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325 ARTÍCULOS
El SDK unificado de Kubeflow ha superado oficialmente el millón de descargas en PyPI. Este hito refleja la rápida adopción de esta interfaz simplificada. En esta publicación, celebramos este hito de la comunidad y destacamos los conceptos clave que lo impulsan…
En un reciente artículo del blog de arquitectura de Azure, Kishorekumar Pattabiraman, ingeniero principal de Azure, describe criterios prácticos para elegir entre habilidades, subagentes y otros enfoques al construir sistemas de IA, enfatizando la reutilización, la simplicidad y la mantenibilidad a largo plazo. Por Sergio De Simone
Las empresas con sistemas mainframe heredados se enfrentan a un dilema: mantenerlos o arriesgarse a una migración masiva. Google Cloud propone una modernización iterativa impulsada por la inteligencia artificial. Cuatro pilares: 1) Evaluación – MAT revierte el código, visualiza las dependencias, extrae reglas y documentación. 2) Modernización – agentes automatizados reescriben o transforman el código preservando el comportamiento. 3) Mitigación de riesgos – Dual Run ejecuta el tráfico en ambos sistemas, comparando los resultados hasta que coincidan. 4) Migración de datos – El conector Mainframe mueve VSAM, IMS, archivos planos a los servicios de Google Cloud. El piloto comienza con una evaluación y un taller de agentes para construir un caso de negocio.
Implemente un único stack de CloudFormation que construya una tubería de inferencia por lotes con GPU en instancias administradas de Amazon ECS. Utiliza Amazon SQS para el almacenamiento en búfer de tareas y Application Auto Scaling para escalar a cero cuando está inactivo, de modo que solo pague por el tiempo de inferencia activo.
Google Cloud ha lanzado Cortex Framework v7, una herramienta nativa en la nube que convierte datos complejos de SAP ERP en productos de datos enriquecidos semánticamente y listos para la IA, almacenados en BigQuery y registrados automáticamente en Knowledge Catalog. Utilizando Dataform para pipelines modulares y controlados por versiones, el framework admite la carga incremental y la lógica personalizada, reduciendo los costos de computación y facilitando la orquestación. Incluye un constructor agente que permite a los equipos generar productos de datos personalizados a través de indicaciones en lenguaje natural, y ahora se integra de forma nativa con SAP Business Data Cloud. Los usuarios empresariales informan de un desarrollo acelerado de modelos de IA y un contexto empresarial más claro para los agentes, mientras que los socios destacan la agilidad del framework para entornos SAP multi-sistema.
Data Commons ahora funciona en Spanner Graph, integrando más de 400 mil millones de puntos de 100+ fuentes en un solo gráfico. El modelo nativo elimina los cachés de Bigtable, permitiendo actualizaciones incrementales, consultas de múltiples saltos y instantáneas consistentes. Las APIs SDMX 3.0 permiten a los usuarios combinar datos públicos y privados; las instancias privadas pueden federarse con el gráfico público. Explore en datacommons.org o solicite acceso previo.
El resumen semanal de Java para el 27 de julio de 2026, presenta noticias destacando: las propuestas y los JEP de OpenJDK para JDK 28; el lanzamiento GA de GPULlama3.java 1.0; versiones de mantenimiento de Micronaut, Quarkus y JobRunr; una versión de mantenimiento de JDKUpdater; la sexta versión candidata de Maven 4.0; y la primera versión de pre-lanzamiento de Jakarta Agentic AI 1.0. Por Michael Redlich
HubSpot ha rediseñado su sistema de autorización Just-In-Time Access (JITA) utilizando una arquitectura de motor de reglas. El sistema evalúa las solicitudes de acceso a través de reglas independientes organizadas como un gráfico acíclico dirigido, añadiendo metadatos de decisión estructurados, observabilidad a nivel de regla y flujos de trabajo de gobernanza para reemplazar la lógica de autorización condicional compleja. Por Leela Kumili
Los agentes necesitan más que solo un contenedor para escalar. Estamos presentando @cloudflare/computer, un entorno de ejecución de agentes que orquesta dinámicamente entre aislamientos rápidos y eficientes y contenedores de Linux completos, para que cada agente tenga su propio ordenador.
Cloudflare Workers ahora admiten conexiones TCP entrantes a través de Spectrum, lo que permite el reenvío directo de sockets a Objetos Durables y Contenedores. Los desarrolladores pueden ejecutar aplicaciones gRPC de dos vías o aprovechar la traducción automática de gRPC a gRPC-web directamente dentro de los Workers.
Un agente de codificación puede escribir un Worker de Python y otro puede escribir un Worker de JavaScript. En tiempo de ejecución, estos Workers pueden intercambiar referencias a objetos en vivo y llamar a sus métodos sin definir APIs, esquemas o código de serialización.
El uso de modelos de vanguardia como Kimi y GLM implica competir por la memoria de la GPU. Aquí te explicamos cómo cuantificamos las cachés KV, comprimimos los pesos del modelo y añadimos comprobaciones de integridad para servirlos de forma más rápida, económica y segura.