Aquí encontraras los últimos artículos que he escrito.
AgentCore Optimization cierra el ciclo observar → evaluar → mejorar. Corrí el loop completo sobre mi agente DevOps: recomendación, A/B test y los gotchas.
AWS lanzó Lambda MicroVMs: VMs Firecracker aisladas con estado hasta 8h. ¿Es lo mismo que AgentCore Runtime? Guía de decisión para CTOs y arquitectos cloud.
AgentCore Payments da a tu agente su propia wallet. Implementé el flujo x402 con AWS real: código, límites de gasto y 4 gotchas hasta el primer tx on-chain.
Guía práctica de AWS Agent Registry en preview: 4 personas IAM, 8 records reales, 12 trampas y cierre con Claude Code consumiendo el catálogo vía MCP.
Un benchmark reproducible con 25 preguntas, Sonnet 4.6 como generador y Nova Pro como juez cross-family. Más los 7 problemas que encontré al desplegar esto con Terraform. Abril 2026.
Cada vez que reinicias tu coding agent, pierde todo su trabajo: dependencias instaladas, archivos generados, estado del proyecto. AgentCore Runtime Session Storage resuelve esto con un filesystem persistente gestionado por AWS. Implementación completa con Strands Agents y código real probado.
Cómo migré mi agente de noticias AWS de parsing defensivo a Bedrock Structured Outputs, eliminé 130 líneas de código y reduje las llamadas a la API a la mitad. La diferencia entre pedirle al modelo que sea consistente y garantizarlo.
Deja de inflar tu system prompt con casos edge. Descubre cómo AgentCore Memory Episódica transforma las interacciones pasadas de tu agente en episodios estructurados y reflections que mejoran su rendimiento con el tiempo. Implementación completa con boto3 y un caso DevOps real.
Análisis técnico de AgentCore Policy anunciado en AWS re:Invent 2025. Implementación real de control determinístico para agentes de IA con código funcional, traces.
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations: LLM-as-a-Judge con 13 evaluadores built-in, monitoreo online continuo y evaluadores custom. Guía práctica con código.
Elimina alucinaciones con Bedrock Automated Reasoning Checks: verificación matemática formal para LLMs. Tutorial paso a paso con ejemplo real y métricas de precisión.
Model Context Protocol (MCP) con Amazon Bedrock: auto-descubrimiento de herramientas, servidor FastMCP y cliente LangGraph. Código de producción incluido.
Implementa persistencia de conversaciones con Amazon Bedrock Session Management APIs: mantén contexto entre sesiones con LangGraph y patrones de diseño probados.
Aprende a automatizar la generación de reseñas de productos usando Amazon Bedrock Flows y Claude 3.5 Sonnet. Guía práctica paso a paso con ejemplos reales.
Bedrock Prompt Routing enruta automáticamente al modelo óptimo y reduce costos de IA hasta un 94%. Tutorial paso a paso con análisis de costos desde la consola AWS.
Implementa Amazon Bedrock Guardrails: content filters modulares, detección y redacción de PII, streaming en tiempo real y versionado DRAFT→producción. Con código.
Orquesta agentes IA especializados con Amazon Bedrock Multi-Agent: equipo virtual para marketing digital en redes sociales. Con código y casos reales.
Construye con Amazon Bedrock Agents un asistente industrial: APIs optimizadas para IA, base de conocimiento técnico e integración IoT. Código real incluido.
Combina Amazon Bedrock con SQL en Athena para respuestas determinísticas precisas. Arquitectura híbrida que supera las limitaciones de los LLMs en análisis de datos empresariales.
Integra Amazon Bedrock con Aurora MySQL para consultas SQL inteligentes: asistente de IA generativa dentro de tu base de datos. Guía paso a paso con código.
AWS RDS Proxy vs conexión directa: benchmarks con Aurora PostgreSQL, failover con 1 falla en 10,000 peticiones y pool de conexiones para Lambda. Configuración paso a paso.
Automatiza el procesamiento de adjuntos de email con AWS SES, Lambda y S3. Solución serverless escalable con configuración paso a paso y código completo.
Implementa multithreading en AWS Lambda con Java: mejores prácticas, casos de uso reales y benchmarks de rendimiento para cargas de trabajo serverless.
AWS Lambda SnapStart elimina cold starts en Java: benchmarks reales, comparativa con Quarkus y Provisioned Concurrency. Configuración paso a paso con resultados.
Amazon QLDB: base de datos de libro mayor inmutable con verificación criptográfica en AWS. Casos de uso, características clave e integración con otras bases de datos, con ejemplos.
AWS DevOps Guru for RDS usa ML para detectar y resolver anomalías de rendimiento en bases de datos relacionales automáticamente. Implementación y casos de uso reales.
Reemplaza SSH y bastion hosts con AWS Session Manager: acceso a EC2 con control IAM, auditoría en CloudTrail y encriptación TLS. Sin abrir puertos ni gestionar llaves SSH.
Descubre los 9 errores más comunes de AWS que disparan tus costos de infraestructura en la nube. Desde sobredimensionamiento de instancias hasta configuraciones ineficientes de servicios como EC2, Lambda y ECS, este artículo te guía para optimizar tu facturación mensual y reducir gastos innecesarios en AWS. Aprende estrategias prácticas de ahorro y mejora el rendimiento de tu infraestructura cloud.
Genera S3 Presigned URLs con AWS SDK Java v2 (S3Presigner): descarga y subida segura sin exponer credenciales. Duración, seguridad y migración desde SDK v1.
Ejecuta JavaScript en el edge con CloudFront Functions: redirects, headers y autorización. Más rápido y económico que Lambda@Edge. Con código real.
Descubre cómo invocar funciones AWS Lambda directamente desde una base de datos PostgreSQL RDS. Este artículo detalla paso a paso los requisitos técnicos, configuración de permisos IAM, y ejemplos prácticos de ejecución síncrona y asíncrona de Lambda. Aprende a extender las capacidades de tu base de datos con integraciones serverless, mejorando la eficiencia y flexibilidad de tus aplicaciones cloud con AWS.
Compara las opciones de cómputo en AWS: EC2, ECS, EKS y Lambda. Cuándo usar cada servicio y sus diferencias clave para tu arquitectura cloud.
En este artículo cubriremos el servicio de AWS Database Migration Services y realizaremos una migración de Oracle en tierra a AWS RDS Aurora PostgreSQL.
Benchmarks reales de AWS Lambda con Quarkus: tiempos de arranque en modo JVM vs nativo, memoria consumida y comparativa de rendimiento bajo carga en producción.
En este artículo veremos que son SAGAS y como implementarlas en Quarkus con Microprofile.
Java 14 Records: crea clases de datos inmutables con sintaxis concisa. Elimina boilerplate de getters, constructores y equals(). Guía práctica con ejemplos.
Construye aplicaciones CLI nativas con Quarkus y Picocli: comandos, subcomandos, opciones y compilación nativa GraalVM. Ejemplo completo con arranque en milisegundos.
En este artículo les explicaré como se puede utilizar Apache Tika y Lucene con Quarkus
En este artículo les explicaré poder un cache no distribuido en un RestAPI creado en Quarkus.
Crea AWS Lambda functions con Quarkus: arranque nativo en milisegundos, modo JVM vs nativo y despliegue con AWS SAM. Guía paso a paso con código completo.
En este artículo les explicaré como crear una métrica personalizada para AWS CloudWatch desde Java.
En este artículo les explicaré como podemos utilizar el servicio de AWS Elasticache con nuestro código en Java.
En este artículo les explicaré como podemos probar una plataforma nueva al replicar todo el tráfico entrante al sitio productivo.
En este artículo les comentaré cómo poder usar OpenAPI en una aplicación JavaEE/JakartaEE sin emplear MicroProfile.
En este artículo les comentaré respecto a que cambios nos trae MicroProfile 3.1
Documenta y expone APIs REST automáticamente con MicroProfile OpenAPI: anotaciones @OpenAPIDefinition, @Operation y generación del contrato OpenAPI 3.0 en Java EE.
Implementa trazabilidad distribuida en microservicios Java con MicroProfile OpenTracing y Jaeger: configuración, anotaciones @Traced y visualización de trazas en producción.
En este artículo les comentaré sobre los tres cambios más relevantes que trae Eclipse MicroProfile 3.0
Migra microservicios de JavaEE a Quarkus: configuración, dependencias y código de ejemplo. Aprovecha el rendimiento nativo y el arranque rápido de Quarkus.
Integra Resilience4J con Prometheus y Grafana para monitorear microservicios tolerantes a fallas: circuit breaker, retry y métricas en tiempo real con ejemplos.
Aprende a usar AWS Pinpoint para enviar alertas y notificaciones desde Java: configuración del servicio, integración con tu aplicación y ejemplos prácticos.
En este artículo les expondré como construir microservicios que sean tolerantes a fallas.
En este artículo expondremos los diferentes tipos de @TransactionAttribute que se pueden utilizar en un EJB.
En este artículo expondremos como configurar WebLogic 12c para el adecuado funcionamiento de EJB 3.1 Timer en un cluster.
Domina Java Optional con ejemplos prácticos: isPresent(), orElse(), orElseThrow(), map() y filter(). Evita NullPointerException y escribe código Java más limpio.
En este artículo vamos a explicar el uso del Java Caching System (JCS), como una opción para implementar un cache en nuestras aplicaciones.
Domina la Java Time API de Java 8: LocalDate, LocalTime, LocalDateTime y ZonedDateTime. Guía práctica con ejemplos de fechas, zonas horarias y formateadores.
En este artículo explicaremos como obtener el nombre del servidor y puerto de un WebLogic 12c usando MBeanServer
En este artículo comentaremos como integrar los certificados de Let's Encrypt con WebLogic 12c
Novedades de Java Server Faces 2.3 (JSR 372): nuevas características, mejoras en el ciclo de vida de JSF y ejemplos prácticos de implementación.
Implementa WebSockets en Java con la API estándar JSR 356: ejemplo completo de servidor y cliente, anotaciones @ServerEndpoint y manejo de mensajes.
En este artículo daremos un ejemplo de Server Push, una de las nuevas características de Servlet 4.0 [JSR 369](https://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=369) que fue liberado oficialmente en setiembre de 2017.
Aprende a usar JSON-B (JSR 367) para serialización y deserialización JSON estándar en Java EE: mapeo de objetos, adaptadores y personalización con anotaciones.
En esta segunda entrega les presentamos un conjunto adicional de conductas inadecuadas que hemos encontrado a lo largo del 2015.
Una de las múltiples actividades que realizamos como consultores en _Java_ es realizar revisiones de aplicaciones con diversos tipos de problemas. Este 2015 no fue la excepción y en términos generales los equipos de desarrollo cometen -de manera consistente- el mismo tipo de errores en diferentes clientes. Es por ello que en esta primer parte detallamos algunos de los casos más representativos y la manera más adecuada para atenuarlos o corregirlos.
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