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La mayoría de los servicios Node.js descartan silenciosamente las solicitudes en curso en cada despliegue; aquí se explica cómo manejar SIGTERM correctamente, drenar las conexiones y salir limpiamente en Kubernetes.
Un marco probado en batalla para diagnosticar y resolver incidentes en producción rápidamente, desde la primera alerta hasta el análisis de causa raíz y la prevención.
Implementa structured logging en servicios Node.js para producir entradas de log analizables por máquina, con IDs de correlación, niveles de severidad coherentes y propagación de contexto que agilizan y hacen más fiable la depuración de incidentes en producción.
Practica la ingeniería del caos inyectando fallos controlados en sistemas de producción para descubrir debilidades antes de que causen caídas, con experimentos prácticos sobre particiones de red, agotamiento de recursos y fallos de dependencias.
Patrones sistemáticos de ingeniería de prompts para aplicaciones LLM en producción, incluyendo extracción de salida estructurada, razonamiento por cadena de pensamiento, calibración few-shot, versionado de prompts y pipelines de evaluación automatizada.
Técnicas prácticas para reforzar la seguridad de contenedores Docker — desde el análisis de imágenes hasta la configuración de mínimo privilegio, la gestión de secretos, las políticas de red y el monitoreo de seguridad en tiempo de ejecución.
Cómo crear pipelines de NLP listos para producción, cubriendo el preprocesamiento de texto, la tokenización, los embeddings, la clasificación y la extracción de entidades, con ejemplos prácticos en TypeScript y Python.
Cómo implementar registro estructurado para depurar más rápido en producción — formatos de log en JSON, propagación de contexto, niveles de log, enmascaramiento de datos sensibles e integración con herramientas de agregación de logs.
Cómo configurar y monitorizar pools de conexiones de base de datos: dimensionamiento del pool, detección de fugas, manejo de failover y errores comunes de configuración.
Técnicas para diagnosticar fugas de memoria, asignación excesiva y muertes por OOM en producción, cubriendo heap snapshots, herramientas de profiling y patrones comunes de fuga.
La ingeniería del caos es la práctica de inyectar fallos deliberadamente en sistemas de producción para descubrir debilidades antes de que causen interrupciones reales.
La fatiga por alertas arruina la respuesta a incidentes — crea una estrategia de monitoreo basada en SLIs, umbrales significativos y alertas accionables en lugar de paneles ruidosos.
Logging estructurado, niveles de log y correlation IDs — los patrones que convierten una salida de logs ruidosa en una capa de observabilidad buscable y accionable.