Desplegando.cloud

¡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 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.
¡A desplegar! 🚀
📰 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
🔗 Otras noticias que te pueden interesar
📰 Introducing Claude Haiku 5.5 on AWS → Leer más
📊 AWS Config now supports 77 new resource types → Leer más
🔐 AgentCore Gateway supports private TLS certificates for VPC endpoints → Leer más
💰 AWS Cost Explorer, Budgets, and Dashboards now support Amazon Bedrock product attributes → Leer más
🔍 Introducing Strands Box: AI agent sandboxes powered by Dogwood → Leer más
🔗 AWS Lambda supports OAuth authentication for self-managed Apache Kafka event sources → Leer más
🌟 Introducing GLM 5.3 on Amazon Bedrock → Leer más
📚 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.
📖 Leer el artículo completo
💭 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.
📖 Leer el artículo completo
🚌 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.
📖 Leer el artículo completo
🗓️ Amazon EventBridge Scheduler: Procesos Batch sin Infraestructura que Administrar
En este artículo, se explica cómo Amazon EventBridge Scheduler facilita la automatización de procesos batch programados, como la generación de estados de cuenta y el envío de correos masivos, todo sin la necesidad de mantener servidores ni procesos en segundo plano.
💡 Puntos Clave:
* Menos infraestructura operativa: Ejecuta procesos programados sin instancias ni servidores que mantener.
* Programación flexible y escalable: Admite ejecuciones únicas, frecuencias mediante rate, expresiones cron y zonas horarias.
* Integración con el ecosistema AWS: Puede invocar varios servicios como Lambda, SQS y Step Functions.
🎯 Reflexión: EventBridge Scheduler simplifica la administración de tareas programadas, permitiendo a los equipos centrarse en desarrollar en lugar de gestionar infraestructura.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 12 Octubre: Detrás del AWS SBG: Todo lo que necesitas saber para crear tu comunidad 📍 AWS SBG UG Salta 🔗 Más info
📅 16 Octubre: DevSecOps con agentes de IA: Seguridad continua del diseño a producción 📍 AWS UG Security LATAM 🔗 Más info
📅 15 Octubre: Back to Work(shop): AWS Step Functions 📍 AWS UG Valencia 🔗 Más info
📅 15 Octubre: Guardrails: blinda tu agente con Strands 📍 AWS Girls Argentina 🔗 Más info
⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info
📅 23 Octubre: [Virtual] No Hay Ctrl+Z para la Factura 📍 AWS UG Colombia 🔗 Más info
📅 24 Octubre: 👻 Kiro Day Medellín 👻 📍 AWS UG Medellín 🔗 Más info
📅 30 Octubre: De GitHub a AWS: construyendo pipelines CI/CD seguros y escalables 📍 AWS UG Santo Domingo 🔗 Más info
📅 3 Noviembre: IA - Introducción a los Strands Agents con Bedrock 📍 AWG UG Bilbao 🔗 Más info
📅 5 Noviembre: Construyendo agentes de IA con Strands SDK: de loops simples a multi-agentes 📍 AWS UG Jalisco 🔗 Más info
📅 19 Noviembre: SegurAWS Américas: apps de IA generativa segura con AWS Bedrock Guardrails 📍 AWS UG Bogotá 🔗 Más info
📅 19 Noviembre: SegurAWS Américas: apps de IA generativa seguras con Amazon Bedrock Guardrails 📍 AWS UG Panamá 🔗 Más info
📅 17 Octubre: AWS Community Day Paraguay 📍 🔗 Más info
📅 13 Octubre: Workshop day: Construyendo Agentes de IA con AWS: Bedrock, Strands y MCP 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
📅 24 Octubre: ¡Segundo Aniversario! 📍 AWS UG Puebla 🔗 Más info
📅 5 Noviembre: Beats, agentes y Open Source | Workshop presencial en SoftServe 📍 AWS UG Jalisco 🔗 Más info
⭐ 14 Noviembre: AWS Community Day Panamá - Security & Data Edition 2026 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
📅 19 Noviembre: SegurAWS Américas: apps de IA generativa segura con AWS Bedrock Guardrails 📍 AWS UG Colombia Bogota 🔗 Más info
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.
PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá


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

¡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.
📢 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
🤖 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.
🔗 Otras noticias que te pueden interesar
📊 Amazon Aurora PostgreSQL ahora admite consultas directas de datos de Apache Iceberg y Parquet en tu lago de datos → Leer más
🔒 AgentCore Gateway ahora admite certificados TLS privados para puntos de enlace de VPC → Leer más
📈 Amazon ElastiCache for Valkey ahora admite métricas y monitoreo detallado con OpenTelemetry → Leer más
🔍 Mejora tu postura de seguridad de secretos con recomendaciones prácticas en la consola de AWS Secrets Manager → Leer más
🛠️ AWS CLI ahora admite actualizaciones masivas de habilidades y comprobaciones de versión para el Kit de herramientas del agente de AWS → Leer más
📊 Amazon Managed Grafana ahora admite la creación de espacios de trabajo de Grafana 13.2 → Leer más
📞 Las cuentas de AWS ahora admiten la verificación de números de teléfono → Leer más
🔍 Los Agentes Administrados de Amazon Bedrock, impulsados por OpenAI, ahora están disponibles en vista previa → Leer más
🧠 OpenAI GPT-6.1 Sol ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más
📅 Amazon Aurora ahora admite PostgreSQL 18.6, 17.11, 16.15, 15.19, 14.24 → Leer más
🌐 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey ahora admite puntos de enlace públicos → Leer más
🔍 Amazon Rekognition Face Liveness ahora devuelve Códigos de Retroalimentación → Leer más
📦 Grok 4.7 ya está disponible en Amazon Bedrock → Leer más
🎶 Claude Sonnet 5.5 ahora disponible en AWS → Leer más
🔍 Amazon S3 Vectors ahora admite el filtrado previo de metadatos para una mayor recuperación en búsquedas filtradas → Leer más
📋 Amazon S3 Tables ahora admite todos los tipos de datos de Apache Iceberg V3 → Leer más
🔍 Amazon Aurora DSQL ahora admite índices parciales → Leer más
🎬 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.
📖 Leer el artículo completo
🤖 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 pero que parecen válidas.
* FIFO por sí solo no es suficiente: incluso las colas ordenadas requieren un consumidor estatal para mantener la corrección entre lotes.
* Un diseño robusto necesita un contrato completo: secuenciación correcta desde el productor, agrupación de colas y un consumidor idempotente respaldado por un estado duradero.
🎯 Reflexión: El manejo adecuado de eventos en orden es vital para asegurar operaciones correctas. Un enfoque bien diseñado no solo mejora la eficiencia del agente AI, sino que también protege a los clientes de errores costosos.
📖 Leer el artículo completo
🤖 Revisión de Código AI sin Servidor con PR-Agent en AWS
En este artículo se muestra cómo implementar un agente de revisión de código AI de código abierto, PR-Agent, en AWS Lambda, utilizando AWS CDK para la infraestructura. La idea principal es permitir que el agente revise automáticamente las solicitudes de extracción, actualice las descripciones y publique sugerencias de código sin necesidad de un servidor tradicional siempre activo.
Puntos clave:
* Automatización de Revisiones de PR: PR-Agent se puede ejecutar en AWS Lambda para automatizar revisiones de solicitudes de extracción de manera completamente sin servidor.
* Uso de AWS CDK: Se utiliza AWS CDK para aprovisionar y conectar la infraestructura, incluyendo el punto final del webhook y los recursos de apoyo.
* Configuración de GitHub App: Se requiere una configuración de aplicación de GitHub para que el agente basado en Lambda pueda recibir eventos de PR y publicar comentarios de revisión automáticamente.
🎯 Reflexión: El uso de tecnologías serverless para la automatización de revisiones de código es una tendencia creciente que mejora la eficiencia del desarrollo. La posibilidad de ejecutar PR-Agent en un entorno sin servidor no solo optimiza el rendimiento sino que también reduce costos, ofreciendo una solución escalable.
📖 Leer el artículo completo
🌐 CloudFront Functions: Cambio Dinámico entre Orígenes
Las funciones de CloudFront permiten direccionar condicionalmente el tráfico a diferentes orígenes en el edge, ofreciendo a los equipos una manera liviana de controlar el flujo de solicitudes sin añadir infraestructura adicional.
Puntos clave:
* Selección de Orígenes Dinámica: Las funciones de CloudFront permiten cambiar de origen de forma dinámica en lugar de fija.
* Enrutamiento Basado en Edge: El enrutamiento en el edge reduce la complejidad y mantiene el manejo de solicitudes rápido.
* Valor para A/B Testing: Esto es especialmente valioso para pruebas A/B, implementaciones blue/green y estrategias de manejo de tráfico basadas en solicitudes.
🎯 Reflexión: La capacidad de cambiar dinámicamente entre orígenes directamente en CloudFront no solo agiliza el proceso de toma de decisiones, sino que también optimiza la arquitectura típicamente compleja de las aplicaciones al mantener un enfoque serverless y basado en el edge.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 5 octubre: AWS Modernizate: Seguridad a Velocidad de Maquina con AWS Continuum 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
📅 6 Octubre: ¿Por qué trabajar en Tech? Construye una carrera de impacto. 📍 AWS UG Colombia Bogota 🔗 Más info
📅 8 Octubre: Claude Skills en AWS: implementando IA en tu flujo de DevOps 📍 AWS UG Monterrey 🔗 Más info
⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info
📅 10 Octubre: Agentes vs Subagentes 📍 AWS UG Villahermosa 🔗 Más info
📅 13 Octubre: Workshop day: Construyendo Agentes de IA con AWS: Bedrock, Strands y MCP 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
📅 15 Octubre: Back to Work(shop): AWS Step Functions 📍 AWS UG Valencia 🔗 Más info
⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info
📅 24 Octubre: ¡Segundo Aniversario! 📍 AWS UG Puebla 🔗 Más info
📅 5 Noviembre: Beats, agentes y Open Source | Workshop presencial en SoftServe 📍 AWS UG Jalisco 🔗 Más info
⭐ 14 Noviembre: AWS Community Day Panamá - Security & Data Edition 2026 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
📅 19 Noviembre: SegurAWS Américas: apps de IA generativa segura con AWS Bedrock Guardrails 📍 AWS UG Colombia Bogota 🔗 Más info
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.
PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá


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

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.
🎯 RESERVAR MI LUGAR GRATIS


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

¡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.
🔗 Otras noticias que te pueden interesar
🗣️ OpenAI GPT-6 Sol y GPT-6 Luna ya están disponibles en Amazon Bedrock → Leer más
🤖 AWS End User Messaging y Amazon SES ahora ofrecen habilidades de agentes de IA para el servidor AWS MCP → Leer más
🌍 Actualizaciones mensuales del Servicio de Ubicación de Amazon - 2026.08 → Leer más
🎬 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.
📖 Leer el artículo completo
🤖 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.
📖 Leer el artículo completo
🛠️ 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 desarrolladores pueden ofrecer experiencias más ricas y útiles, potenciando la interacción con los usuarios y mejorando la efectividad de sus aplicaciones.
📖 Leer el artículo completo
⚙️ Implementando Flags de Características Dinámicas con AWS AppConfig en AWS Lambda
Este artículo explica cómo utilizar las flags de características de AWS AppConfig con AWS Lambda para modificar el comportamiento de la aplicación sin volver a implementar el código.
Puntos clave:
* Caching local de banderas: La extensión de AWS AppConfig Lambda cachea las banderas de características localmente y las expone a través de un endpoint localhost para lecturas muy rápidas.
* Actualizaciones independientes del código: Se pueden actualizar las banderas de características de forma independiente del código de la aplicación, habilitando lanzamientos más seguros y reversiones rápidas.
* Optimizado para workloads serverless: La solución está diseñada para cargas de trabajo serverless donde la baja latencia y la simplicidad operativa son críticas.
🎯 Reflexión: Integrar AWS AppConfig con Lambda transforma la gestión de características en una tarea ágil, facilitando despliegues seguros y dinámicos, lo que permite a los desarrolladores enfocarse más en la innovación y menos en el ciclo de despliegue.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 29 Septiembre: ¿Un Deploy para Todos? Así Construimos una Plataforma Multi-Tenant en AWS 📍 AWS UG Manizales 🔗 Más info
📅 1 Octubre: 🗣️ Cloud Speaking English Club 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info
📅 2 Octubre: CloudFront, Streaming e IA para aprender AWS 📍 AWS UG Girls Uy 🔗 Más info
📅 2 Octubre: AWS User Group Caracas se suma como comunidad aliada de Dev Days Caracas 📍 AWS UG Caracas 🔗 Más info
📅 3 octubre: AWS Community Day Peru 📍 AWS UG Perú 🔗 Más info
📅 5 octubre: AWS Modernizate: Seguridad a Velocidad de Maquina con AWS Continuum 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info
📅 13 Octubre: Workshop day: Construyendo Agentes de IA con AWS: Bedrock, Strands y MCP 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info
📅 24 Octubre: ¡Segundo Aniversario! 📍 AWS UG Puebla 🔗 Más info
📅 5 Noviembre: Beats, agentes y Open Source | Workshop presencial en SoftServe 📍 AWS UG Jalisco 🔗 Más info
⭐ 14 Noviembre: AWS Community Day Panamá - Security & Data Edition 2026 📍 AWS UG Panama 🔗 Más info
📅 19 Noviembre: SegurAWS Américas: apps de IA generativa segura con AWS Bedrock Guardrails 📍 AWS UG Colombia Bogota 🔗 Más info
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.
PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá


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

¡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
🔗 Otras noticias que te pueden interesar
🤖 Introducing Kimi K3 on Amazon Bedrock → Leer más
📧 Amazon SES now supports tenant-level deliverability insights → Leer más
📦 Amazon SNS now supports message payloads up to 1 MiB → Leer más
🎬 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.
📖 Leer el artículo completo
🤖 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.
📖 Leer el artículo completo
✈️ 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 decisiones automatizadas, crucial en aplicaciones que requieren alta complejidad operativa y auditabilidad.
📖 Leer el artículo completo
🔍 Mejores Prácticas de Observabilidad para Funciones Duraderas de Lambda
El artículo analiza cómo hacer que las funciones duraderas de AWS Lambda sean más fáciles de monitorear, depurar y operar en producción.
Puntos clave:
* Métricas integradas de Lambda son útiles, pero los flujos duraderos necesitan observabilidad más profunda a través de pasos, esperas y callbacks.
* Los registros estructurados y claves de correlación facilitan el seguimiento de una única ejecución a través del flujo de trabajo completo.
* Métricas comerciales personalizadas, anotaciones de X-Ray y la pestaña de Ejecuciones Duraderas ayudan a identificar fallos y cuellos de botella más rápido.
🎯 Reflexión: La observabilidad debe estar alineada con el modelo de ejecución de las funciones duraderas, permitiendo a los equipos identificar rápidamente cuellos de botella y errores a lo largo del ciclo de vida de la ejecución.
📖 Leer el artículo completo
📝 Eventos en Español
📅 23 Setiembre: [Bogotá] Monkey is Back! 📍 AWS UG Colombia 🔗 Más info
📅 23 Setiembre: Observabilidad en AWS: monitoriza y diagnostica tus apps con DevOps Agent 📍 AWS UG Sevilla 🔗 Más info
📅 24 Setiembre: Frontier Agents y Ciberseguridad cognitiva para la IA 📍 AWS UG Zaragoza 🔗 Más info
📅 24 Setiembre: [Medellín] Monkey is Back! 📍 AWS UG Colombia 🔗 Más info
📅 25 Septiembre: Cloud Night en la PUCP: IA, datos y comunidad 📍 AWS UG Peru 🔗 Más info
📅 26 Septiembre: AWS Cloud Day: UCATEC Edition 📍 AWS UG Cochabamba 🔗 Más info
📅 2 Octubre: AWS User Group Caracas se suma como comunidad aliada de Dev Days Caracas 📍 AWS UG Caracas 🔗 Más info
📅 3 octubre: AWS Community Day Peru 📍 AWS UG Perú 🔗 Más info
📅 5 octubre: AWS Modernizate: Seguridad a Velocidad de Maquina con AWS Continuum 📍 AWS UG Puerto Rico 🔗 Más info
⭐ 10 Octubre: AWS Community Day Guatemala 2026 | AWS UG Guatemala 📍 🔗 Más info
⭐ 17 Octubre: AWS Community Day Spain 2026 📍 AWS UG Spain 🔗 Más info
📅 24 Octubre: ¡Segundo Aniversario! 📍 AWS UG Puebla 🔗 Más info
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.
PD: Si estás en el proceso de aprender AWS y Serverless y necesitas ayuda —> hace click acá


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