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Uptime Kuma es el monitor de disponibilidad autoalojado más popular de código abierto. Esta guía cubre instalación con Docker, configuración inicial razonable, avisos a Telegram y Discord, y los errores frecuentes que conviene evitar.
Dokku lleva más de una década como el PaaS mínimo de código abierto preferido por quien quiere la experiencia Heroku sin la factura. En 2025, con Heroku renaciendo bajo Salesforce y con Kubernetes dominando, sigue ocupando un nicho sorprendentemente saludable.
Con MCP resolviendo la conexión entre agente y herramientas, el siguiente cuello de botella aparece: cómo hablan entre sí dos agentes de distintos proveedores. Agent2Agent de Google, donado a la Linux Foundation en 2025, intenta ocupar ese hueco.
Phi-3 es la familia de modelos pequeños de lenguaje que Microsoft viene puliendo desde abril de 2024 con variantes de 3.800 millones, 7.000 millones y 14.000 millones de parámetros. Después de año y medio, el panorama del edge con SLM abiertos se ha vuelto serio y Phi-3 ocupa un sitio claro.
Los modelos grandes de lenguaje llevan dos años prometiendo documentar código, APIs y arquitecturas sin esfuerzo. Después de ver docenas de proyectos intentarlo, hay patrones claros de dónde funciona y dónde acaba siendo una deuda más.
restic es la herramienta de copias de seguridad cifradas, deduplicadas e incrementales que uso en producción en varios servidores. Guía práctica para instalarlo en Debian, configurar un repositorio en S3 compatible, automatizar copias diarias con systemd y verificar que la restauración funciona antes de necesitarla.
Los frameworks de guardrails prometen filtrar entradas y salidas de modelos de lenguaje para bloquear fugas de datos, contenido dañino o alucinaciones. Tras evaluar cuatro de los más populares en producción, repaso qué hacen realmente, qué coste en latencia y factura añaden y cuándo compensan frente a controles más simples.
Los agentes que encadenan llamadas a modelos, herramientas y memoria son difíciles de depurar sin una instrumentación pensada para ellos. Después de un año largo operando agentes en producción, repaso qué hay que medir primero, qué estándares están consolidándose y qué errores caros evita tener trazas bien hechas desde el inicio.
Las unidades de procesamiento neuronal han dejado de ser una etiqueta de marketing en portátiles Snapdragon, Apple Silicon y AMD Ryzen AI. Repaso qué se puede hacer hoy desde código, qué herramientas están maduras y cuándo compensa mirar a la NPU en lugar de la CPU o la GPU.
gVisor interpone un kernel en espacio de usuario entre el contenedor y el anfitrión. Después de años en producción en Google y adopción creciente en plataformas serverless, merece una lectura honesta sobre cuándo compensa frente a microVMs y runtimes clásicos.
