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Esta semana hay varios anuncios serverless de Lambda y otros servicios. Pero lo más interesante, en mi opinión, fueron los artículos. Mike Chambers, Developer Advocate de AWS y experto en Machine Learning, creó un MCP server serverless usando Lambda, y les dejo el link al proyecto de GitHub para que lo prueben. Estaba esperando eso desde que leí de MCP. Tengo una pregunta para ustedes: ¿les gustaría que algunas veces al mes agregue un par de ediciones a la newsletter donde hable de algunas arquitecturas serverless? Me lo responden en la encuesta que les dejo a continuación, por favor.
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📰 Noticias Relevantes
🚀 AWS lanza un agente de desarrollo de software de última generación en Amazon Q Developer
AWS ha presentado un nuevo agente de desarrollo de software en Amazon Q Developer, diseñado para mejorar la experiencia de codificación. Este agente ha demostrado su excelencia en benchmarks de la industria como SWTBench Verified y SWEBench Verified, lo que resalta sus avanzadas capacidades en planificación y razonamiento.
El objetivo de esta herramienta es acelerar la velocidad de desarrollo al encargarse de tareas rutinarias con mayor precisión. Esto permite que los desarrolladores se concentren en el diseño y la innovación, reduciendo el tiempo de depuración y mejorando la eficiencia general en el desarrollo.
Los desarrolladores pueden acceder al agente a través de Visual Studio Code o JetBrains IDEs escribiendo '/dev' en la ventana de chat de Q, donde se encuentra instalado el plugin de Amazon Q Developer.
🚀 Mejora tus Aplicaciones en Tiempo Real con las Integraciones de AWS AppSync Events
AWS AppSync Events ahora admite integraciones directas con fuentes de datos como AWS Lambda, DynamoDB y bases de datos Aurora para manejadores de espacio de nombres de canal. Esta actualización permite a los desarrolladores construir aplicaciones en tiempo real con características como validación de eventos, transformación y almacenamiento persistente al enrutar eventos a través de flujos de trabajo sin servidor.
Al eliminar el código de integración complejo, los equipos pueden enfocarse en la lógica de negocio, como por ejemplo, guardar automáticamente lotes de eventos en DynamoDB utilizando las nuevas utilidades de lote de AppSync_JS o transformar eventos a través de funciones Lambda. Esta integración simplifica las arquitecturas para aplicaciones que requieren capacidades en tiempo real, como aplicaciones de chat, paneles en vivo o herramientas colaborativas.
Los desarrolladores pueden configurar estas fuentes de datos a través de la Consola de Administración de AWS, atribuyéndolas a los espacios de nombres de canal para manejar eventos de publicación/suscripción. Esta mejora reduce la sobrecarga operativa y acelera el desarrollo de aplicaciones escalables basadas en WebSocket.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS sobre esta actualización.
🌟 AWS lanza la Lente de IA Generativa Bien “Arquitectada”
Amazon Web Services (AWS) ha presentado la Lente de IA Generativa Well Architected, una guía exhaustiva diseñada para optimizar el despliegue y la operación de cargas de trabajo de IA generativa en la nube. Esta lente amplía el Framework de Well Architected de AWS, ofreciendo orientación estructurada a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA generativa.
La lente aborda desafíos y oportunidades específicos de la IA, alineándose con los seis pilares del Well Architected Framework: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia en el rendimiento, optimización de costos y sostenibilidad. Además, brinda mejores prácticas independientes de la nube, lo que la hace aplicable a diversos entornos y herramientas de IA.
Con la Lente de IA Generativa Well Architected, AWS busca ayudar a las empresas a maximizar el potencial de la IA generativa asegurando soluciones seguras y responsables. La lente está integrada en la Herramienta Well Architected de AWS, proporcionando un marco robusto para la mejora continua de las iniciativas de IA.
🔗 Para más información, visita el blog de AWS.
🔧 Serverless Framework presenta el MCP Server para una gestión eficiente
El nuevo Serverless MCP Server promete revolucionar la forma en que los desarrolladores gestionan y depuran recursos sin servidor de AWS. Este servidor permite a los usuarios interactuar directamente con servicios como Lambda, DynamoDB y API Gateway desde entornos de desarrollo integrados asistidos por AI, como Cursor y Windsurf.
Al escanear inteligentemente los archivos del proyecto e interactuar con cuentas de AWS, el MCP proporciona registros detallados, configuraciones y métricas indispensables para un proceso de depuración eficiente, sin necesidad de acceder a la consola de AWS.
Incorporado en la versión 4 del Serverless Framework y disponible en su CLI, el MCP Server facilita la instalación y integración en flujos de trabajo existentes, ofreciendo herramientas para resúmenes de servicios, descubrimiento de recursos y análisis de errores.
🔗 Para más información, visita el documento oficial de Serverless Framework.
🔍 Mejoras en el comportamiento de muestreo de trazas para funciones de AWS Lambda con AWS X-Ray
AWS X-Ray, una herramienta crucial para el trazado y monitoreo de aplicaciones serverless en AWS Lambda, permite a los desarrolladores comprender el comportamiento de sus aplicaciones al identificar cuellos de botella de rendimiento y solucionar problemas de manera efectiva.
AWS Lambda admite dos modos de trazado con X-Ray: Activo y PassThrough. En el modo Activo, Lambda crea automáticamente segmentos de trazas para cada invocación de función, mientras que en el modo PassThrough, simplemente transmite el contexto de trazado a los servicios descendentes.
Recientemente, se han realizado mejoras en el modo PassThrough, garantizando que Lambda respete el contexto de trazado entrante sin modificaciones, lo que proporciona una experiencia de trazado más consistente y eficaz, especialmente en aplicaciones de alto rendimiento.
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🌐 AWS Lambda ahora soporta conectividad IPv6 entrante a través de AWS PrivateLink → Leer más
📶 Amazon SQS ahora soporta el Protocolo de Internet Versión 6 (IPv6) → Leer más
🛠️ Amazon MSK añade soporte para la versión 3.9 de Apache Kafka → Leer más
🚀 Amazon Bedrock Inteligente en el Enrutamiento de Prompts ya está disponible de manera general → Leer más
⚙️ Optimización de Prompts en Amazon Bedrock ahora disponible de manera general → Leer más
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📚 Artículos Interesantes
Esta semana nos enfocamos en el avance de las aplicaciones serverless y su integración con modelos de inteligencia artificial. Iniciamos con el AWS Lambda MCP Server, un servidor que actúa como puente entre modelos de IA y funciones Lambda, brindando seguridad y facilidad de implementación. También discutimos el nuevo modelo fundamental de Netflix para mejorar las recomendaciones personalizadas, utilizando técnicas de aprendizaje semisupervisado. Asimismo, exploramos cómo Micronaut permite optimizar aplicaciones serverless, reduciendo el consumo de recursos y mejorando el rendimiento. Para cerrar, analizamos un artículo sobre la creación de un sistema de Retrieval-Augmented Generation para búsqueda de contenido de video, que aprovecha servicios de AWS para revolucionar la interacción con vídeos.
🔗 AWS Lambda MCP Server: Un Puente Seguro para Modelos AI
El AWS Lambda MCP Server es una implementación ligera de un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para funcionar completamente en AWS Lambda. Actúa como un puente intermediario entre clientes MCP, como modelos de IA generativa, y funciones de AWS Lambda, permitiendo que estos modelos invoquen funciones Lambda sin modificar su código subyacente.
Puntos clave:
* Puente Seguro: El servidor permite a los modelos de IA invocar funciones de Lambda y acceder a servicios de AWS de forma indirecta, sin exponer recursos a redes públicas.
* Seguridad Mejorada: Separamos el acceso de los modelos de IA de las llamadas directas a los servicios de AWS, usando roles de Lambda para controlar permisos.
* Fácil Implementación: El servidor es minimalista y fácil de desplegar, soportando desarrollo local y ejemplos básicos de herramientas para integración rápida.
🎯 Reflexión: El AWS Lambda MCP Server redefine cómo los modelos de IA pueden interactuar con el ecosistema AWS, mostrando que la seguridad y la facilidad de implementación no son mutuamente excluyentes.
🎥 Modelo Fundamental para Recomendaciones Personalizadas
Netflix ha presentado un nuevo modelo fundamental diseñado para mejorar las recomendaciones personalizadas al centralizar el aprendizaje de preferencias de los miembros en un sistema unificado. Inspirado en los principios detrás de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), este modelo utiliza un enfoque de aprendizaje semisupervisado para procesar grandes cantidades de datos de interacción de usuarios no etiquetados de manera eficiente.
Puntos clave:
* Centralización del Aprendizaje: El modelo de Netflix unifica el aprendizaje de preferencias de los miembros, dejando atrás múltiples modelos especializados.
* Técnicas de Modelos de Lenguaje: Adopta técnicas de aprendizaje semisupervisado y datos extensos para mejorar la precisión y eficiencia de las recomendaciones.
* Resolución de Desafíos Únicos: Aborda problemas como el 'cold start' y permite aplicaciones flexibles, mejorando la experiencia de personalización del usuario.
🎯 Reflexión: Este avance en el modelo de recomendaciones no solo optimiza el proceso de sugerencias a los usuarios, sino que también posiciona a Netflix en la vanguardia del uso de inteligencia artificial para la personalización.
🎥 Construyendo un sistema RAG para búsqueda y análisis de contenido de video
Este artículo detalla el desarrollo de un sistema basado en Retrieval-Augmented Generation (RAG) que permite buscar y analizar contenido de video de manera efectiva y sin servidor en AWS.
Puntos clave:
* Arquitectura RAG: Combina la recuperación de contexto visual y audio con modelos de lenguaje para ofrecer respuestas naturales.
* Solución sin servidor: Utiliza servicios de AWS como Amazon Bedrock y Langchain para una aplicación sin servidor.
* Capacidad para manejar videos: Permite búsquedas complejas mediante conversión de audio a texto y creación de vectores de búsqueda.
🎯 Reflexión: Este enfoque innovador no solo mejora la búsqueda en videos, sino que también redefine la manera en que interactuamos con el contenido audiovisual interactivo.
🚀 Optimización Serverless con Micronaut
En este episodio del podcast de Charlas Técnicas, se aborda la importancia de optimizar aplicaciones serverless utilizando Micronaut, un marco moderno basado en JVM diseñado para construir microservicios y aplicaciones serverless eficientes.
Puntos clave:
* Utilización Eficiente de Recursos: Micronaut reduce el consumo de memoria y los tiempos de inicio, ideal para entornos dinámicos como AWS Lambda.
* Optimizaciones en Tiempo de Compilación: A diferencia de otros marcos que utilizan reflexión en tiempo de ejecución, Micronaut optimiza en la compilación para un rendimiento más rápido.
* Integración con Servicios en la Nube: Micronaut facilita la integración de aplicaciones serverless con AWS y otras plataformas en la nube.
🎯 Reflexión: Las optimizaciones que Micronaut ofrece no solo mejoran el rendimiento, sino que transforman el desarrollo de aplicaciones serverless, proporcionando a los desarrolladores herramientas poderosas para aplicaciones que escalen eficientemente.
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😂 Meme de la Semana
Esta semana les quiero dejar una canción “meme”. Una canción en donde “ChadGPT” les dice a unos músicos que tipo de canción tienen que hacer para ser famosos. Esto es algo que ocurre hoy en día en todas las industrias, donde todos usamos la IA para que nos de recetas y haga el trabajo por nosotros.
Los conocian?
Gracias por leer Desplegando.cloud!
Eso es todo por esta semana. Recuerda que también puedes escuchar Desplegando.cloud en formato podcast en tus plataformas favoritas. ¡Nos vemos la próxima semana con más novedades del mundo AWS!
¡Feliz despliegue!
Marcia.
