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El stack Grafana combina tres proyectos open source: Loki para logs, Tempo para trazas y Mimir para métricas. Los tres guardan los datos en object storage (S3/GCS) con un índice mínimo, en vez de indexarlo todo como Elasticsearch, lo que abarata mucho el coste a gran volumen y permite correlacionar métrica, log y traza desde un mismo panel de Grafana.
Ollama hace trivial ejecutar modelos como Llama 2 o Mistral en tu propio ordenador: un binario, un comando y los pesos cuantizados descargándose al disco sin compilar nada. Esta guía cubre la instalación en macOS, Linux y Windows, con una valoración honesta de lo que la inferencia local puede y no puede hacer frente a los modelos de frontera.
El mantenimiento predictivo industrial rara vez necesita deep learning: modelos clásicos como random forests, SVM o modelos de supervivencia resuelven el 80% de los casos. La clave está en el feature engineering sobre señales de vibración, temperatura y consumo eléctrico, con pipelines que corren en apenas 50 MB de RAM sin GPU.
WebAssembly gana terreno fuera del navegador gracias a WASI, la interfaz de sistema estándar, y al modelo de componentes, que define interfaces declarativas en WIT para componer módulos entre lenguajes distintos. El arranque en frío es de aproximadamente 1 ms frente a los 500 ms de un contenedor, una diferencia clave para equipos de serverless y edge computing.
HashiCorp Vault centraliza la gestión de secretos con rotación automática, auditoría de cada acceso y políticas granulares por servicio. Genera credenciales efímeras que caducan en minutos, no en años. Para equipos que trabajan con ficheros .env en servidores, Vault ofrece secretos dinámicos, trazabilidad completa y control de acceso real.
