema y el alcance. Antes de dibujar nada, hay que preguntar: ¿qué tiene que hacer el sistema? ¿Bajo qué condiciones? Un dato que cambia el diseño entero y casi nadie pregunta: ¿los usuarios leen mucho más de lo que escriben, o al revés? Netflix mostrando el mismo capítulo a millones de personas es un problema de fan-out, distribuir lo mismo a mucha gente sin que el origen colapse. Un generador de imágenes con IA recibiendo millones de prompts a la vez es fan-in, absorber volumen sin que el sistema se caiga. Son dos problemas distintos con dos soluciones distintas.
Etapa 2 — Diseño de alto nivel y acuerdo. Ahora sí empezás a dibujar, pero en bloques grandes: cliente, load balancer, servicio, base de datos. Sin profundizar en ninguno todavía. El objetivo es recorrer uno o dos casos de uso reales con la otra persona (entrevistador o stakeholder) y confirmar que el mapa cubre lo que se pidió, es una conversación, no un monólogo.
Etapa 3 — Deep dive. Con el mapa completo, elegís las tecnologías que importan para ESE problema. Por ejemplo, si el sistema lee mucho más de lo que escribe, profundizás en cache y réplicas. Si escribe mucho y necesita orden, profundizás en particionado y colas. Si hay una base de datos tipo DynamoDB, acá definís la clave de partición y la estructura de las tablas.
Etapa 4 — Concluir. La etapa que más gente ni llega a pisar, porque se quedó atascada antes. Acá hablás de cuellos de botella, casos de error, y cómo escalarías si hiciera falta. No es un cierre protocolar, es donde demostrás que ves el sistema completo, no solo la pieza que más te gustó dibujar.
🤖 Por qué esto importa todavía más con IA
Hoy le podés pedir a un agente que te arme una arquitectura en 10 segundos. El agente sabe cómo armar ese diagrama. No sabe por qué tu caso necesita lo que eligió, o si eso que armó aguanta tu escala real.
Ese “por qué” sigue siendo tuyo. Y es exactamente este proceso, las 4 etapas, el que te permite evaluar si lo que armó el agente tiene sentido, o hacerle las preguntas correctas para que termine de armar la arquitectura completa.
De eso justamente voy a hablar en una clase en vivo y gratuita el miércoles 7 de octubre: diseño de sistemas en la era de la IA, vamos a ver que es spec-driven development y Kiro y como nos puede ayudar.
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comAWS mejora EventBridge para arquitecturas multi-cuenta a gran escala 📩
¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.Ya se empieza a sentir reinvent en el aire, y este año ahí …
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Ya se empieza a sentir reinvent en el aire, y este año ahí estaré contándoles todo de ahí.
El 7 de octubre, ya tengo agendado la master class de diseño de sistemas en el mundo de la inteligencia artificial. Si quieren que les avise cuando y donde es la clase, pueden registrase en este link.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🚀 Mejora en Amazon EventBridge: Nuevos buses de eventos personalizados para aplicaciones a gran escala
AWS ha introducido un bus de eventos personalizado mejorado en Amazon EventBridge, diseñado para organizaciones que gestionan aplicaciones impulsadas por eventos entre varios equipos y cuentas. Esta actualización transforma EventBridge en un sistema de eventos más centralizado, permitiendo que un solo bus de eventos personalizado se comparta entre cuentas de AWS, facilitando la publicación de eventos en un único lugar.
La nueva oferta incluye capacidades enfocadas en empresas, como un estricto orden de eventos, una retención integrada de 24 horas (extendible hasta un año) y soporte para formatos de eventos abiertos como CloudEvents. Además, AWS ha introducido un nuevo recurso de Suscriptor que permite filtrar y entregar eventos a múltiples servicios de AWS, junto con un modelo de precios revisado basado en throughput para mejorar el control de costos a gran escala.
El bus de eventos personalizados existente se renombra como “Bus de eventos personalizado - clásico”, manteniendo las APIs sin cambios para garantizar la compatibilidad hacia atrás.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la nueva función de Amazon EventBridge.
🔍 Presentamos Amazon CloudWatch Omni: colaboración impulsada por IA para la observabilidad de tus aplicaciones
Amazon CloudWatch Omni es la nueva experiencia de observabilidad impulsada por inteligencia artificial de AWS, diseñada para combinar monitoreo, investigación y solución de problemas en un único espacio de trabajo colaborativo. Esta herramienta se basa en OpenTelemetry, lo que permite que la telemetría existente enviada a CloudWatch se muestre en Omni sin necesidad de reconfiguración.
Omni también es accesible a través de una URL organizacional dedicada con inicio de sesión empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlo fuera de la Consola de Administración de AWS.
🔗 Para más información, visita el artículo completo en el blog de AWS.
📊 Amazon Kinesis Data Streams presenta claves de partición gestionadas por el servicio para facilitar la ingesta de datos
Amazon Kinesis Data Streams ha anunciado que ahora soporta claves de partición gestionadas por el servicio para los flujos On-Demand Standard y On-Demand Advantage. Esta nueva funcionalidad permite a AWS distribuir automáticamente los registros entre las particiones sin que los clientes tengan que proporcionar las claves de partición al publicar datos.
Diseñada para simplificar la ingesta en cargas de trabajo de streaming donde el orden de los registros no es crítico, esta característica evita los problemas de claves de partición saturadas y reduce el tiempo necesario para llevar aplicaciones de streaming a producción.
Con esta posibilidad, los productores pueden omitir las claves de partición al escribir en un flujo en modo on-demand, utilizando la capacidad disponible para distribuir los registros a gran escala. AWS asegura que esto puede soportar un crecimiento en el rendimiento de hasta gigas por segundo sin que los clientes tengan que gestionar su propia lógica de distribución, y está disponible hoy en todas las regiones comerciales de AWS sin costo adicional.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial en el blog de AWS.
💰 AWS introduce la API ListBillingViewSegments para mejorar la gestión de costos
AWS ha lanzado la API ListBillingViewSegments, que permite obtener el contexto de facturación de tu cuenta a lo largo de un período específico. Este avance proporciona detalles sobre la relación de facturación, indicando si una cuenta es una cuenta de gestión, una cuenta miembro o la cuenta principal de un grupo de facturación.
La API segmenta el tiempo solicitado, asignando fechas efectivas a cada segmento para adaptarse a los cambios en el contexto de facturación en medio del período. Esto facilita rastrear cómo han evolucionado la propiedad de facturación y las configuraciones de tarifas, especialmente cuando las cuentas cambian de organización o se gestionan bajo AWS Billing Conductor.
🔗 Para más información, consulta el anuncio oficial de AWS.
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🎬 Video de la Semana
En el video de esta semana hablamos de las 4 etapas de diseño de sistemas que nos ayudan no solo en las entrevistas de trabajo sino también en el día a día cuando trabajamos con agentes de IA para el desarrollo de software.
📚 Artículos Interesantes
🤖 Construyendo una Arquitectura Unificada de Agentes de IA con DynamoDB y Bedrock
Este artículo explica cómo construir un agente de IA que pueda buscar datos en DynamoDB semánticamente, combinando la búsqueda vectorial nativa en DynamoDB con los agentes de Amazon Bedrock y grupos de acción de Lambda.
Puntos clave:
* DynamoDB puede almacenar tanto datos de aplicación como incrustaciones en una tabla para búsqueda unificada y acceso CRUD.
* Los agentes de Bedrock más grupos de acción de Lambda pueden dirigir solicitudes a búsquedas semánticas y acciones operativas.
* La automatización, la seguridad y la aislamiento de inquilinos son esenciales para hacer la arquitectura lista para producción.
🎯 Reflexión: Con este enfoque, DynamoDB se convierte en una herramienta poderosa no solo para cargas de trabajo transaccionales, sino también para aplicaciones de IA que requieren búsqueda semántica, ampliando su alcance en el ecosistema serverless.
🤖 Agent de Revisión de Código AI Serverless en AWS Lambda
Este artículo detalla cómo construir y desplegar un agente de revisión de solicitudes de incorporación de software alimentado por inteligencia artificial en AWS utilizando una arquitectura serverless.
Puntos clave:
* AWS Lambda permite ejecutar flujos de trabajo ligeros de revisión AI sin servidores dedicados.
* AWS CDK facilita que la infraestructura sea repetible y más sencilla de desplegar y gestionar.
* Las revisiones de PR asistidas por AI pueden acelerar las verificaciones de calidad del código y reducir la carga de revisión manual.
🎯 Reflexión: La integración de un agente de revisión de código AI en el flujo de trabajo de desarrollo no solo mejora la calidad del código, sino que también optimiza el tiempo de los ingenieros, permitiendo un enfoque más efectivo en las tareas creativas y críticas del desarrollo.
🛠️ Crea Aplicaciones MCP Interactivas con Amazon Bedrock AgentCore
En este blog post se detalla cómo construir y desplegar una aplicación de Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) con widgets HTML interactivos utilizando Amazon Bedrock AgentCore. Este artículo enfatiza el uso del Runtime de AgentCore como el destino de despliegue para el servidor MCP, proporcionando una experiencia de agente más interactiva.
Puntos clave:
* Interactividad Aumentada: AgentCore puede alojar aplicaciones MCP que integren elementos de UI interactivos, mejorando la experiencia del usuario más allá de respuestas básicas.
* Proceso de Despliegue: El artículo describe los pasos de despliegue en la infraestructura de AWS, incluyendo la provisión de recursos basada en CDK.
* Guía Práctica: El post actúa como una guía práctica para crear experiencias de agente más interactivas usando MCP en AWS.
🎯 Reflexión: Combinando MCP con componentes UI interactivos, los de…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comAWS redefine la experiencia de inicio para nuevos usuarios
¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.La semana pasada les hice una pregunta, de qué master class …
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀
Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
La semana pasada les hice una pregunta, de qué master class querían, y ganó el tema “Pensar en sistemas en la era de IA”. Ya cree el evento y pueden agendarlo el 7 de octubre. Si se registran les mando el link para la clase más cerca a la fecha. Pueden hacerlo en este link.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🚀 AWS redefine la experiencia de inicio para nuevos usuarios
AWS presentó una nueva experiencia de onboarding simplificada para desarrolladores en la era de la IA, eliminando fricción con configuraciones por defecto y proyectos ya gestionados. Registro con Google, GitHub, Apple o email, $100 en créditos de Free Tier y proyecto preconfigurado, sin setup largo Facilita invitar compañeros de equipo y gestionar permisos más fácilmente. A medida que el proyecto crece, se pueden activar capacidades avanzadas (multi-región, AWS Organizations) sin migrar ni reconstruir el entorno
El Objetivo. mantener la potencia de AWS pero acelerar la primera experiencia de un desarrollador nuevo.
🔗 AWS Blog — Reimagines the getting started experience
🚀 AWS lanza el nuevo runtime AgentCore: más rápido y eficiente
AWS ha presentado un nuevo runtime de Amazon Bedrock AgentCore, diseñado para optimizar el rendimiento de los agentes de inteligencia artificial. Este nuevo sistema promete arranques más veloces, mayor eficiencia en su ejecución y costos operativos reducidos.
Una de las mejoras clave es la gestión elástica de la memoria, que asigna memoria solo cuando es necesaria y la recupera durante la sesión, en lugar de mantener capacidad máxima en todo momento. Esto implica que los costos reflejan más acertadamente el uso real en vez de la reserva de recursos.
Además, se ha mejorado la consistencia de los arranques en frío. En lugar de reiniciar todo el proceso de inicialización en cada nueva sesión, el runtime prepara el entorno una vez, crea un snapshot y lo restaurará para cada nueva instancia. Esto mantiene los tiempos de inicio estables incluso con el aumento del tamaño de las imágenes de contenedor o la concurrencia.
Con estos avances, AgentCore se presenta como una opción más atractiva para agentes de producción que necesitan latencia predecible, escalabilidad elástica y control de costos mejorado.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🚀 AWS Step Functions acelera la integración de nuevos servicios
AWS ha anunciado que Step Functions ahora integra automáticamente nuevos servicios y capacidades de AWS, como AWS Lambda MicroVMs y AWS Lambda Core, ampliando la cobertura de integración de Step Functions para incluir importantes servicios como AWS Partner Central Revenue Measurement, AWS Resilience Hub V2, AWS Support Authorization y Amazon SageMaker Job Runtime.
🔗 Para más información, visita el artículo en el blog de AWS
🔍 Analiza tus eventos de CloudTrail usando lenguaje natural en Amazon Q Console
AWS CloudTrail ahora se integra con Amazon Q en la Consola de Administración de AWS, lo que permite a los usuarios investigar la actividad de la cuenta de AWS utilizando lenguaje natural, en lugar de tener que escribir consultas manualmente o analizar registros. Esta integración tiene como objetivo mejorar las auditorías de seguridad, los chequeos de cumplimiento y la solución de problemas operacionales.
La integración permite a los equipos formular preguntas sobre la configuración de CloudTrail, la cobertura de registro y las fuentes de eventos de datos rastreados. La Consola de Amazon Q puede consultar los registros de CloudTrail, los grupos de logs relacionados de CloudWatch y las tiendas de datos de eventos, proporcionando respuestas basadas en la actividad real de la cuenta. Esto ayuda a validar configuraciones de trail, identificar brechas en los registros e investigar problemas de seguridad u operacionales de manera más eficiente.
🔗 Para más información, visita el anuncio de AWS
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🎬 Video de la Semana
Miguel Ángel lleva 7 años como desarrollador full-stack. Conocía Lambda, S3, SQS — pero siempre sobre infraestructura ya montada por otra persona. Nunca había construido algo desde cero por su cuenta.
Hace 9 meses se unió a la comunidad y construyó una app de finanzas personales con un chat agéntico: subís la foto de un recibo, la IA lee el monto y la moneda, y registra el gasto sola. Toda la infraestructura en producción —Cognito, API Gateway, Lambda, Step Functions, Postgres, S3 y Bedrock— por menos de $5 al mes, con observabilidad incluida. Y esta semana nos contó su historia.
📚 Artículos Interesantes
📦 Seleccionando un Almacén de Vectores para las Bases del Conocimiento de Amazon Bedrock
Este artículo proporciona una guía sobre cómo elegir el almacén de vectores adecuado para las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, comparando las principales opciones en rendimiento, costo y complejidad operativa.
Puntos clave:
* Variedad en Almacenes de Vectores: Existen diferentes almacenes de vectores que se ajustan a distintas necesidades de RAG; no hay una opción única.
* Opciones Comparadas: Se comparan OpenSearch, Aurora PostgreSQL con pgvector y S3 Vectors.
* Decisión Basada en: La decisión debe estar guiada por latencia, costo, escala y la cantidad de gestión operativa que su equipo desea manejar.
🎯 Reflexión: Elegir el almacén de vectores adecuado es crucial para maximizar la eficiencia y el rendimiento de los sistemas de recuperación impulsados por Bedrock, permitiendo un equilibrio entre velocidad, costo y complejidad operativa.
🤖 Creando Sandboxes de Agentes AI Autoalojados con AWS Lambda MicroVMs
AWS demuestra cómo utilizar MicroVMs de Lambda como entornos seguros y aislados para ejecutar herramientas de agentes AI, manteniendo el control dentro de cuentas de AWS individuales. Este enfoque está diseñado para los Agentes Gestionados de Anthropic Claude, asegurando que la orquestación del agente ocurra en Claude, mientras que la ejecución de código se maneja en MicroVMs gestionados por AWS.
Puntos clave:
* Aislamiento de Nivel VM: Las MicroVMs ofrecen un entorno seguro para ejecutar código de agentes AI no confiables, reduciendo el riesgo en la ejecución de código generado.
* Control y Gobernanza en AWS: La solución asegura que la orquestación y la gobernanza permanezcan dentro de su cuenta de AWS, utilizando un plano de control que aprovecha servicios comunes de AWS.
* Flujo de Trabajo Práctico: Despliegue del plano de control, registro de webhooks, creación de la imagen de MicroVM y prueba del camino de ejecución completo para el agente.
🎯 Reflexión: La capacidad de ejecutar código de agentes AI en entornos gestionables y efímeros, sin necesidad de una infraestructura de virtualización compleja, representa un avance significativo en la manera en que se podrían implementar y gestionar aplicaciones de inteligencia artificial.
✈️ Validando Decisiones Multi-Agente con Step Functions y Bedrock AgentCore
Este artículo explica cómo AWS combina Step Functions con Amazon Bedrock AgentCore para construir flujos de trabajo multi-agente que permanecen determinísticos en puntos de decisión críticos.
Puntos clave:
* Los agentes deben proponer, no ejecutar directamente, cuando se trata de acciones comerciales críticas.
* Step Functions proporciona validación y orquestación determinística, haciendo que los flujos de trabajo multi-agente sean más seguros y auditables.
* La arquitectura mejora la gobernanza y trazabilidad, especialmente para flujos de trabajo como la reprogramación de vuelos donde los errores y efectos colaterales son críticos.
🎯 Reflexión: La combinación de AWS Step Functions y Amazon Bedrock AgentCore permite un enfoque más seguro y controlado para la toma de deci…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comConstruyó un agente para procesar pedidos. Costó 100 veces más de lo necesario.
Ana es desarrolladora en un e-commerce. Tenía un proceso que se repetía miles de veces al día: llega un pedido, hay que validar el pago, verificar el stock, reservar el producto, actualizar el inventario y …
Shownotes
Ana es desarrolladora en un e-commerce. Tenía un proceso que se repetía miles de veces al día: llega un pedido, hay que validar el pago, verificar el stock, reservar el producto, actualizar el inventario y notificar al cliente. Todo el mundo hablaba de agentes, así que construyó uno. Tres semanas después: costos disparados, comportamiento impredecible, debugging imposible. El problema no era el código, era que había usado un agente donde necesitaba un workflow.
💡 La señal estaba escrita en su propio prompt
El prompt del agente de Ana decía, literalmente: “Primero validá el pago. Después verificá el stock. Después reservá el producto. Después notificá al cliente.”
Eso no es un agente. Es un workflow escrito en lenguaje natural.
Cuando el prompt le dice al modelo exactamente qué hacer y en qué orden, el modelo no está tomando decisiones, está siguiendo instrucciones. Y para seguir instrucciones no necesitás un LLM, necesitás un motor de estados.
La diferencia que importa
⚙️ Un workflow ejecuta pasos. Sabés de antemano qué va a pasar, en qué orden, y qué hacer si algo falla. Step Functions es el ejemplo perfecto: definís los estados y las transiciones, y AWS ejecuta eso con reintentos automáticos, timeouts e historial completo.
🤖 Un agente toma decisiones. No sabés de antemano qué va a hacer, evalúa la situación, elige herramientas, ajusta su comportamiento según los resultados.
Y acá está la clave: el poder de un agente es su capacidad de razonar, y razonar tiene costo.
Cada decisión llama a un LLM. Eso cuesta tokens, tarda, y puede comportarse distinto en cada ejecución.
Si el proceso no necesita razonamiento, estás pagando ese costo sin ningún beneficio.
3 señales de que tenés un workflow disfrazado de agente
1️⃣ Siempre ejecuta los mismos pasos en el mismo orden. Si corrés el sistema diez veces con inputs similares y la secuencia nunca cambia, el modelo no está decidiendo nada.
2️⃣ El único trabajo del LLM es clasificar o extraer información en un paso. Eso es una función de Lambda que llama a Bedrock para una clasificación puntual, no un agente a cargo del flujo.
3️⃣ Podés escribir todos los pasos en un papel antes de ejecutar. Si el proceso ya está definido, no necesitás que el modelo lo descubra en tiempo de ejecución.
El error contrario también existe
Andrés tenía un chatbot de soporte técnico y armó un workflow con doce ramas de condiciones y los clientes seguían encontrando casos que no estaban mapeados. Estaba intentando resolver ambigüedad con un árbol de decisión, y la ambigüedad es exactamente el problema que resuelven los agentes.
El patrón que uso en producción
Los mejores sistemas no eligen entre uno u otro, usan los dos. Workflow como esqueleto, agente solo donde hay juicio real.
En el caso de Ana bien resuelto: Step Functions sigue controlando todo el proceso: validar pago, verificar stock, reservar, notificar. Pero hay un paso específico, detectar fraude, que sí requiere interpretación y contexto. Ahí, y solo ahí, entra un agente.
El workflow garantiza ejecución. El agente aporta inteligencia donde hace falta, no en todos lados.
Resultado: costos -95%, 99.9% de ejecuciones exitosas, y trazabilidad completa de qué pasó en cada paso.
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Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.
Esta semana les traigo algunas noticias interesantes de Lambda y API Gateway. Entre ellas, que ahora Lambda cuenta con timeouts de 90 minutos para las instancias gestionadas.
Además, quiero hacerles una pregunta…
📰 Noticias Relevantes
⏳ AWS Lambda amplía el tiempo de ejecución a 90 minutos para instancias gestionadas
AWS Lambda Managed Instances ahora permite un tiempo de ejecución de hasta 90 minutos para invocaciones asíncronas y de mapeo de fuentes de eventos (ESM), superando el límite anterior de 15 minutos por seis veces. Esta actualización facilita la gestión de cargas de trabajo como procesamiento de datos, transcodificación de medios, inferencia de inteligencia artificial y trabajos por lotes que requieren ventanas de ejecución más largas sin necesidad de rediseñar las aplicaciones.
Es importante destacar que este tiempo de espera más largo se aplica únicamente a Lambda Managed Instances y solo para casos de uso asíncrono y ESM; las invocaciones sincrónicas siguen restringidas a los 15 minutos. AWS también aclara que no hay cargo adicional por el tiempo de espera de 90 minutos, manteniéndose las tarifas estándar de instancias gestionadas.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🔒 Amazon API Gateway ahora soporta mTLS para integraciones en backend
AWS anunció que Amazon API Gateway ahora puede presentar un certificado ACM a los servicios de backend durante el apretón de manos TLS, habilitando así mutual TLS (mTLS) para integraciones en backend. Anteriormente, API Gateway solo podía presentar un certificado autofirmado. Ahora, puedes usar un certificado firmado por una autoridad de certificación confiable, lo que permite a los backends verificar que las solicitudes provienen verdaderamente de API Gateway.
🔗 Para más información, visita el anuncio de AWS.
⚡ AWS Lambda ahora soporta lectura directa de archivos en Amazon S3
AWS Lambda ha lanzado una nueva función que permite elegir entre leer archivos desde la capa de almacenamiento de alto rendimiento S3 Files o directamente desde el bucket de Amazon S3. Esta nueva configuración de lectura directa está diseñada para optimizar el acceso a archivos de acuerdo a las necesidades de carga de trabajo: las lecturas directas priorizan el máximo rendimiento, mientras que las lecturas del sistema de archivos se centran en la menor latencia.
De manera predeterminada, Lambda habilita lecturas directas solo para funciones configuradas con 512 MB de memoria o más. Cuando se activa la lectura directa, los archivos de 1 MB o más se leen directamente desde el bucket de S3, mientras que los archivos más pequeños se sirven a través de la capa de almacenamiento de alto rendimiento. Si se desactiva la lectura directa, todas las lecturas pasan por el almacenamiento de alto rendimiento, lo que es óptimo para un acceso de baja latencia.
Esta actualización brinda a los equipos más control sobre la optimización del rendimiento para cargas de trabajo serverless que dependen del acceso a archivos respaldados por S3.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS
📦 Personaliza los destinos de Amazon API Gateway para logs de ejecución
Amazon API Gateway ha mejorado su sistema de logs de ejecución, permitiendo a los equipos gestionar los registros de las solicitudes de una manera más flexible. Ahora es posible redirigir los logs a destinos que tú controles, como Amazon CloudWatch Logs, Amazon S3 y Amazon Data Firehose, en lugar de depender únicamente del grupo de logs manejado por API Gateway.
Esta nueva funcionalidad permite definir fuentes de entrega específicas para ciertas etapas de tu API Gateway, lo que otorga una mayor flexibilidad operativa. Además, los logs ahora pueden manejar eventos de mayor tamaño, mejorando la utilidad del pipeline de logs para diagnósticos más detallados.
🔗 Para más detalles, visita el blog de AWS.
🤖 Presentamos Pizza Bot: la bandeja de entrada para agentes de IA de código abierto
AWS ha lanzado Pizza Bot, una aplicación de código abierto que transforma la forma en que interactuamos con agentes de IA que operan en segundo plano. En lugar de forzar a los usuarios a observar el trabajo del agente en una ventana de chat o terminal, Pizza Bot ofrece una interfaz estilo bandeja de entrada, donde los resultados y decisiones humanas se presentan solo cuando son necesarios.
Diseñada para el trabajo asíncrono, la aplicación permite iniciar tareas manualmente, programarlas o activarlas mediante webhooks. De este modo, los usuarios pueden concentrarse en otras tareas mientras las acciones se ejecutan independientemente. Los resultados se agrupan en una cola de No leídos y los elementos que requieren intervención humana se encuentran en Acciones, facilitando una gestión más fluida de las tareas.
Pizza Bot es flexible y permite al usuario tener el control total. Se ejecuta localmente o en infraestructura gestionada por el usuario, admite múltiples proveedores de modelos y almacena datos en archivos locales y SQLite. Esta herramienta se posiciona como una base de código abierto para crear flujos de trabajo de agentes de IA duraderos que requieren persistencia, aprobaciones y puntos de transición claros.
🔗 Para más información, visita el artículo en el blog de AWS sobre Pizza Bot.
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📚 Artículos Interesantes
💡 Arquitectura de 10 Agentes, 1k Usuarios: Presupuesto de Dos Pizzas al Mes
Este artículo detalla cómo diseñar un sistema de IA basado en AWS que maneje alrededor de 1,000 usuarios, manteniendo los costos mensuales de infraestructura extremadamente bajos—equivalentes a ‘dos pizzas’. Se habla de cómo una ingeniería cuidadosa puede reducir drásticamente los costes sin sacrificar la capacidad, sugiriendo una optimización intencionada en lugar de depender de servicios predeterminados o del modelo más pesado para cada paso.
Puntos clave:
* Costos de infraestructura fijos son la mayor fuga presupuestaria, especialmente servicios como NAT, ALB y componentes siempre activos.
* Usar la herramienta más económica y efectiva para cada tarea, como embeddings para recuperación y modelos más fuertes solo donde se necesiten.
* Una buena arquitectura consiste en adecuar el patrón a la carga de trabajo, sin recurrir a la configuración más costosa o genérica por defecto.
🎯 Reflexión: La inteligencia en la orquestación y una arquitectura ligera son clave para que un sistema de 10 agentes sea viable a presupuestos de startups, demostrando que la eficiencia no está reñida con la capacidad.
🚀 Análisis de DuckDB en Amazon DynamoDB sin ETL
Este artículo detalla cómo realizar análisis SQL ad hoc en datos de Amazon DynamoDB utilizando …
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¡Bienvenidos a Desplegando.cloud! 🚀Desplegando.cloud es tu fuente semanal en español para mantenerte al día con lo más relevante de AWS y Serverless.La semana pasada estuvo re tranquila de lanzamientos pero ya …
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La semana pasada estuvo re tranquila de lanzamientos pero ya esta se vino muy interesante. Hay varias cosas a destacar. La primera es algo que no es tan nuevo que son las microcertificaciones, pero ahora son gratis y me parecen genial y además están en español. Las probaste? Yo a ver si tengo dos horas seguidas en la cual me puedo sentar y hacer la de serverless. Ya les contaré.
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📰 Noticias Relevantes
🎓 Microcredenciales de AWS ahora son gratuitas: ¿por qué es importante?
AWS ha anunciado que sus microcredenciales, evaluaciones prácticas que permiten a los desarrolladores demostrar habilidades en la nube, ahora están disponibles de forma gratuita y sin necesidad de una suscripción a AWS Skill Builder. Esto las hace más accesibles para una audiencia global.
Estas evaluaciones prácticas validan la capacidad de resolver tareas del mundo real, como la configuración, optimización y solución de problemas en los servicios de AWS, todo en un entorno realista. Se subraya que las microcredenciales no reemplazan a las certificaciones de AWS; más bien, las complementan al validar habilidades prácticas.
La primera serie de microcredenciales incluye áreas como Serverless, Inteligencia Artificial, Redes de Aplicaciones y Respuesta a Incidentes, con más planeadas para el 2026.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre microcredenciales.
📦 Amazon Kinesis Data Streams ahora entrega datos directamente a los buckets de S3
Amazon Kinesis Data Streams ha lanzado una nueva funcionalidad que permite la entrega de datos de streaming directamente a los buckets de Amazon S3 de propósito general. Esta mejora elimina la necesidad de gestionar streams de entrega separadas para enviar los datos a S3, optimizando el proceso considerablemente.
Los datos se almacenan en su formato original, haciéndolos adecuados para archivado, respaldo, reprocesamiento y análisis por lotes. AWS describe esta opción como completamente gestionada y serverless, lo que permite a los usuarios pagar solo por los datos entregados satisfactoriamente.
🔗 Para más información, visita la página oficial de Amazon Kinesis Data Streams
🚀 AWS Lambda ahora admite SnapStart para funciones de imágenes de contenedor
AWS Lambda ha dado un gran paso al anunciar que SnapStart ahora es compatible con funciones empaquetadas como imágenes de contenedor. Esta innovadora función promete reducir los tiempos de inicio de varios segundos a niveles de menos de un segundo, lo que representa una mejora significativa en el rendimiento para las cargas de trabajo serverless que utilizan imágenes de contenedor.
🔗 Para obtener más información, visita la página oficial de AWS Lambda.
🚀 AWS adquiere DuckLabs para revolucionar el futuro de la analítica
AWS ha anunciado un acuerdo definitivo para adquirir DuckLabs, la compañía con sede en Ámsterdam detrás de DuckDB, una base de datos analítica de código abierto. Este movimiento busca fusionar la rapidez de DuckDB en el análisis de datos pequeños con el ecosistema de analítica a gran escala de AWS.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🔗 Aurora DSQL ahora soporta restricciones de clave foránea
AWS ha anunciado que Aurora DSQL ahora admite restricciones de clave foránea, un avance significativo en la compatibilidad con PostgreSQL para su base de datos SQL distribuida. Esta actualización permite a los equipos definir relaciones directamente en la base de datos, en lugar de imponer la integridad referencial solo en el código de la aplicación.
La nueva capacidad soporta comportamientos de restricciones comunes como NO ACTION, RESTRICT, CASCADE, SET NULL y SET DEFAULT, además de MATCH FULL, MATCH SIMPLE y restricciones de clave foránea diferibles. AWS también destaca que Aurora DSQL mantiene la integridad referencial a través de la verificación de instantáneas durante la transacción y la resolución de conflictos en el momento de la confirmación, asegurando que las transacciones confirmadas no violen las reglas de clave foránea.
🔗 Para más información, visita el artículo de AWS
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🎬 Video de la Semana
Un agente de soporte le inventó una política de reembolsos a un cliente. Se la dijo como si fuera un hecho. El desarrollador la buscó línea por línea en el código y no encontró ningún bug — porque el problema no estaba ahí. Estaba en el system prompt.
Esta semana te como escribir un system prompt que funciona.
📚 Artículos Interesantes
📧 Programando Campañas de Email a Gran Escala con Amazon EventBridge Scheduler
El artículo detalla cómo Amazon EventBridge Scheduler puede usarse para enviar campañas de email personalizadas a nivel de cada destinatario.
Puntos clave:
* EventBridge Scheduler puede actuar como el despachador de tiempo de envío por destinatario para campañas de email.
* AWS Step Functions Distributed Map ayuda a crear millones de horarios en paralelo.
* Amazon SES entrega los emails personalizados cuando EventBridge Scheduler activa cada horario.
🎯 Reflexión: La combinación de EventBridge Scheduler y Step Functions demuestra cómo es posible escalar campañas de email sin necesidad de mantener infraestructura infrautilizada, optimizando la entrega y personalización de los mensajes.
🚀 AWS Lambda Managed Instances
Este artículo analiza las instancias gestionadas de AWS Lambda, centrándose en las compensaciones prácticas de esta nueva opción híbrida de computación.
Puntos clave:
* Reducción del dolor por tiempos de espera: Las instancias gestionadas pueden eliminar prácticamente los tiempos de espera para cargas de trabajo constantes, mejorando el rendimiento de aplicaciones sensibles a la latencia.
* Modelo de precios similar al de EC2: Incluye un cargo por solicitudes y una tarifa de gestión del 15…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comSQS, SNS, EventBridge o Kinesis: ¿cuál usás?
Los cuatro mueven mensajes. Los cuatro son serverless. Los cuatro aparecen en casi todos los diagramas de arquitectura que vas a ver de AWS.Y la pregunta que más me hacen es siempre la misma: ¿cuál elijo para …
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Los cuatro mueven mensajes. Los cuatro son serverless. Los cuatro aparecen en casi todos los diagramas de arquitectura que vas a ver de AWS.
Y la pregunta que más me hacen es siempre la misma: ¿cuál elijo para mi proyecto?
La respuesta corta es “depende”.
La respuesta larga es este post — con un árbol de decisión al final que resuelve la duda en menos de 30 segundos.
💡 No compiten entre sí, resuelven problemas distintos
Antes de entrar en cada uno, sacate una idea de la cabeza: SNS no es la versión vieja de EventBridge, y Kinesis no es “SQS pero más caro”. Cada uno existe para un problema diferente. Cuatro analogías simples y te queda clarísimo:
* SQS es una fila del banco — dejás un mensaje y el cajero (un solo consumidor) lo atiende cuando puede.
* SNS es un grupo de WhatsApp — mandás un mensaje y todos los que están en el grupo lo reciben al mismo tiempo. Si alguien no está mirando el teléfono, se lo pierde.
* EventBridge es un operador telefónico inteligente — recibe la llamada y la conecta con el departamento correcto según lo que decís, no solo según a quién iba dirigida.
* Kinesis es una cinta transportadora — los datos fluyen sin parar, en orden, y varias estaciones de trabajo pueden leer de la misma cinta al mismo tiempo, incluso volver atrás si hace falta.
Con eso en la cabeza, vamos servicio por servicio:
SQS
Tu opción cuando necesitás desacoplar dos servicios y absorber picos de tráfico sin perder nada: los mensajes quedan guardados hasta 14 días.
Tiene dos sabores: Standard (rapidísimo, orden no garantizado) y FIFO (orden sagrado, con límite de velocidad). No lo uses si el mismo mensaje tiene que llegar a varios consumidores a la vez.
SNS
El rey del fan-out: publicás una vez y disparás varias acciones en simultáneo (un email, una alerta, un log). El dato que a casi todos les agarra de sorpresa: SNS no tiene memoria. Si el suscriptor no está disponible en ese momento, el mensaje se pierde.
Por eso el combo más clásico en arquitecturas serverless es SNS + SQS: fan-out inmediato con la resiliencia de la cola detrás.
EventBridge
Como SNS pero con cerebro: puede leer el contenido del evento y rutearlo con reglas (”si el pedido es de más de $500, mandalo a auditoría”). Es también el que trae conectores nativos para Stripe, Shopify, Auth0 y otros SaaS, si estás arrancando una arquitectura event-driven desde cero, probablemente sea tu punto de partida.
Kinesis
Honestamente, la mayoría de los proyectos no lo necesitan. Es para flujo masivo y continuo de datos: logs de miles de servidores, clicks de millones de usuarios, sensores IoT.
La diferencia clave con SQS es que los datos no desaparecen al leerlos, podés hacer replay si algo sale mal. Si estás dudando si lo necesitás, probablemente todavía no.
🧭 El árbol de decisión de 30 segundos
¿Necesitás que varios servicios reciban el mismo evento?
* Sin lógica de ruteo → SNS
* Con lógica de ruteo según el contenido → EventBridge
¿Necesitás absorber picos y que el consumidor procese a su ritmo? → SQS
¿Tenés un flujo continuo y masivo de datos que necesitás poder re-leer? → Kinesis
¿Tu caso es simple y no necesitás nada sofisticado? → Empezá con SNS + SQS y evolucioná si hace falta.
No hay un servicio “mejor”. Hay uno mejor para tu caso y la complejidad que no necesitás hoy es complejidad que vas a tener que mantener mañana.
🚀 ¿Y cómo se orquestan estos servicios en un flujo real?
Estos cuatro suelen aparecer combinados dentro de un proceso más grande, coordinados por Step Functions. Tengo un mini-curso gratuito donde construimos esa orquestación paso a paso — el mismo patrón que uso para automatizar procesos completos sin escribir la lógica de negocio en el código.
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💬 Tu turno
¿Cuál de estos cuatro usás más seguido, y cuál te genera más dudas todavía? Contame en los comentarios 👇
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Estoy segura que escuchaste mil veces este consejo: “hacé proyectos para demostrar tu experiencia”. Y como buen alumno, hiciste varios. Ahí seguís, esperando que te llamen para ese trabajo.Es un buen consejo …
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Estoy segura que escuchaste mil veces este consejo: “hacé proyectos para demostrar tu experiencia”. Y como buen alumno, hiciste varios. Ahí seguís, esperando que te llamen para ese trabajo.
Es un buen consejo. Pero es un consejo a medias — porque nadie te dice lo que realmente significa construir estos proyectos.
Después de 20 años en tech, y de haber contratado a decenas de personas en empresas como AWS, te puedo decir exactamente qué miramos en un portfolio. Y no es código. Son señales de vida.
💡 Proyecto muerto vs. proyecto vivo
Un proyecto muerto es el que solo existe como código: un repo que nadie clona, y lo reconocés por estas señales.
* No está desplegado en ningún lado — para verlo funcionar habría que clonarlo, instalar dependencias, configurar credenciales de AWS y cruzar los dedos.
* Nadie lo usó nunca. Ni siquiera vos, después de programarlo.
* El README es una lista de instalación (npm install, npm run dev) y no cuenta qué problema resuelve ni para quién.
* No hay una decisión de arquitectura explicada — usaste DynamoDB, Step Functions, Lambda, pero en ningún lado dice por qué esos y no otros.
Un proyecto vivo es completamente distinto:
* Se puede probar sin fricción: un link, una URL, un bot al que le podés escribir ahora mismo.
* Alguien lo usa o lo usó de verdad — una ONG, el negocio de un conocido, una comunidad de algún hobby. No sos vos simulando ser el usuario.
* Tiene un diagrama de arquitectura que explica las decisiones, no solo un dibujo bonito: por qué DynamoDB y no Postgres, por qué Step Functions y no una sola Lambda.
* El README cuenta una historia — el problema de negocio, quién lo usa, qué resultado concreto generó (”le ahorré 10 horas por semana”, “procesa 200 pedidos por día sin intervención manual”).
* Tiene señales de haber pasado por producción real: observabilidad, pipeline de despliegue, algo que se rompió y cómo lo arreglaste.
La diferencia no es cuánto código escribiste. Es cuánta evidencia dejaste de que ese código sostiene algo real.
¿De dónde saco un problema real si nadie me está pagando por resolver nada?
No hace falta que te contraten para esto. Hace falta encontrar a alguien que ya tiene el problema y ofrecerte a resolvérselo con lo que sabés: una causa que te importe, la fricción de tu propio trabajo, el negocio de un conocido, o crear tu propio producto.
🚀 Las inscripciones a Desplegando.cloud están abiertas
Si ninguno de esos caminos te cierra — si no sabés qué proyecto construir, o sabés qué construir pero te falta guía para hacerlo bien — te puedo ayudar.
Es la razón número uno por la que la gente se une a la comunidad: el plan de estudio te da un proyecto real y guiado, semana a semana (Agentes de IA, WebApps o Step Functions). En la comunidad vas a encontrar pares y acompañamiento para construir tus proyectos!
Abrimos cupos limitados y las inscripciones cierran el 31 de agosto.
👉 VER LOS DETALLES E INSCRIBIRME
🗣️ Lo que dicen los que ya lo están haciendo
“Cada semana tenía algo concreto que aprender y aplicar. No te quedás solo en la teoría, vas construyendo poco a poco hasta terminar con algo propio que podés mostrar con orgullo.”
— Oscar Darío Florez Diaz, Software Developer
💬 Tu turno
Volvé a tu GitHub ahora mismo: ¿cuántos proyectos tenés, y de esos, cuántos alguna vez usó alguien que no fueras vos?
Contame en los comentarios 👇
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¡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 fue otra semana de construcción: me enfoqué en …
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¡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 fue otra semana de construcción: me enfoqué en terminar el plan de estudio de agentes que abre pronto. Para ayudar a los que están por arrancar, lancé un video con 5 ideas de proyectos de agentes — si estás estudiando esto, seguro te sirvan también. Te cuento más en la sección del video de la semana. Y si querés que te avise apenas abran las inscripciones a la comunidad, anotate en la lista de espera.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🔐 Amazon DynamoDB Streams ahora admite control de acceso basado en atributos
Amazon ha anunciado que DynamoDB Streams ahora admite control de acceso basado en atributos (ABAC), permitiendo que los equipos utilicen condiciones basadas en etiquetas en las políticas IAM para un control de acceso más flexible a los streams, con menos políticas necesarias. Esta función es especialmente beneficiosa para las organizaciones que gestionan múltiples aplicaciones o entornos.
La característica permite hasta 50 etiquetas por stream, las cuales pueden utilizarse en condiciones de políticas IAM para permitir o denegar acciones específicas. AWS ilustra ejemplos como otorgar acceso solo a streams etiquetados como producción, bloqueando los que no lo están, lo que ayuda en la segmentación de entornos y en el cumplimiento normativo.
🔗 Para más información, visita la página de novedades de AWS
📝 AWS CloudShell presenta un editor de archivos visual integrado
AWS ha anunciado que CloudShell ahora incluye un editor de archivos visual que se lanza directamente desde una sesión de terminal con un solo comando edit, sin necesidad de configuración. Esta mejora elimina la dependencia de editores basados en terminal para realizar cambios rápidos en archivos dentro del entorno basado en navegador de CloudShell.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre el editor visual de CloudShell
🌐 Amazon Bedrock amplía su búsqueda en la web con acceso externo
AWS ha anunciado una nueva característica para Amazon Bedrock Web Search que permite la recuperación de contenido directamente desde la web pública. Con la incorporación del parámetro external_web_access, ahora es posible fundamentar las respuestas del modelo en la información más actualizada, siendo especialmente útil para casos como resultados deportivos en vivo, precios y documentación recién publicada.
Este nuevo recurso permite que los equipos mantengan un control de los datos. Si es necesario limitar la búsqueda a los límites de AWS, se puede configurar external_web_access: false, restringiendo los resultados al índice web interno de AWS y al grafo del conocimiento, asegurando que la información no salga de sus fronteras. Para utilizar el acceso web externo, se debe otorgar el permiso IAM correspondiente y dejar el parámetro en su configuración predeterminada true.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS.
🚀 Amazon Bedrock ahora soporta SpaceXAI Grok 4.6 con inferencia interregional
Amazon Bedrock ha lanzado el soporte para SpaceXAI Grok 4.6, un modelo de vanguardia diseñado para tareas de codificación, trabajo basado en agentes y conocimiento. Esta actualización permite a los clientes acceder al modelo a gran escala mediante la inferencia interregional, optimizando el enrutamiento de solicitudes a través de múltiples regiones de AWS para mejorar el rendimiento y reducir costos.
🔗 Para más información, visita el artículo oficial de Amazon:
🔐 Actualizaciones en la experiencia de inicio de sesión de AWS
AWS ha comenzado a implementar actualizaciones en la experiencia de inicio de sesión y registro, con el objetivo de hacer el acceso a las cuentas de AWS más consistente y fácil de usar. Estas mejoras incluyen nuevas opciones para crear y acceder a cuentas, además de una página de inicio de sesión rediseñada y una selección de sesiones actualizada para soportar el nuevo flujo.
El principal objetivo de este rediseño es simplificar cómo diferentes tipos de usuarios inician sesión, asegurando una experiencia consistente en todos los dispositivos y tipos de cuentas. Este flujo actualizado busca mejorar tanto la creación de cuentas como la autenticación, y AWS lo está introduciendo gradualmente a los clientes.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la experiencia de inicio de sesión.
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🔑 Amazon Timestream para InfluxDB ahora soporta claves gestionadas por el cliente → Leer más
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🗺️ Amazon Location Service ahora soporta filtrado por categoría y densidad de POI en estilos de mapas → Leer más
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🎬 Video de la Semana
En el video de esta semana te dejo 5 ideas de proyectos de agentes en AWS, de principiante a avanzado. No importa cuál elijas — todos siguen el mismo estándar: propósito real, arquitectura pensada y desplegada con infraestructura como código, nada de tutorial copiado paso a paso.
📚 Artículos Interesantes
Les dejo varios artículos donde se usan DynamoDB Vectors Search que salió hace poco.
🔍 Amazon DynamoDB Vector Search sin Vector Store Separado
Amazon DynamoDB ha dado un gran paso al permitir la búsqueda vectorial nativa directamente sobre sus datos operativos. Esto significa que ya no es necesario mantener un vector store separado, lo que simplifica la arquitectura de búsqueda semántica.
Puntos clave:
* Embeddings almacenados junto a los datos: Ahora puedes almacenar embeddings junto con los datos de negocio en la misma tabla de DynamoDB.
* No más bases vectoriales externas: Eliminación de la necesidad de una base vectorial externa o una pipeline de sincronización.
* Reducción de la complejidad operativa: Ajuste perfecto para arquitecturas serverless, facilitando la escalabilidad.
🎯 Reflexión: Con la búsqueda vectorial nativa, DynamoDB se convierte en una herramienta más poderosa para los desarrolladores, permitiendo crear experiencias de búsqueda más rápidas y eficientes, mientras se minimiza la complejidad operativa.
🤖 Arquitectura Unificada para Agentes de IA con DynamoDB y Bedrock
En este artículo, se explora cómo construir una arquitectura de agentes de IA en AWS que utiliza una única tabla de DynamoDB para datos operativos y búsqueda semántica, eliminando la necesidad de depender de una base de datos vectorial separada. Se integran agentes de Amazon Bedrock con la búsqueda vectorial nativa de DynamoDB para que el agente maneje consultas estructuradas y recuperaciones basadas en similitud en un solo lugar.
Puntos clave:
* DynamoDB como base de datos operativa y tienda vectorial: DynamoDB puede actuar como la base de datos operativa y el almacén vectorial para agentes de IA.
* Actualizaciones automáticas de incrustaciones con DynamoDB Streams: DynamoDB Streams puede automatizar actualizaciones de incrustaciones, manteniendo frescos los resultados de búsqueda semántica.
* Uso de grupos de acción Lambda con agentes de Bedrock: Los agentes de Bedrock pueden utilizar grupos de acción Lambda para realizar operaciones de búsqueda y datos sin necesidad de una base de datos vectorial separada.
🎯 Reflexión: La combinación de DynamoDB y Bedrock permite crear sistemas de IA más simples y mantenibles, optimizando la eficiencia operativa y reduciendo la complejidad arquitectónica.
🧭 Mejorando la Búsqueda Semántica en DynamoDB
El artículo exp…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.com6 errores de AWS que te pueden costar una fortuna
Pedro estaba aprendiendo AWS. Quiso probar un servicio para procesar un video de cinco segundos.Le costó ochenta y cinco dólares.Ochenta y cinco dólares por procesar un video de cinco segundos. Eligió el …
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Pedro estaba aprendiendo AWS. Quiso probar un servicio para procesar un video de cinco segundos.
Le costó ochenta y cinco dólares.
Ochenta y cinco dólares por procesar un video de cinco segundos. Eligió el servicio equivocado, no puso límites, y cuando se dio cuenta ya era tarde.
Ese miedo — “¿cuánto me va a costar esto?” cada vez que querés probar algo en AWS — es lo que más me frenan de la gente que empieza.
Y la buena noticia es que AWS no tiene por qué ser caro: yo tengo múltiples apps en producción y pago menos de cinco euros por mes.
Pero para llegar ahí tuve que aprender a evitar seis errores.
💡 Los 6 errores que te hacen pagar de más
1. No tener alarmas de billing
AWS te deja poner alarmas de costo gratuitas (Budget Alerts).
Una al 50% de tu presupuesto, otra al 80%, otra al 100%.
La mayoría no las configura hasta que llega la primera factura que duele — no seas esa persona. Son dos alertas de presupuesto gratis, no hay excusa.
2. No usar serverless para tráfico bajo o impredecible
Un EC2 corriendo 24/7 te cobra las 24 horas, incluso a las 3 de la mañana cuando nadie lo usa.
Con serverless pagás por ejecución: si nadie usa tu servicio, pagás cero.
Lambda te da un millón de requests gratis por mes — para siempre, no por 12 meses. Para proyectos personales o de tráfico variable, serverless gana casi siempre.
3. No aprovechar el Free Tier permanente
Además de los créditos iniciales de cuenta nueva, muchos servicios tienen capa gratuita para siempre: Lambda (1M requests/mes), DynamoDB (25GB), SNS, SQS, Step Functions y más.
Con eso podés construir una aplicación completa sin gastar un centavo. Mi factura de <$5/mes es porque tengo varios proyectos con tráfico real — con uno solo, probablemente pagaría cero.
4. Elegir servicios por comodidad, no por costo
Usar RDS cuando DynamoDB alcanza: la instancia más chica de RDS te cuesta ~$15/mes corriendo 24/7, contra un DynamoDB que puede costarte cero con poco tráfico.
O meter tus funciones de Lambda en una VPC “por las dudas” y terminar pagando un NAT Gateway que cuesta ~$32/mes solo por existir, más el costo por dato procesado.
La calculadora de AWS es tu amiga — usala antes de desplegar, no después.
5. No entender el modelo de pricing de cada servicio
Lambda cobra por invocaciones y duración.
S3 por almacenamiento y requests.
DynamoDB por lecturas y escrituras.
API Gateway por llamada.
CloudFront por transferencia de datos.
Son modelos completamente distintos, y si no los entendés terminás como Pedro.
Regla simple: si no sabés cuánto te va a costar, no lo despliegues.
6. Olvidarte del almacenamiento
El error silencioso. CloudWatch Logs cobra por giga ingerido, y por defecto guarda los logs para siempre.
Vi cuentas donde CloudWatch terminó siendo el servicio más caro — más que Lambda, más que DynamoDB — solo porque nadie le puso retención a los logs.
Mismo problema con buckets de S3 que creás para probar algo y te olvidás.
El storage es como la humedad: no lo ves, pero se acumula.
🚀 ¿Querés construir en AWS sin gastar de más?
Tengo un mini-curso gratuito donde diseñamos una WebApp serverless completa — el tipo de arquitectura que, bien elegida, te cuesta centavos por mes.
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This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comAWS Agent Plugins: empaquetá tu agente una vez, usalo en todos lados
¡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 me la pasé armando el próximo plan de estudio que …
Shownotes
¡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 me la pasé armando el próximo plan de estudio que va a tener la comunidad, viendo cómo estructurar las tareas para que puedan construir su primer agente de IA sin agobiarse. Hay tantas preguntas que responder en este mundo nuevo, más allá de la tecnología: ¿es realmente necesario un agente acá? ¿Cómo defino las instrucciones de este agente? ¿Cómo manejo el contexto? ¿Qué herramientas le agrego? Estas primeras semanas del plan de estudio van a estar cargadas de preguntas de diseño — las mismas que son fundamentales para cualquier proyecto de software, no solo para agentes. Si querés enterarte primero, antes de que abran los cupos, anotate en la lista de espera.
¡A desplegar! 🚀
📰 Noticias Relevantes
🔌 AWS apoya los Agent Plugins: un estándar abierto para extensiones portátiles de agentes
Esta semana, AWS anunció su apoyo a los Agent Plugins 1.0.0, un estándar abierto y neutral para empaquetar extensiones de agentes de inteligencia artificial en un formato portátil. El objetivo es permitir que los desarrolladores empaqueten habilidades de agentes y configuraciones de servidores MCP una vez y las reutilicen en clientes compatibles, evitando la necesidad de reconstruir extensiones para cada herramienta o plataforma.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS
💡 AWS Billing y Cost Management lanza Dashboards Gestionados para Visibilidad Financiera Instantánea
AWS ha presentado los Dashboards Gestionados en AWS Billing y Cost Management, una herramienta que proporciona a los equipos visibilidad instantánea sobre el gasto en la nube sin necesidad de configuraciones previas. Estos dashboards están preconfigurados, son de solo lectura y se llenan automáticamente con los datos de tu cuenta, permitiendo a los usuarios observar rápidamente las tendencias de costos, los principales impulsores de servicio y el rendimiento de los compromisos.
La funcionalidad incluye cinco dashboards curados que abarcan tres capas de visibilidad: un dashboard general de costos y tendencias, dos dashboards por categoría de servicio para Computación y Base de Datos, y dos dashboards de compromisos para Reservas y Planes de Ahorro. Un pestaña dedicada de Gestionados y los íconos de candado permiten distinguir estos dashboards de los personalizados, aunque los usuarios pueden duplicar un dashboard gestionado para crear su propia versión.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre la gestión de costos y facturación.
🌐 Amazon Bedrock lanza búsqueda web para una respuesta fundamentada en modelos
Amazon anunció la disponibilidad general de la Búsqueda Web en Amazon Bedrock, una capacidad incorporada en el servidor que ayuda a los modelos fundamentales a fundamentar sus respuestas en conocimientos web actuales. La proposición de valor principal es la simplicidad: los desarrolladores pueden agregar respuestas basadas en la web sin necesidad de integrar proveedores de búsqueda externos o manejar revisiones de seguridad adicionales.
Cuando se habilita la Búsqueda Web, Bedrock gestiona todo el ciclo de vida de la búsqueda en el servidor. El modelo determina si una consulta necesita información actualizada, Bedrock formula la búsqueda, recupera el contenido relevante de su índice web y grafo de conocimiento, y devuelve fragmentos de origen, URLs y títulos para que la respuesta final pueda ser citada y fundamentada.
🔗 Para más información, visita el artículo de Amazon Bedrock
🔧 AWS IAM presenta el administrador de roles para configurar roles IAM en servicios de AWS
AWS ha anunciado la disponibilidad general del administrador de roles en AWS Identity and Access Management (IAM), una herramienta que configura automáticamente los roles IAM necesarios para los servicios de AWS compatibles. Cuando un usuario configura un servicio compatible en la consola, el administrador de roles puede crear un rol predeterminado automáticamente o reutilizar un rol existente que ya cumpla con los permisos requeridos.
Esta función está diseñada para facilitar el inicio con los servicios de AWS al eliminar gran parte del trabajo manual de configuración de roles IAM. Además, AWS afirma que los usuarios pueden activar o desactivar el administrador de roles en cualquier momento y revisar las plantillas gestionadas por AWS que despliega en su nombre.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de AWS IAM
🔗 Otras noticias que te pueden interesar
🔒 AWS Identity and Access Management mejora la asignación de roles IAM a usuarios de la fuerza laboral con el administrador de acceso a cuentas → Leer más
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🔑 AWS Secrets Manager añade soporte para secretos externos gestionados para Jenkins y SonarQube → Leer más
🔍 Amazon OpenSearch Serverless ahora soporta hasta 10,000 colecciones por grupo de colecciones → Leer más
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💡 Amazon Cognito ahora disponible como habilidad en el Kit de Herramientas para Agentes de AWS → Leer más
⏰ Amazon CloudWatch Alarms ahora soporta ventanas de evaluación de reloj calendario → Leer más
🎬 Video de la Semana
¿Trabajo full-time, quizás hijos, una casa que mantener — y aun así sentís que tenés que seguir aprendiendo para no quedarte atrás? El problema no es que te falte disciplina.
En el video de esta semana te muestro los sistemas concretos que uso (y que le funcionan a la gente de la comunidad) para sostener el estudio semana tras semana, sin madrugar ni sacrificar el fin de semana con tu familia.
📚 Artículos Interesantes
🤖 Orquestación de Arquitecturas de IA Multi-Agente con Amazon S3 Files
El artículo detalla cómo Amazon S3 Files puede funcionar como un sistema de archivos compartido para sistemas de IA multi-agente, permitiendo a los agentes acceder a un espacio de trabajo común con acceso a archivos al estilo POSIX. Esto simplifica las operaciones de colaboración entre múltiples agentes en servicios como EC2, Lambda, EKS, ECS en Fargate y Amazon Bedrock AgentCore Runtime.
Puntos clave:
* Sistema de archivos compartido al estilo POSIX: Permite la colaboración eficiente mediante archivos y directorios.
* Uso de archivos como memoria de trabajo: Reduce la inflación de prompts y mejora el manejo de resultados intermedios.
* Flujos de trabajo multi-agente simplificados: La orquestación es más sencilla si se configura correctamente el bucket, VPC y los permisos.
🎯 Reflexión: Amazon S3 Files ofrece una solución práctica para la colaboración entre agentes, permitiendo una arquitectura más simple y escalable en el trabajo con IA.
⏳ Procesando Eventos de Larga Duración en AWS API Gateway
AWS API Gateway se destaca en la gestión de solicitudes API, pero enfrenta retos al manejar eventos prolongados debido a sus limitaciones de tiempo de espera y su naturaleza sincrónica. Este artículo explora estrategias para abordar estas operaciones extendidas de manera efectiva, integrando patrones asíncronos que evitan bloquear a los clientes y garantizan una manipulación confiable de eventos.
Puntos clave:
* Integración Asíncrona es Clave: Utiliza respuestas 202 Aceptadas y servicios como EventBridge o SQS para desacoplar tareas largas de los límites sincrónicos de API Gateway (ej. timeout de 29 segundos).
* Polling y Webhooks para Estado: Implementa polling del cliente o webhooks de retorno para rastrear el progreso de los procesos de backend sin bloquear la llamada inicial a la API.
* Monitoreo y Manejo de Errores: Aprovecha CloudWatch para la observabilidad y los r…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comUn 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 …
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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.
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comKiro 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 …
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¡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.
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⚙️ 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…
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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 …
Shownotes
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.
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¿Ya construiste un agente o todavía estás en la etapa de “un prompt largo con un modelo potente”?
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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 …
Shownotes
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.
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💬 Tu turno
De las 5 cualidades, ¿cuál sentís que tenés más desarrollada? ¿Y cuál te cuesta más?
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¡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 …
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¡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.
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Si tienes comentarios o sugerencias, escríbeme en LinkedIn, X, o Instagram.
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📰 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.
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🎬 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.
🚀 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.
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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 …
Shownotes
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.
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💬 Tu turno
¿Cuál de estos 4 roles encaja mejor con vos? ¿El que diseña o el que se remanga y hace el código?
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¡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?
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📰 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:
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📈 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 dura…
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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 …
Shownotes
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.
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¡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 hay varias noticias interesantes, les dejo una …
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¡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 hay varias noticias interesantes, les dejo una buena selección en las noticias destacadas. Entre mis favoritas el aumentar la velocidad de despliegue con CloudFormation Express Mode.
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📰 Noticias Relevantes
c
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre el modo Express de CloudFormation.
🛠️ AWS lanza una cuenta sandbox gratuita para experimentar sin costos
AWS ha inaugurado una nueva cuenta sandbox gratuita que permite a los usuarios construir y experimentar con los servicios de AWS durante 8 horas, sin necesidad de tarjeta de crédito ni costo alguno. Esta iniciativa elimina barreras tradicionales de entrada, permitiendo que estudiantes, principiantes y organizadores de talleres realicen sesiones de capacitación en AWS de forma completamente gratuita, utilizando entornos preconfigurados.
La sandbox es parte del esfuerzo más amplio de AWS por democratizar el acceso a la computación en la nube a través de su Builder Center y programas educativos. Es especialmente valiosa para talleres de AWS y aprendizaje práctico, ya que ofrece un entorno seguro e isolado donde los usuarios pueden practicar sin riesgo de cargos accidentales.
🔗 Para más información, visita el artículo completo en Dev.to
🛡️ AWS WAF ahora protege de manera nativa el Amazon Bedrock AgentCore Gateway
AWS ha anunciado la disponibilidad general de protección mediante AWS Web Application Firewall (AWS WAF) específicamente para el Amazon Bedrock AgentCore Gateway. Esta actualización es crucial para las empresas que despliegan cargas de trabajo de inteligencia artificial, permitiendo a los equipos de seguridad y plataforma imponer protecciones web consistentes y personalizables a nivel de Gateway.
Con la asociación de un paquete de protección de AWS WAF al AgentCore Gateway, las organizaciones pueden aplicar controles de acceso basados en IP y reglas de tasa, limitando el tráfico abusivo sin configuraciones complejas. Esta capacidad simplifica la arquitectura de seguridad al permitir que una única configuración de protección se aplique automáticamente a todos los objetivos detrás de ella, incluyendo herramientas y agentes downstream.
🔗 Para más información, visita la publicación oficial de AWS.
🌐 AWS lanza Claude apps gateway: control centralizado para herramientas de IA
AWS ha presentado el Claude apps gateway, una innovadora solución de control autónomo diseñada para ofrecer a las organizaciones un único punto de control sobre el acceso, costos y políticas relacionadas con Claude Code y Claude Desktop. Esta puerta de enlace elimina la carga operativa de asignar credenciales en la nube separadas para cada desarrollador y controlar manualmente la configuración de herramientas.
La puerta de enlace se encarga de cinco responsabilidades centrales: identidad (conectándose a cualquier proveedor de OpenID Connect y emitiendo tokens de corta duración tras el SSO), límites de gasto, aplicación de políticas, seguimiento de uso y enrutamiento de solicitudes de inferencia. Esta solución puede desplegarse como un contenedor sin estado en ECS, EKS o EC2, respaldado por PostgreSQL para el estado de sesión.
Con la centralización de la identidad y la política, el gateway permite a las empresas expandir la adopción de Claude sin comprometer la seguridad. Además, soporta configuraciones interregionales y cuentas cruzadas, facilitando el despliegue flexible sin sacrificar el control central.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre Claude apps gateway.
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⚠️ CloudWatch Application Signals ahora captura automáticamente errores, anomalías de rendimiento y eventos de despliegue → Leer más
👤 IAM Identity Center ahora permite el acceso programático a las cuentas de AWS para aplicaciones gestionadas por clientes → Leer más
🎉 Claude Sonnet 5 ya está disponible en AWS → Leer más
🎬 Video de la Semana
Esta semana publique un video con algo que veo cada vez más ahora que los agentes se hay puesto de moda. Muchos agentes que no deberían haber nacido en una primera instancia, deberían haber sido otra cosa.
📚 Artículos Interesantes
⚡ Fallar Rápido, Fallar Gratis: Un Principio de Diseño Esencial
En este artículo, el autor analiza el principio de diseño crítico ‘Fallar Rápido, Fallar Gratis’ en el desarrollo de sistemas multi-agente. Se enfatiza que permitir que los agentes fallen rápidamente sin consecuencias graves acelera la iteración, mejora y éxito general del proyecto.
Puntos clave:
* Iteración Rápida: Permitir que los agentes fallen rápidamente lleva a ciclos de desarrollo más ágiles y mejoras efectivas.
* Fomento de la Innovación: Reconocer los fracasos cultiva una cultura donde pueden surgir soluciones creativas.
* Sistemas Robustecidos: Integrar este principio conduce a la creación de sistemas adaptables que prosperan con la retroalimentación.
🎯 Reflexión: El adoptar el principio ‘Fallar Rápido, Fallar Gratis’ permite a las equipos liberarse del miedo al fracaso, convirtiendo los reveses potenciales en escalones hacia el éxito.
🖼️ Crea un Agente de Edición de Imágenes Sin Servidor con Amazon Bedrock AgentCore
Este artículo muestra cómo construir un agente de edición de imágenes sin servidor que permite a los usuarios subir una foto, describir una edición en lenguaje natural y recibir el resultado modificado en segundos. Tradicionalmente, crear un agente de IA para la edición de imágenes exige complejas orquestaciones y un entorno de cómputo dedicado.
Puntos clave:
* Sin código de orquestación: AgentCore maneja la memoria y el enrutamiento de herramientas a través de configuración, permitiendo declarar la lógica del agente sin necesidad de escribir código.
* Despliegue instantáneo: Toda la solución, incluyendo autenticación y almacenamiento en S3, se despliega con un único comando en 3 a 5 minutos.
* Ejecución aislada: Los agentes operan en microVMs aisladas con persistencia de conversación y cambios automáticos de modelo.
🎯 Reflexión: La innovación que trae Amazon Bedrock simplifica el proceso de creación de herramientas de edición de imágenes, permitiendo a los desarrolladores enfocarse en la lógica y no en la infraestructura. Una gran oportunidad para acelerar proyectos creativos.
🌀 Funciones Duraderas de Lambda: Cuando No Necesitas Step Functions
En el artíc…
This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit desplegando.substack.comAWS tiene más de 200 servicios. Yo uso 13.
“¿Por dónde empiezo?” es la pregunta que más me hacen. Y la respuesta honesta después de 10 años construyendo aplicaciones en AWS es: la mayoría de las aplicaciones usan un subconjunto pequeño de servicios. No …
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“¿Por dónde empiezo?” es la pregunta que más me hacen. Y la respuesta honesta después de 10 años construyendo aplicaciones en AWS es: la mayoría de las aplicaciones usan un subconjunto pequeño de servicios. No necesitás aprender 200. Necesitás dominar estos.
💡 Mi stack serverless: 13 servicios para construir prácticamente cualquier cosa
En lugar de listártelos, los explico construyendo una app — un ecommerce típico con frontend, backend, procesos asíncronos y todo lo que eso implica.
El frontend
Route 53 — tu dominio. El punto de entrada. También maneja health checks, ruteo por geolocalización y failovers si escalás a múltiples regiones.
Amplify — hosteás y desplegás tu frontend con CI/CD automático. Conectás tu repositorio de GitHub y cada push despliega solo. Soporta React, Next.js, Vue. HTTPS y CDN incluidos. La forma más rápida de tener un frontend en producción.
El backend
API Gateway — la puerta de entrada al backend. Expone tus APIs, maneja autenticación, throttling y caché. Sin código, todo configuración.
Lambda — el corazón de serverless. Escribís una función, la subís, AWS escala solo. Pagás por ejecución. Usada para APIs, automatizaciones, procesamiento de eventos.
DynamoDB — base de datos NoSQL, rápida, barata para aprender y extremadamente económica a escala. No es relacional, pero si la aprendés a usar, vuela.
S3 — almacenamiento de objetos. Imágenes de productos, archivos de usuarios, backups. Y el punto de partida de muchos flujos: subís un archivo y eso dispara un proceso.
Cognito — autenticación y autorización listas para usar. Login, registro, MFA, social login con Google o Facebook. Se integra nativo con API Gateway y Amplify. No construyas tu propio sistema de auth.
Los procesos asíncronos
EventBridge — bus de eventos. Cuando algo pasa en tu aplicación (se creó una orden, un usuario se registró), publicás un evento y EventBridge lo rutea a donde tiene que ir.
SQS — cola de mensajes. Absorbe cargas de trabajo, amortigua picos. Si llegan 10,000 órdenes de golpe, la cola las contiene y el sistema las procesa a su ritmo sin caerse.
Step Functions — cuando necesitás un proceso con pasos en orden, con validaciones, reintentos y lógica clara. Mi newsletter entera se automatiza con Step Functions y me cuesta €0 por mes.
SNS — notificaciones. Mandás un mensaje y SNS lo entrega como email, SMS, push notification o señal a otro sistema. Combinado con SQS es el patrón fan-out: un mensaje llega a múltiples destinos al mismo tiempo.
La infraestructura y observabilidad
CloudFormation + CDK — infraestructura como código desde el día uno. No configures cosas a mano. Define tu arquitectura en código, versionala, revisala, hacé rollbacks. CDK te deja escribirla en Python, TypeScript o Java en lugar de YAML.
CloudWatch — logs, métricas, alarmas. Cuando algo falla, CloudWatch es lo primero que mirás. Si no tenés observabilidad, estás volando a ciegas.
El bonus
Bedrock — IA generativa en AWS. Acceso a modelos y herramientas para construir agentes. Ya está apareciendo en casi todas las aplicaciones nuevas.
Con estos 13 servicios (+ el bonus) tenés frontend, backend, datos, autenticación, comunicación asíncrona, orquestación, infraestructura como código y observabilidad. Una aplicación completa.
🚀 ¿Querés construir esta WebApp desde cero?
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Diego trabaja 9 horas, tiene dos hijos, hace deporte los fines de semana. Me dijo que quería aprender AWS pero que no tenía tiempo. Le pregunté qué hacía cuando iba al gimnasio. “Escucho música.” Le pregunté …
Shownotes
Diego trabaja 9 horas, tiene dos hijos, hace deporte los fines de semana. Me dijo que quería aprender AWS pero que no tenía tiempo. Le pregunté qué hacía cuando iba al gimnasio. “Escucho música.” Le pregunté qué hacía cuando iba a buscar a sus hijos al colegio. “Nada, espero.” Diego no tenía un problema de tiempo. Tenía un problema de planificación.
💡 “No tengo tiempo” no es un problema de tiempo
Es la frase que más escucho. Y casi siempre esconde algo distinto: no hay un plan, no hay un objetivo claro, y estudiar sin eso se siente como llenar un balde agujereado.
Hay tres mitos que alimentan esa sensación:
“Necesito bloques de 2-3 horas para estudiar.” No. El aprendizaje en trozos pequeños funciona mejor — el cerebro procesa la información entre sesiones. 15 minutos en el gimnasio, 10 minutos esperando al colegio. Se acumula más de lo que parece.
“Tengo que aprender los 200 servicios de AWS.” Nunca vas a terminar. Lo que necesitás es un objetivo concreto y estudiar solo lo que te acerca a ese objetivo.
“Primero me certifico, después trabajo.” Las certificaciones validan conocimiento — no lo generan. Sin proyectos reales primero, estudiar para una certificación es memorizar cosas que no entendés por qué importan.
Las 4 estrategias que funcionan
1. Micro-proyectos — en vez de 10 tutoriales de servicios aislados, construí una cosa concreta. Una WebApp, un conversor de texto a audio, un agente pequeño. Aprendés conectando servicios reales para resolver un problema real. Ese conocimiento queda.
2. Aprendé en contexto — no estudies Lambda en abstracto. Estudiá Lambda porque necesitás Lambda para tu proyecto. La diferencia en retención es enorme.
3. Robá arquitecturas — no empecés desde cero. Serverless Land patterns tiene decenas de arquitecturas listas. Agarra una, entendela, adaptala a tu caso de uso.
4. No aprendas solo — cuando tenés poco tiempo, no te podés dar el lujo de quedarte trabado horas con un error. Una comunidad donde podés preguntar, donde hay pares en el mismo proceso, donde hay alguien que ya cometió el error que estás por cometer — eso multiplica lo poco tiempo que tenés.
🚀 ¿Querés aprender AWS sin perder el tiempo que no tenés?
Como sabrás, hace unos días lancé el curso de Agentes de IA usando AWS Serverless en mi comunidad. Y para que lo puedas hacer, el 6 de julio abro inscripciones a la comunidad de Desplegando.cloud — un espacio donde devs aprenden AWS con proyectos reales, con pares que están en el mismo proceso, y sin tener que googlearlo todo solos.
Solo va a haber 15 cupos, así que anotate en la lista de espera para ser de los primeros en enterarte:
📋 ANOTARME EN LA LISTA DE ESPERA
🗣️ Lo que dicen los que ya lo están haciendo
“Podés aprender a tu ritmo pero sin sentirte solo en el proceso.”
— Gabino Santana
“El aprendizaje comunitario es mucho más rápido y eficaz. Siempre hay alguien dispuesto a ayudar y compartir conocimientos.”
— Jorge Hernández, ZAPORTA SA
💬 Tu turno
¿Cuál de los tres mitos te resuena más?
¿O tenés una estrategia propia para encontrar ese tiempo que “no existe”?
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¡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 es una gran semana. Lambda hizo un super lanzamiento que …
Shownotes
¡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 es una gran semana. Lambda hizo un super lanzamiento que opaca a todo el resto - podes leerlo todo en la sección de noticias destacadas.
🤖 Y yo lance mi curso de Agentes de IA usando AWS Serverless, más de 5 horas de contenido en español. Podes aprender más del curso y anotarte a la lista de espera.
✏️ ¡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.
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La semana que viene no hay newsletter de noticias porque me voy a tomar unas pequeñas vacaciones. Pero les dejo un podcast de información en vez y nos vemos en 2 semanas con las noticias.
📰 Noticias Relevantes
🚀 AWS Lambda presenta MicroVMs: Sandboxes aislados con control total del ciclo de vida
AWS ha lanzado AWS Lambda MicroVMs, una nueva primitiva de computación serverless que permite a los desarrolladores ejecutar código generado por usuarios o IA en entornos de ejecución aislados y persistentes. A diferencia de las funciones Lambda tradicionales, que son sin estado y tienen un tiempo de espera de 15 minutos, las MicroVMs ofrecen aislamiento a nivel de máquina virtual, garantizando que el código no confiable de un usuario no pueda acceder a otro entorno o al sistema subyacente.
Cada MicroVM está diseñada para un único usuario o sesión, lanzándose rápidamente y reteniendo el estado de memoria y disco durante toda la sesión, que puede persistir hasta 8 horas. Además, cuando un usuario se aleja, la MicroVM puede suspenderse automáticamente o explícitamente a un bajo costo de inactividad, preservando su estado completo para un reanudado instantáneo cuando vuelva el tráfico.
Este servicio está disponible en las regiones de US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregón), Europa (Irlanda) y Asia Pacífico (Tokio) en arquitectura ARM64.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre MicroVMs.
🎟️ AWS All Builders Welcome: beca completa para ir a re:Invent 2026
Si estás al inicio de tu carrera en tecnología y siempre quisiste ir a re:Invent pero el costo lo hace imposible, esta es tu oportunidad.
AWS abrió las aplicaciones para el All Builders Welcome Grant, una beca diseñada específicamente para tecnólogos en sus primeros cinco años de carrera. Cubre todo: pase completo a la conferencia, vuelo de ida y vuelta, y cinco noches de hotel. Además incluye acceso a un programa especial con evento de bienvenida, meetup entre pares y mentoría con expertos de AWS. Este año también hay un número limitado de becas para estudiantes universitarios.
Las aplicaciones cierran el 14 de julio, así que si calificás (o conocés a alguien que pueda), no dejés pasar esta fecha.
🔗 Más información y términos de elegibilidad en AWS
🆕 AWS lanza programa beta para mantener certificaciones sin examen
Desde hoy, AWS ha introducido un programa beta abierto que permite a los profesionales certificados mantener su certificación de AWS durante un año adicional, sin necesidad de retomar un examen completo. En lugar de un test riguroso, ahora los individuos pueden completar cursos digitales y laboratorios prácticos en AWS Skill Builder.
Este nuevo camino para el mantenimiento de la certificación es elegible cuando una certificación está dentro de los 90 días antes de su vencimiento, ofreciendo una manera más accesible de demostrar la continua experiencia en las tecnologías en evolución de AWS.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS Training and Certification
🔓 AWS IAM Identity Center ahora permite cuotas separadas para cuentas y aplicaciones
AWS ha lanzado una actualización importante para AWS IAM Identity Center, que permite a las organizaciones establecer cuotas separadas para el número de cuentas de AWS y aplicaciones que se pueden configurar en una instancia de IAM Identity Center. Anteriormente, consumir capacidad en una categoría (p. ej., cuentas) podía limitar la disponibilidad en la otra (p. ej., aplicaciones).
Con este cambio, ahora puedes configurar independientemente hasta 7,000 cuentas de AWS y 7,000 aplicaciones, asegurando que el uso de más en una no agote la capacidad de la otra. Esta actualización está diseñada para apoyar a grandes empresas que gestionan miles de cuentas de AWS, permitiendo la incorporación de nuevas aplicaciones sin consumir la capacidad de las cuentas.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS
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🎬 Video de la Semana
Esta semana les muestro como construir un agente que usa herramientas y toma deciciones en menos de 10 minutos usando AWS Strands.
📚 Artículos Interesantes
Esta semana todos los artículos interesantes van relacionados con agentes para hacerle honor al curso que acabó de lanzar.
🤖 Por Qué la Observabilidad Tradicional No Funciona con Agentes de IA
La observabilidad tradicional falla al aplicar patrones a los agentes de IA, ya que estos sistemas no deterministas no se comportan como las solicitudes de backend estables. En lugar de seguir un camino predecible, la ejecución de los agentes implica una planificación y razonamiento dinámicos.
Puntos clave:
* La no determinación es el núcleo del problema: Prompts idénticos llevan a diferentes caminos de ejecución, haciendo que la monitorización estática no sea suficiente.
* La telemetría de razonamiento es esencial: Es necesario trazar las ‘semánticas de razonamiento’ para detectar incidentes en producción.
* Cuatro pilares para una observabilidad agentista: Instrumentación de pasos de razonamiento, trazado independiente de herramientas, monitorización de profundidad/reintentos y correlación con infraestructura.
🎯 Reflexión: La evolución de la observabilidad debe adaptarse a la naturaleza no determinista de los agentes de IA, moviéndose hacia un trazado distribuido que se enfoque en el razonamiento, lo que permitirá una mejor gestión y detección de problemas en los sistemas complejos.
🤖 Lo Humano, Lo Automatizable, Lo Irresponsable
Este artículo explora el delicado equilibrio entre el juicio humano, los procesos automatizados y el creciente riesgo de depender excesivamente de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software y las operaciones comerciales.
Puntos clave:
* La IA carece de responsabilidad a largo plazo, no entiende el mantenimiento o las limitaciones, solo los humanos lo hacen.
* La dependencia de la IA es el verdadero riesgo; aceptar resultados sin cuestionar puede llevar a decisiones erróneas.
* La verdadera ventaja radica en usar la IA para amplificar la experiencia, validando resultados mientras se mantiene el juicio personal.
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Conecte mi agente a AWS. Le pedí que analizara cuánto me iba a costar la arquitectura que estaba diseñando. El agente respondió con números precisos, con detalles, con confianza total. Eran inventados. No tenía …
Shownotes
Conecte mi agente a AWS. Le pedí que analizara cuánto me iba a costar la arquitectura que estaba diseñando. El agente respondió con números precisos, con detalles, con confianza total. Eran inventados. No tenía forma de acceder a los precios reales de AWS. No podía mirar mi cuenta. No podía hacer nada — solo hablar. Y a eso no se le llama agente.
💡 Sin herramientas, tu agente es un chatbot caro
Hay una confusión que veo todo el tiempo: gente que construye “agentes” que son un prompt largo llamando a un modelo. Cuando les pedís que hagan algo concreto — consultar precios reales, validar datos contra una API, ejecutar una acción — se inventan la respuesta.
Un agente sin herramientas es como un arquitecto sin obreros. Puede diseñar. Puede opinar. Puede explicar. Pero no puede hacer nada.
Las herramientas son las manitos del agente. Sin ellas, solo genera texto.
Los 3 tipos de herramientas
Uso Strands — el SDK open source de AWS — para construir mis agentes. Tiene tres formas de darle herramientas al agente:
1. Built-in — vienen en el framework, listas para usar. Por ejemplo: current_time para que el modelo sepa en qué fecha vive (los modelos no saben la fecha por defecto) o calculator para que no haga matemáticas de memoria y se equivoque.
2. Custom — funciones que vos creás con un decorador @tool. Una función normal de Python más un string en lenguaje natural que le explica al modelo cuándo y cómo usarla. Ese string es el contrato entre tu función y el agente. No es documentación técnica — es como le explicarías la herramienta a alguien no técnico: qué hace, cuándo usarla, qué argumentos necesita, qué retorna.
3. MCP (Model Context Protocol) — herramientas que ya existen y podés conectar sin programarlas. Hay MCPs para AWS, GitHub, Notion, bases de datos, scraping. Conectás tu agente al servidor y listo.
El error que destruye la eficiencia
Crear herramientas atómicas. Una que busca el usuario, otra que manda el email. El agente tiene que coordinar dos llamadas cuando podría ser una.
Mejor: una herramienta notificar_usuario que hace todo junto. Menos tokens, menos loops, menos costo, mejor performance.
Anthropic publicó un análisis de miles de herramientas y llegó a la misma conclusión: las herramientas más efectivas consolidan workflows completos, no funciones individuales.
El problema opuesto: demasiadas herramientas
Esto también lo rompe. Cuando le das muchas herramientas al agente, se confunde — no sabe cuál elegir, empieza a usar las que no corresponden. Cada herramienta consume parte del contexto limitado del agente.
Regla práctica: pocas herramientas, bien definidas, con descripciones claras. Si necesitás muchas herramientas, probablemente necesitás dividir en agentes más pequeños y especializados.
Una regla que nunca falla
Si vos no entendés qué hace una herramienta leyendo su descripción y sus parámetros, el modelo tampoco va a entender. Las herramientas que funcionan para los humanos funcionan para los agentes.
Volviendo al cuento del agente del principio…
Lo que cambió en el agente con las herramientas correctas
Con el MCP de pricing de AWS, mi agente ya no adivina. Lee la infraestructura como código, consulta los precios reales, mira el Cost Explorer de la cuenta, y me da un análisis real. Incluso me dice cómo optimizar la arquitectura para que salga más barata.
🚀 ¿Querés construir agentes que hagan cosas de verdad?
Tengo un mini-curso gratuito de Agentes IA donde vemos exactamente esto: cómo diseñar y conectar herramientas reales, cómo evitar los errores más comunes, y cómo desplegarlo en AWS.
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