Compartimos nuestro criterio técnico, casos de implementación y aprendizajes de proyectos reales. Contenido orientado a equipos TI y líderes de empresas que enfrentan decisiones tecnológicas complejas
Apache Airflow no construye agentes de IA: orquesta los procesos que los mantienen confiables en producción. Este artículo describe cómo estructurar un DAG de monitoreo de calidad para agentes de IA, con criterios de diseño y punto de entrada recomendado.
Un agente de IA que funcionó bien en el piloto puede degradar su calidad en producción de forma silenciosa. Este artículo explica por qué ocurre, qué dimensiones debe cubrir el monitoreo y cómo diseñarlo antes del despliegue.
Un cliente llegó convencido de que necesitaba un clúster Proxmox con alta disponibilidad. La recomendación de Aleph Server fue no implementarla todavía. Este artículo explica el análisis detrás de esa decisión y el resultado concreto.
La alta disponibilidad en Proxmox no es solo una configuración: requiere hardware mínimo, red dedicada, almacenamiento compartido y capacidad operacional para ser una garantía real. Este artículo describe los requisitos, los errores frecuentes y cuándo no tiene sentido implementarla todavía.
Proxmox VE lleva más de diecisiete años en producción en entornos enterprise. Este artículo revisa qué muestran las comparaciones de rendimiento disponibles, dónde se producen diferencias reales, y qué criterio aplica Aleph Server al recomendarlo para empresas medianas.
En la mayoría de los proyectos de ML, el monitoreo llega tarde. En Aleph Server se define antes de construir el pipeline. Este artículo explica por qué esa diferencia cambia la calidad del sistema en producción.
Un modelo de ML en producción depende de un proceso orquestado que garantice datos actualizados, transformaciones reproducibles y evaluación continua. Este artículo describe cómo Aleph Server estructura ese pipeline con Apache Airflow.
Entre los datos crudos y el modelo entrenado hay una etapa que define en gran medida la calidad del resultado. Este artículo explica qué es el feature engineering, por qué consume la mayor parte del tiempo en proyectos de ML y cuáles son las consecuencias de hacerlo mal.
Un cliente llegó con la decisión tomada: migrar todo a AWS. Aleph Server frenó la propuesta, hizo el análisis y recomendó algo diferente. Este artículo describe lo que aprendimos de ese proceso.
La dependencia de una o dos personas clave en TI es el riesgo operacional más frecuente y menos gestionado en empresas medianas. Este artículo presenta el diagnóstico y las acciones concretas para reducirlo de forma progresiva.
Es un patrón que se repite: una empresa mediana recibe una propuesta de migración total a la nube. El proveedor
Este artículo describe la implementación de un proceso de automatización de reportes operacionales en una empresa mediana con operaciones en