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INFORME DESTACADO

Google fue nombrado Líder en el informe MarketScape de IDC para el mercado mundial de software de modelos de fundaciones, 2026.

Google siempre ha priorizado las necesidades prácticas de las empresas, centrándose en la infraestructura, la seguridad y las plataformas de datos esenciales para las grandes organizaciones. Destacando la fiabilidad y la previsibilidad, Google tiene como objetivo ofrecer modelos que generen un impacto empresarial. Su posición de liderazgo en el IDC MarketScape para el software de modelos fundamentales subraya su capacidad para traducir la investigación en sistemas seguros. Con la plataforma Gemini Enterprise, Google proporciona herramientas que permiten a las organizaciones utilizar la IA de forma más eficaz, permitiendo que los agentes dinámicos gestionen flujos de trabajo complejos de forma segura. La serie Gemini 3.5, diseñada para tareas complejas, ejemplifica este enfoque, permitiendo a los desarrolladores y usuarios empresariales integrar la IA de forma perfecta en sus operaciones.

POR Michael Gerstenhaber
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Google fue nombrado Líder en el informe MarketScape de IDC para el mercado mundial de software de modelos de fundaciones, 2026.
Claude a gran escala en Google Cloud: Frontier AI, diseñado para la producción empresarial
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Claude a gran escala en Google Cloud: Frontier AI, diseñado para la producción empresarial

Implementar modelos de IA como Claude en producción puede ser un desafío, pero Claude en Google Cloud aborda estas complejidades. Combina las capacidades de razonamiento de Claude con la infraestructura gestionada de Google Cloud para facilitar su uso en diversas necesidades empresariales. Esta configuración permite una baja latencia, cumplimiento y un rendimiento optimizado, liberando a los equipos de la gestión de la infraestructura. La plataforma soporta diferentes tipos de endpoints para un alcance global y necesidades de datos regionales, garantizando la seguridad y la eficiencia de costes, especialmente en industrias reguladas. Con características como el almacenamiento en caché de prompts y la predicción por lotes, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento al mismo tiempo que gestionan eficazmente los costes. La integración facilita un enfoque unificado tanto para la inferencia como para las funcionalidades de agentes, promoviendo un desarrollo y una implementación más eficientes.

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Google y socios de la industria anuncian especificación de descubrimiento de recursos para agentes de IA
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Google y socios de la industria anuncian especificación de descubrimiento de recursos para agentes de IA

Google, junto con socios de la industria, ha presentado la Especificación de Descubrimiento de Recursos Agente (ARD), un estándar abierto diseñado para la publicación, el descubrimiento y la verificación de herramientas, APIs y agentes de IA. Este estándar incorpora una capa de descubrimiento que utiliza catálogos y registros para facilitar el descubrimiento dinámico de capacidades. También utiliza protocolos establecidos como MCP y OpenAPI, centrándose en mejorar la confianza y la interoperabilidad dentro del ecosistema de IA.

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Un fallo en el rollover de DNSSEC ha dejado fuera de servicio el dominio .al. Ahora 1.1.1.1 le informa cuando se elude la validación.
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Un fallo en el rollover de DNSSEC ha dejado fuera de servicio el dominio .al. Ahora 1.1.1.1 le informa cuando se elude la validación.

Cuando un fallo en la rotación de claves DNSSEC afectó al dominio .al, implementamos un “Ancla de Confianza Negativa” para restaurar la resolución. Esta vez, los clientes no tuvieron que confiar en nosotros: 1.1.1.1 devolvió EDE 33, un nuevo código de error de DNS que indica directamente que la validación DNSSEC fue omitida.

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¿Es un Pod la unidad de despliegue adecuada para un agente de IA?
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¿Es un Pod la unidad de despliegue adecuada para un agente de IA?

Cuando comenzamos a desarrollar kagent, no ejecutábamos cada agente en su propio Pod, Servicio y Cuenta de Servicio de Kubernetes. En cambio, los agentes simplemente se ejecutaban dentro del entorno de ejecución de kagent. Era la arquitectura más sencilla posible: un único entorno de ejecución…

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Google lanza la API Agents de Genkit con "turnos separados" y "intervención humana" para TypeScript y Go
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Google lanza la API Agents de Genkit con "turnos separados" y "intervención humana" para TypeScript y Go

Google lanzó la API Genkit Agents en fase de prueba para TypeScript y Go. El marco de código abierto incluye el historial de mensajes, los bucles de herramientas, la transmisión y la persistencia del estado, todo ello bajo una única interfaz de chat(). Las “turn” desconectadas permiten que los agentes sigan funcionando después de que los clientes se desconecten. Las herramientas interrumpibles proporcionan control con intervención humana, con validación anti-falsificación al retomar. Por Steef-Jan Wiggers

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Evolución de datos a través de Schemaboi: Lograr compatibilidad hacia adelante, hacia atrás y lateral.
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Evolución de datos a través de Schemaboi: Lograr compatibilidad hacia adelante, hacia atrás y lateral.

Basándose en la adaptabilidad duradera de HTML y HTTP, Seph Gentle propone incorporar esquemas auto-contenidos directamente en los encabezados de los archivos, asegurando que los datos permanezcan legibles sin definiciones externas. Su formato experimental prioriza la compatibilidad hacia adelante, hacia atrás y lateral, permitiendo la evolución del formato de datos sin coordinación central ni pérdida de datos. Por Olimpiu Pop

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Acceder a repositorios privados de Git desde la capacidad de Amazon EKS para Argo CD
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Acceder a repositorios privados de Git desde la capacidad de Amazon EKS para Argo CD

En esta publicación, le mostraremos tres pasos principales: Primero, crea un host de AWS CodeConnections en su VPC con conectividad a su servidor Git privado. Segundo, establece una conexión que Argo CD pueda utilizar. Finalmente, despliega una aplicación de ejemplo para verificar la integración. Al final, tendrá una forma segura de desplegar aplicaciones desde repositorios privados.

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Construyendo el vehículo definido por IA con Android, Google Cloud y Nexus SDV
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Construyendo el vehículo definido por IA con Android, Google Cloud y Nexus SDV

La industria automotriz se está moviendo hacia arquitecturas de Vehículos Definidos por Software (SDV), transformando los vehículos en centros inteligentes y basados en IA dentro de un ecosistema conectado. Google, a través de su Android Automotive OS (AAOS) y Google Cloud, está liderando esta transición, proporcionando una plataforma modular que separa las funciones centrales del vehículo del hardware. La plataforma SDV de Nexus utiliza las tecnologías de Google para integrar la telemetría automotriz y mejorar la funcionalidad del vehículo. Este enfoque permite el mantenimiento predictivo mediante el análisis de datos en tiempo real, mejora la experiencia del cliente y garantiza la disponibilidad del vehículo. Con medidas de seguridad integradas, los fabricantes pueden implementar rápidamente estas soluciones avanzadas para crear experiencias de marca únicas y pasar de modelos tradicionales a un ecosistema impulsado por la IA.

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Garantizar la cadena de suministro de IA en GKE: Presentación de k8s-aibom para listas de materiales de IA automatizadas
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Garantizar la cadena de suministro de IA en GKE: Presentación de k8s-aibom para listas de materiales de IA automatizadas

Gestionar la IA “fantasma” en las organizaciones puede ser un desafío debido a las cargas de trabajo que se despliegan sin registro formal, lo que a menudo evita los escáneres de seguridad. Para abordar esto, la herramienta k8s-aibom se está poniendo a disposición del público. Este controlador ligero de Kubernetes monitoriza continuamente los entornos de ejecución de la IA y genera las listas de materiales (ML-BOM) de CycloneDX, ofreciendo visibilidad en tiempo real de los entornos de clúster sin necesidad de modificar los flujos de trabajo existentes. Distingue entre las configuraciones de IA declaradas e inferidas, mejorando la confianza en la auditoría, al tiempo que garantiza la inmutabilidad de los datos y la preparación para el cumplimiento de regulaciones como el Reglamento de IA de la UE y el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST. Esta solución está diseñada para apoyar a los equipos de gobernanza, operaciones de seguridad y desarrolladores en la gestión sin problemas de la implementación de la IA.

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