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📰 Noticias Relevantes
📬 Amazon SQS presenta colas justas para cargas de trabajo multi-tenant
Amazon SQS ha lanzado una nueva función llamada "colas justas" que optimiza el manejo de colas estándar multi-tenant, mitigando el impacto de tenants problemáticos, es decir, aquellos que generan mensajes excesivos o de procesamiento lento que causan demoras en otros. Al incluir un identificador de tenant (MessageGroupId) en cada mensaje, las colas justas reorganizan automáticamente los mensajes para garantizar que los mensajes de otros tenants no sean bloqueados por uno que está causando un retraso.
Esta actualización no requiere cambios en los consumidores de mensajes, evita interrumpir sistemas en producción y ayuda a mantener la calidad del servicio, preservando un rendimiento escalable y tiempos de espera consistentes para los mensajes en todos los tenants.
Las colas justas son especialmente beneficiosas para aplicaciones SaaS que atienden a múltiples clientes, arquitecturas de microservicios que procesan eventos de diversas fuentes y aplicaciones que manejan diferentes tipos de solicitudes simultáneamente.
La función está disponible a nivel mundial en todas las regiones comerciales de AWS y en GovCloud. Además, AWS proporciona aplicaciones de ejemplo y paneles de CloudWatch para ayudar a los desarrolladores a monitorear y comprender el comportamiento de las colas justas, facilitando su adopción en sistemas existentes.
🔗 Para más información, visita el anuncio oficial de Amazon SQS
📬 Implementando priorización de mensajes con colas de quórum en Amazon MQ para RabbitMQ
Las colas de quórum están disponibles en Amazon MQ para RabbitMQ a partir de la versión 3.13. Este artículo aborda cómo implementar la priorización de mensajes en Amazon MQ para RabbitMQ, utilizando colas de quórum, un mecanismo de encolado moderno y altamente disponible diseñado para la tolerancia a fallos y la durabilidad de datos. A diferencia de las colas clásicas, las colas de quórum no admiten niveles de prioridad de mensaje complejos de forma nativa, sino que ofrecen un sistema de prioridad de dos niveles (alta y normal) basado en las características de RabbitMQ 4.0.
Las colas de quórum entregan mensajes en una proporción de 2:1 a favor de los mensajes de alta prioridad, asegurando también el progreso de los mensajes de prioridad normal. Dado que la priorización avanzada no es compatible en una sola cola de quórum, se recomienda usar múltiples colas de quórum asignadas a diferentes niveles de prioridad o tipos de mensaje.
El artículo proporciona orientación práctica sobre cómo configurar estas colas en Amazon MQ para RabbitMQ, aprovechando las propiedades de replicación y tolerancia a fallos de las colas de quórum. Se destacan las mejores prácticas sobre el aprovisionamiento y monitoreo de los consumidores para mantener el rendimiento y asegurar que los mensajes de mayor prioridad sean procesados eficientemente.
🔗 Para más información, visita el artículo completo en AWS.
🤖 Amazon despliega su robot número un millón y lanza un nuevo modelo de IA
Amazon ha alcanzado un hito significativo al desplegar su robot número un millón en sus centros de distribución, ampliando su red global de robótica a más de 300 centros en todo el mundo, incluyendo su última adición en Japón. Este logro posiciona a Amazon como el mayor fabricante y operador de robótica móvil, subrayando su compromiso de más de una década con la automatización de las operaciones logísticas.
Para complementar su flota robótica, Amazon ha introducido un nuevo modelo de IA generativa llamado DeepFleet. Este modelo actúa como un sistema inteligente de gestión del tráfico para coordinar el movimiento de los robots dentro de los centros de distribución, optimizando las rutas para reducir la congestión y mejorar la eficiencia. Este sistema impulsado por IA mejora los tiempos de viaje de los robots en un 10%, facilitando un procesamiento y entrega más rápidos de paquetes, a la vez que disminuye los costos operativos.
Además, Amazon ha invertido en la capacitación de su fuerza laboral, reentrenando a más de 700,000 empleados desde 2019 para preparar a su equipo para la integración de la robótica y las tecnologías de IA. Estos avances destacan el compromiso más amplio de Amazon de combinar robótica, IA y talento humano para innovar las operaciones de cumplimiento a nivel global.
🔗 Para más información, visita la noticia completa de Amazon.
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📚 Artículos Interesantes
Esta semana nos enfocamos en varios temas interesantes que destacan las capacidades y las mejores prácticas en AWS. Comenzamos con el artículo sobre Amazon Aurora DSQL, una base de datos relacional que ofrece alta escalabilidad y operación en modo serverless. Luego, analizamos las diferencias entre AWS Lambda y AWS Fargate para cargas de trabajo de IA Agente. También abordamos la evolución de modelos de datos en Amazon DynamoDB. Además, exploramos las prácticas de corrección de sistemas en AWS, que mejoran la fiabilidad y el rendimiento de sus servicios. Por último, nos adentramos en el uso de escape hatches en AWS CDK, que permiten a los desarrolladores un control más fino sobre los recursos de CloudFormation.
Si te viene gustando está edición compartila!
🌐 El Camino hacia Amazon Aurora DSQL
El artículo 'El camino hacia Amazon Aurora DSQL' presenta Amazon Aurora DSQL como una base de datos relacional distribuida y serverless, diseñada para cargas de trabajo transaccionales que requieren alta escalabilidad sin necesidad de gestionar la infraestructura.
Puntos clave:
* Arquitectura activa-activa multi-región: Con un 99.999% de disponibilidad, garantiza que las aplicaciones sigan en línea y sean consistentes, incluso durante cortes regionales.
* Operación serverless: Elimina la necesidad de aprovisionar y gestionar manualmente la base de datos, manejando automáticamente la escalabilidad, parches y recuperación.
* Compatibilidad con PostgreSQL: Escala independientemente lecturas, escrituras, cómputo y almacenamiento para satisfacer cualquier demanda de carga de trabajo sin pérdida de rendimiento.
🎯 Reflexión: Amazon Aurora DSQL representa un cambio de paradigma en la forma en que las aplicaciones empresariales pueden acceder y gestionar datos, ofreciendo un equilibrio ideal entre escalabilidad, resistencia y economía.
🤖 Serverless MCP en AWS: Lambda vs. Fargate para Cargas de Trabajo de IA Agente
Este artículo explora de manera práctica la implementación de una carga de trabajo de IA agente usando el protocolo MCP (Plataforma de Conversación Multimodal) en AWS. Se comparan los enfoques serverless de AWS Lambda y AWS Fargate, destacando las limitaciones de Lambda para trabajos de larga duración.
Puntos clave:
* Limitaciones de AWS Lambda: No es adecuado para cargas de trabajo MCP debido a sus límites de tiempo de invocación y la falta de soporte para conexiones persistentes.
* Ventajas de AWS Fargate: Soporta servidores de larga duración, conexiones persistentes y escalado flexible sin necesidad de gestionar servidores.
* Ejemplos prácticos con AWS CDK: Código real para desplegar un servidor MCP en Fargate ECS, destacando rendimiento y fiabilidad.
🎯 Reflexión: Para cargas de trabajo de IA agente que requieren conexiones estables y de larga duración, AWS Fargate emerge como la opción más robusta y flexible, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la aplicación más que en la infraestructura.
📊 Evoluciona el Modelo de Datos de tu Tabla en Amazon DynamoDB
El artículo explica cómo evolucionar efectivamente el modelo de datos de las tablas de Amazon DynamoDB a medida que crecen y cambian los requisitos de la aplicación.
Puntos clave:
* Minimiza y optimiza los GSI: Proyecta solo los atributos necesarios para controlar costos y mejorar el rendimiento.
* Documenta cada cambio del modelo de datos: Aporta razones detalladas para mantener la consistencia y facilitar el desarrollo futuro.
* Gestiona la integridad de datos: Utiliza transacciones y escrituras condicionales dentro de tu aplicación.
🎯 Reflexión: Adaptar el modelo de datos en DynamoDB requiere un enfoque metódico que considere tanto la eficiencia en costos como la claridad en la documentación, garantizando que el crecimiento de la aplicación no comprometa la integridad de los datos.
🛡️ Prácticas de Corrección de Sistemas en AWS
AWS da mucha importancia a la corrección de sistemas para garantizar la fiabilidad y la confianza en sus servicios. Esto se logra a través de una combinación de métodos formales y semi-formales que han evolucionado con el tiempo, mejorando la identificación y eliminación de errores sutiles desde etapas tempranas.
Puntos clave:
* Seguridad Mejorada: AWS emplea métodos formales para mejorar la corrección de sus servicios, permitiendo la identificación temprana y eliminación de errores sutiles.
* Evolución de Prácticas de Pruebas: AWS ha evolucionado de métodos de prueba tradicionales a enfoques formales y semi-formales, mejorando la fiabilidad y el rendimiento.
* Impacto en Velocidad de Desarrollo y Costos: Al integrar métodos formales, AWS ha incrementado la velocidad de desarrollo y reducido costos, facilitando ciclos de desarrollo más rápidos.
🎯 Reflexión: La práctica de la corrección de sistemas en AWS no solo mejora la fiabilidad, sino que también optimiza el rendimiento, permitiendo a los desarrolladores innovar rápidamente y ofrecer servicios de alta calidad.
🔄 Un‑Escape Hatches en AWS CDK
Este artículo explora el concepto de 'escape hatches' y 'un‑escape hatches' en el AWS CDK.
Puntos clave:
* Escape Hatches: Permiten solo modificar recursos de CloudFormation de bajo nivel, útil cuando los constructores de alto nivel no cubren todas las necesidades.
* Un‑Escape Hatches: Permiten envolver un recurso de CloudFormation existente con un constructo de alto nivel, combinando el control con la conveniencia de la API L2.
🎯 Reflexión: La combinación de escape hatches y un‑escape hatches ofrece a los desarrolladores una poderosa flexibilidad para gestionar la infraestructura, permitiendo el uso de recursos existentes en un entorno completamente integrado con CDK.
📝 Eventos en Español
📅 29 Julio: Cómo AWS Amplify Transformó Mi Proceso de Desarrollo 📍 AWS UG Guatemala 🔗 Más info
📅 30 Julio: Diseñando arquitecturas resilientes en AWS 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info
📅 30 Julio: MVPs y Lab Tech: De cero a deploy con Amazon Q y Raspberry Pi 📍 AWS UG Saltillo 🔗 Más info
📅 31 Julio: Actualizar sin romper: Implementando serverless en el Public Sector 📍 AWS UG Chile 🔗 Más info
📅 31 Julio: Acelera tu proceso DevOps con AWS CodeCatalyst y Amazon Q Developer 📍 AWS UG Ecuador 🔗 Más info
📅 31 Julio: Implementando DevSecOps para entornos de nube: Primeros Pasos 📍 AWS UG Mixtli Cholula 🔗 Más info
📅 31 Julio: AWS Educate: Domina tu Cloud Practitioner CLF-C02 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 31 Julio: Historias que Inspiran: De Reinventarte a Crear con Amazon Q 📍 AWS UG Monterey 🔗 Más info
🎓 1 Agosto: Generative BI in AWS: El poder de Quicksight 📍 AWS University 🔗 Más info
📅 5 Agosto: De Cero a Builder 📍 AWS UG Caracas 🔗 Más info
🌟 6 Agosto: AWS Mexico Summit 📍 AWS Mexico 🔗 Más info
🌟 13 Septiembre: AWS Community Day Argentina 📍 AWS Argentina 🔗 Más info
🌟 20 Septiembre: AWS Community Day Bolivia 📍 AWS Community Bolivia 🔗 Más info
😂 Meme de la Semana
A quien no le paso?
Fuente: https://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/1m957cp/justonemoreyearicanfeelit/
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¡Feliz despliegue!
Marcia.
