posts on Brian Suarez Santiago (@BrianInTech)

Cómo instalar Jenkins en AWS

Sat, 17 Jan 2026 10:30:00 +0200

Jenkins es un servidor de automatización de código abierto que se integra fácilmente con servicios de AWS como CodeCommit, CodeDeploy y Amazon EC2. Esta guía te muestra cómo instalar Jenkins en una instancia de Amazon EC2 y configurarlo para que puedas potenciar tus proyectos sin complicaciones.

Instalar y configurar Jenkins

1. Actualiza los paquetes:

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sudo yum update -y

2. Agrega el repositorio de Jenkins:

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sudo wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.repo

sudo rpm --import https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.io-2023.key

3. Instala Java y Jenkins:

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sudo dnf install java-17-amazon-corretto -y
sudo yum install jenkins -y

4. Activa y arranca Jenkins:

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sudo systemctl enable jenkins
sudo systemctl start jenkins

5. Verifica que Jenkins esté funcionando:

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sudo systemctl status jenkins

Configura Jenkins

1. Abre tu navegador y ve a: http://<public_dns_name>:8080.

2. Ingresa la contraseña inicial ejecutando:

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sudo cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword

3. Sigue el asistente para:

Instalar los plugins sugeridos.
Crear tu primer usuario administrador.

¡Y listo!

Ahora tienes Jenkins configurado en AWS, listo para automatizar tus tareas y proyectos. Si tienes dudas o comentarios, ¡déjamelos aquí abajo! 👇🏻

Cómo instalar SonarQube en una instancia EC2 con Ubuntu

Sun, 04 Jan 2026 10:30:00 +0200

Si estás buscando una herramienta potente para analizar la calidad del código y mejorar la gestión de tus proyectos, SonarQube es una opción fantástica.

En este tutorial, te guiaré paso a paso para instalarlo en una instancia EC2 con Ubuntu. ¡Vamos a ello!

1. Actualiza tu sistema

Lo primero es asegurarte de que tu sistema esté completamente actualizado. Ejecuta los siguientes comandos:

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sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

Esto ayudará a evitar problemas derivados de paquetes desactualizados.

2. Instala Java

SonarQube necesita Java 11 para funcionar. Instálalo con este comando:

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sudo apt install openjdk-11-jre -y

Después, verifica que la instalación fue exitosa:

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java --version

Deberías ver la versión de Java instalada confirmando que todo está en orden.

3. Crea un usuario para SonarQube

Por seguridad, es recomendable crear un usuario dedicado para SonarQube. Hazlo con:

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sudo adduser sonarqube

Puedes completar la información solicitada (como nombre completo o teléfono) o simplemente presionar Enter para dejarlo vacío.

Luego, agrega al usuario sonarqube al grupo de administradores (sudoers) para que tenga permisos elevados cuando sea necesario:

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sudo usermod -aG sudo sonarqube

Confirma que el usuario pertenece al grupo correcto:

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groups sonarqube

4. Cambia al usuario SonarQube y configura su contraseña

Ahora, cambia al usuario recién creado con el siguiente comando:

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su sonarqube

Nota: La primera vez que te conectas como este usuario, se te pedirá que configures una contraseña obligatoriamente. Si en el futuro deseas cambiarla nuevamente, puedes hacerlo ejecutando:

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passwd

Luego, navega al directorio personal del usuario:

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cd /home/sonarqube

5. Descarga e instala SonarQube

Primero, asegúrate de que la herramienta zip esté instalada, ya que la necesitarás para descomprimir los archivos de SonarQube. Instálala con:

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sudo apt install zip -y

Descarga la última versión de SonarQube desde su sitio oficial. En este tutorial utilizaremos la versión 9.9.8.100196:

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sudo wget https://binaries.sonarsource.com/Distribution/sonarqube/sonarqube-9.9.8.100196.zip

Luego, descomprime el archivo descargado:

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unzip sonarqube-9.9.8.100196.zip

Finalmente, establece los permisos correctos para garantizar el buen funcionamiento:

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sudo chmod -R 755 /home/sonarqube/sonarqube-9.9.8.100196
sudo chown -R sonarqube:sonarqube /home/sonarqube/sonarqube-9.9.8.100196

6. Inicia SonarQube

Dirígete al directorio donde se encuentra el script para iniciar SonarQube:

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cd /home/sonarqube/sonarqube-9.9.8.100196/bin/linux-x86-64

Inicia SonarQube ejecutando:

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./sonar.sh start

7. Verifica que el puerto 9000 esté activo

SonarQube utiliza el puerto 9000 de forma predeterminada. Asegúrate de que está escuchando:

Instala la herramienta net-tools si aún no lo has hecho:
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sudo apt install net-tools -y
Lista todos los puertos que están en escucha:
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sudo netstat -tulnp
Para verificar específicamente el puerto 9000, ejecuta:
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sudo netstat -tuln | grep :9000

Si todo está en orden, el puerto debería estar activo y listo para recibir conexiones.

8. Accede a SonarQube

Abre tu navegador y dirígete a la siguiente dirección:

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http://<IP_de_tu_EC2>:9000

Reemplaza <IP_de_tu_EC2> con la dirección IP pública de tu instancia EC2. Si no estás seguro de cuál es, puedes encontrarla en la consola de AWS.

Cuando ingreses por primera vez, utiliza las credenciales predeterminadas:

Usuario: admin
Contraseña: admin

En el primer inicio de sesión, SonarQube te pedirá que cambies la contraseña.

¡Listo! 🎉

Ahora tienes SonarQube configurado y listo para usar en tu instancia EC2 con Ubuntu. Desde aquí, puedes comenzar a analizar tus proyectos, rastrear problemas de calidad y mejorar tu código de manera continua.

¿Tienes dudas o comentarios? Comparte tus experiencias o cualquier problema que hayas enfrentado durante la instalación. Estoy aquí para ayudarte, y tu experiencia podría ayudar a otros también.

¡Te leo en los comentarios! 👇🏻

AWS re:Invent 2025 desde dentro: La experiencia de un primerizo

Wed, 10 Dec 2025 20:30:00 +0200

Hace unas semanas tuve la oportunidad de asistir por primera vez a AWS re:Invent, el evento anual que reúne a miles de profesionales, desarrolladores y empresas del ecosistema cloud en Las Vegas. Desde fuera, uno podría imaginar un mar de anuncios, keynotes espectaculares y merchandising por doquier. La realidad, sin embargo, es mucho más compleja y enriquecedora, sobre todo para quienes trabajamos en el mundo cloud.

En este post quiero compartir mi experiencia, los aprendizajes prácticos que me llevo, y algunos consejos para quienes estén pensando en asistir por primera vez.

Expectativas vs realidad

Antes de llegar, mi idea era simple: asistir a keynotes, probar nuevas herramientas y ver demos en vivo. Lo que no esperaba era la cantidad de información, networking y oportunidades de aprendizaje informal que se producen fuera del escenario principal.

Las keynotes son espectaculares, sí. Cada anuncio parece revolucionario, pero muchas veces están diseñadas para impresionar más que para explicar cómo aplicar la tecnología en entornos reales.

Los breakout sessions son donde ocurre la verdadera magia. Ahí es donde encuentras detalles técnicos, arquitecturas, best practices y casos de uso reales que luego puedes aplicar en tu día a día.

El networking no es solo social; hablar con otros builders, arquitectos o cloud engineers te da perspectivas que no encontrarás en blogs ni en documentación oficial.

Lo que nadie te dice sobre el re:Invent

Cansancio y ritmo intenso: asistir a varias sesiones al día, caminar por el campus, y combinar networking con aprendizaje técnico es agotador. Planifica descansos estratégicos.
Elegir las sesiones correctas es un arte: hay demasiadas opciones. Conviene priorizar según tus objetivos y no intentar asistir a todo.
El merchandising es tentador, pero no imprescindible: los freebies están por todos lados, pero al final lo que te llevas de verdad son conocimientos y contactos.

Consejos para un primerizo

Prepara tu agenda con antelación: identifica sesiones clave y deja espacio para improvisar según lo que surja en el networking.
Networking activo: no subestimes las conversaciones informales en cafeterías, stands o pasillos. A menudo son más útiles que las sesiones oficiales.
Toma notas y comparte: ya sea para tu equipo o para tu blog, documentar lo aprendido permite procesar la información y sacarle el máximo provecho.
Mantente flexible: los horarios cambian, las sesiones se llenan y algunas demos se cancelan. La clave es adaptarse y priorizar lo que realmente aporta valor.

Reflexión final

Mi primera experiencia en AWS re:Invent 2025 me hizo darme cuenta de que el valor real del evento no está en las luces, los anuncios ni el swag, sino en la combinación de:

Aprendizaje técnico profundo
Networking con profesionales del sector
Exposición a nuevas ideas aplicables directamente en tu trabajo

Si eres un profesional del mundo cloud o desarrollo en AWS y tienes la oportunidad de asistir, hazlo. No es solo una conferencia, es un entorno de inmersión total en innovación y práctica profesional.

En próximos posts planeo detallar algunas de las sesiones más técnicas y herramientas que probé, incluyendo demos y ejemplos que puedes aplicar en proyectos reales.

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

All Builders Welcome Grant (ABW): Lo que debes saber antes de aplicar

Mon, 08 Dec 2025 17:30:00 +0200

¿Cómo es realmente el proceso de aplicación?

Aplicar NO es solo rellenar un formulario. Es un proceso que te pide pausa, reflexión profunda y mucha honestidad contigo mismo.

Lo que NO necesitas

Años de experiencia en AWS.

Certificaciones avanzadas.

Un currículum perfecto.

Una comunidad de seguidores muy grande.

Inglés nativo (la diversidad también incluye idiomas).

Lo que SÍ te van a preguntar

Tu historia personal: ¿por qué estás en tech?, ¿qué te motiva de verdad?

Tus desafíos: ¿qué barreras has enfrentado en tu camino profesional?

Tus metas: ¿qué planeas hacer con esta oportunidad?

Tu impacto: ¿cómo piensas contribuir a la comunidad tech?

Essay questions: tu momento de brillar

Tip clave: NO escribas lo que crees que quieren leer. Escribe TU verdad. La autenticidad se nota.

Ejemplos de preguntas comunes:

Describe un desafío técnico que hayas enfrentado y cómo lo resolviste.

¿Cómo planeas usar esta experiencia para impactar a tu comunidad?

Cuéntanos sobre una vez que fallaste y qué aprendiste de eso.

Lo que SÍ funciona

Ser vulnerable y auténtico.

Mostrar curiosidad real.

Demostrar ganas de aprender.

Conectar tu historia personal con tus metas profesionales.

Lo que NO funciona

Respuestas genéricas.

Textos largos y artificiales hechos con IA.

Exagerar tu experiencia.

Copiar respuestas de internet.

Enfocarte solo en lo que vas a recibir.

Timeline proceso de aplicación

Aplicación: tómate el tiempo que necesites. Si te lleva 1 o 2 semanas, está bien.

Proceso de selección: 6 a 8 semanas.

Notificación: generalmente entre septiembre y octubre.

Preparación previa al evento: 2 a 3 meses.

Puedes aplicar y obtener más información sobre el programa aquí.

Qué esperar del evento (la realidad sin filtro)

La magnitud real

Más de 65.000 asistentes (sí, es enorme)

5 días intensos de puro aprendizaje (no son vacaciones)

Más de 400 sesiones (no podrás verlas todas)

Múltiples venues en el Las Vegas Strip.

Mitos que debes soltar

“Todos saben más que yo” → Falso. Todos están aprendiendo.

“Necesito entender todo” → Falso. Nadie lo entiende todo.

“No pertenezco aquí” → Falso. Fuiste seleccionado por una razón.

“Tengo que hacer networking perfecto” → Falso. Sé tú mismo.

“Necesito muchos seguidores” → Falso. El número no importa en absoluto.

Realidades que te empoderan

Tienes una perspectiva única y valiosa.

Las preguntas “básicas” suelen ser las más importantes.

A los expertos les encanta enseñar a personas curiosas.

Tu diversidad es justo lo que la industria necesita.

El ABWG en números

¿Qué recibe una persona seleccionada?

Esto es lo que incluye la beca All Builders Welcome (en cifras):

Entrada gratuita a AWS re:Invent (2099 $)

Vuelo de ida y vuelta a Las Vegas, Nevada (1500-2000 $)

5 días de alojamiento en el Treasure Island Hotel (1500-1700 $)

Tarjeta Uber de 75 $.

Tarjeta regalo de 250 $.

Regalos especiales (hasta 400 $).

Sala VIP para becarios y asientos reservados para las conferencias magistrales (no tiene precio).

Eventos especiales y apoyo de mentores (2 veces más valioso que el oro).

Comunidad y contactos (1000 veces más valioso que el oro).

Una vez que recibes la beca

Confirmar que aceptas el grant.

Asegurarte de tener visa o ESTA (Electronic System for Travel Authorization) a tiempo.

Reservar tu entrada a re:Invent con el link que te envían.

Reservar el hotel desde el enlace oficial.

Coordinar los vuelos con la agencia indicada.

Cuando todo esté listo, solo queda una cosa: prepararte mental y físicamente para la conferencia. Más adelante compartiré un post con tips prácticos para grantees y personas que asisten por primera vez.

Conclusión

re:Invent no es solo un evento. Es un catalizador.

Te irás con:

Conocimiento técnico que puede cambiar tu forma de trabajar.

Una red global de builders como tú.

Confianza en que sí perteneces a esta industria.

Claridad sobre el siguiente paso en tu carrera.

Una comunidad que te acompaña incluso después del evento.

La pregunta no es si estás listo para re:Invent. La pregunta es: ¿estás listo para que re:Invent te transforme?

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

Construyendo agentes con memoria persistente en AWS: Amazon Bedrock AgentCore + LangGraph

Thu, 23 Oct 2025 17:30:00 +0200

Construyendo agentes con memoria persistente usando LangGraph y Amazon Bedrock AgentCore

AWS lanzó Amazon Bedrock AgentCore para resolver uno de los grandes problemas de los agentes de IA en producción: cómo desplegarlos y operarlos de forma segura, escalable y desacoplada del framework o modelo utilizado.

En este post vamos un paso más allá.

Vamos a combinar LangGraph con Amazon Bedrock AgentCore para construir agentes de IA con memoria persistente, capaces de mantener el contexto de conversación entre sesiones y reinicios del servidor. Para ello, aprovecharemos las capacidades de gestión de memoria de AgentCore junto con la flexibilidad de orquestación que ofrece LangGraph, un framework open source basado en grafos.

Vamos al grano.

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de tener:

Una cuenta de AWS
AWS CLI configurado localmente
AWS CDK instalado
Python 3
Docker

Qué vamos a cubrir en este post

A lo largo del artículo veremos:

Qué es Amazon Bedrock AgentCore
Qué es LangGraph y qué papel juega en la arquitectura
Cuáles son los servicios principales de AgentCore
Cómo implementar el agente paso a paso en Python
Cómo probar memoria en local y en producción

¿Qué es Amazon Bedrock AgentCore?

Amazon Bedrock AgentCore es una plataforma centrada en agentes que permite construir, desplegar y operar agentes de IA de forma segura y a escala, sin tener que gestionar infraestructura.

AgentCore se estructura en tres grandes fases:

Fase Build

Aquí es donde defines qué puede hacer tu agente.

AgentCore Gateway Actúa como intermediario entre el agente y las herramientas. Permite convertir funciones Lambda o integraciones API en herramientas consumibles por el agente.
AgentCore Memory Permite integrar memoria a corto y largo plazo que persiste entre sesiones. Es el componente clave de este post.
AgentCore Policy Define límites y reglas de comportamiento alineadas con requisitos de negocio.
AgentCore Identity Gestiona identidad, autenticación y acceso de los agentes de forma segura y escalable.
AgentCore Code Interpreter (tool integrada) Proporciona un sandbox aislado para ejecución de código.
AgentCore Browser (tool integrada) Ofrece un entorno de navegador cloud totalmente gestionado para interactuar con aplicaciones web.

Fase Deploy

AgentCore Runtime Runtime serverless diseñado específicamente para agentes: arranques rápidos, identidad integrada y escalado automático.

Fase Operate

AgentCore Observability Monitorización centralizada y debugging en producción.
AgentCore Evaluations Métricas de calidad para evaluar y optimizar el comportamiento del agente.

¿Qué es LangGraph?

LangGraph es una librería que utiliza un enfoque basado en grafos para construir y gestionar flujos de agentes stateful.

En lugar de pensar en prompts aislados, defines nodos, estados y transiciones. Esto facilita:

Mantener estado
Controlar flujos complejos
Integrar memoria
Escalar lógica sin convertir el código en un caos

En este ejemplo construiremos un agente sencillo que recibe input del usuario y devuelve una respuesta, pero con una arquitectura preparada para crecer.

Primeros pasos con AgentCore

Usaremos el AgentCore Starter Toolkit.

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pip install bedrock-agentcore-starter-toolkit
agentcore create

Durante el asistente, seleccioné lo siguiente:

Ruta del proyecto: ./pythonlanggraph
Tipo de inicio: agente listo para producción con CDK
Framework: LangChain + LangGraph
Proveedor de modelo: Amazon Bedrock
Infraestructura como código: CDK
Ejecutar agentcore configure: sí

Nota: en el momento de escribir este post, el soporte de CDK para AgentCore sigue siendo experimental.

Probando el agente localmente

Reemplaza src/main.py por el siguiente código base:

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import os
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain.agents import create_agent
from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
from model.load import load_model

app = BedrockAgentCoreApp()
llm = load_model()

@app.entrypoint
async def invoke(payload):
 graph = create_agent(llm)
 prompt = payload.get("prompt", "What is Agentic AI?")
 result = await graph.ainvoke({"messages": [HumanMessage(content=prompt)]})
 return {"result": result["messages"][-1].content}

if __name__ == "__main__":
 app.run()

Ejecuta el agente en local:

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cd pythonlanggraph
agentcore dev

Y pruébalo desde otro terminal:

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agentcore invoke --dev '{"prompt": "who are you?"}'

Todo funciona… pero no hay memoria persistente.

Añadiendo memoria con LangGraph (solo local)

Ahora usamos MemorySaver de LangGraph para mantener contexto dentro de una sesión.

Esto funciona… hasta que reinicias el servidor.

En cuanto el proceso se reinicia, el estado se pierde.

Y aquí aparece el problema real.

El problema: reinicios = amnesia

Aunque LangGraph permite memoria en ejecución, esta es:

Volátil
Dependiente del proceso
No sobrevive a reinicios

Para resolver esto necesitamos memoria externa y persistente.

Aquí entra Amazon Bedrock AgentCore Memory.

Integrando Amazon Bedrock AgentCore Memory

Ahora actualizamos el agente para:

Guardar conversaciones en AgentCore Memory
Restaurar contexto incluso tras reinicios
Mantener sesiones coherentes usando session_id

El código crece, pero el concepto es claro:

LangGraph → memoria inmediata
AgentCore Memory → memoria persistente

El resultado es un agente que recuerda incluso después de reiniciar el runtime.

Probando memoria persistente

Haces una pregunta
Reinicias el servidor
Vuelves a preguntar usando el mismo session_id
El agente recuerda

Eso confirma que la memoria ya no depende del proceso, sino de AgentCore.

Importante: la extracción de memoria no es instantánea. Puede tardar unos segundos en estar disponible.

Despliegue en producción con CDK

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cd cdk
npm install
npm run cdk synth
npm run cdk deploy

Una vez desplegado, puedes invocar el agente pasando el session_id:

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agentcore invoke '{"prompt": "Who are you?"}' --session-id 'user-123456-conversation-87654321'

Si usas otro session_id, se crea una nueva sesión. Si reutilizas el anterior, el agente recuerda.

Permisos necesarios

No olvides añadir permisos de AgentCore Memory al rol del runtime:

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bedrock-agentcore:CreateMemory
bedrock-agentcore:CreateMemorySession
bedrock-agentcore:ListLongTermMemoryRecords
bedrock-agentcore:SearchLongTermMemories

Sin esto, la memoria no funcionará en producción.

Observabilidad

LangGraph + LangSmith, combinado con:

CloudWatch Logs
AgentCore Observability

te da una visión completa tanto del comportamiento del agente como del uso de memoria.

Es especialmente útil para entender qué se está almacenando y cuándo se recupera.

Limpieza de recursos

Cuando termines:

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cdk destroy --all

Y elimina la memoria manualmente:

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aws bedrock-agentcore-control delete-memory --memory-id <MEMORY_ID>

Conclusión

La mayoría de agentes hoy en día hablan bien, pero no recuerdan. Y sin memoria, no hay continuidad, solo sesiones aisladas.

Al combinar LangGraph con Amazon Bedrock AgentCore Memory, pasamos de agentes stateless a sistemas con contexto real, preparados para producción.

No es solo una mejora técnica. Es un cambio de paradigma.

A partir de aquí, los agentes dejan de ser demos… y empiezan a ser productos.

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

Kiro: El nuevo IDE de AWS que revoluciona la programación

Mon, 20 Oct 2025 17:30:00 +0200

Hace poco más de un mes salí de la lista de espera de Kiro, el nuevo entorno de desarrollo que AWS lanzó como respuesta a Windsurf y Cursor. En teoría, parecía otro IDE más con IA integrada. En la práctica, me encontré con algo mucho más distinto de lo que esperaba.

Cuando lo anunciaron en julio, muchos desarrolladores se lanzaron a probarlo, tantos que el acceso se cerró por saturación. Ahora que lo he usado a fondo, puedo decir que Kiro no intenta competir de frente con Windsurf o Cursor, sino que propone una idea un poco más ambiciosa: dejar atrás el “vibe coding” y centrarse en algo que ellos llaman desarrollo basado en especificaciones.

Aparentemente, hay al menos seis IDE importantes basados en bifurcaciones de Visual Studio Code; conozco Cursor, Windsurf, y ahora Kiro.

En este post, te cuento más sobre este último.

¿Qué es exactamente Kiro?

Según la documentación oficial de AWS, Kiro es un entorno de desarrollo integrado con inteligencia artificial pensado para construir proyectos desde una idea inicial hasta una aplicación completamente funcional (al menos eso aseguran). Suena como marketing, pero la diferencia clave es el proceso: en lugar de escribir prompts al vuelo para que el modelo genere código, aquí se trabaja a partir de especificaciones detalladas, una especie de plano técnico que define lo que quieres construir, cómo debe funcionar y qué tareas implica.

A diferencia de las herramientas de los competidores, que dependen en gran medida de la generación rápida de código a partir de un prompt, Kiro adopta un enfoque más estructurado conocido como desarrollo basado en especificaciones. En pocas palabras, no le dices “hazme esto”, sino “esto es lo que necesito, y aquí están los detalles”. Y Kiro se encarga de transformar esas especificaciones en código, documentación y hasta pruebas automatizadas. AWS promete que el resultado es más limpio, mantenible y sobre todo entendible por humanos.

Fun fact: “Kiro” significa encrucijada en japonés (きろ), una metáfora perfecta para la idea de combinar lo mejor del desarrollo de software tradicional con la aceleración impulsada por la IA.

La herramienta es compatible con los sistemas operativos Windows, macOS y Linux, y funciona con los lenguajes de programación más populares. Está basado en Code OSS (el núcleo de código abierto de Visual Studio Code), por lo que en su esencia es un fork de VSCode (como era de esperar) y está desarrollado y soportado íntegramente por AWS. No obstante, permite el acceso a él sin disponer de una cuenta.

Actualmente, se encuentra gratuito durante su fase de prueba, lo que supone una gran oportunidad para probarlo sin comprometerse a una suscripción (así que te animo a que le des una oportunidad).

¿Cómo instalarlo?

Al momento de escribir este post el acceso a Kiro ha sido liberado y por tanto es accesible para cualquier persona sin necesidad de pasar a través de una waitlist.

La instalación es muy sencilla, basta con seguir la siguiente guía paso a paso y en pocos minutos tendrás Kiro instalado. Esta guía muestra el proceso de instalación y configuración en el sistema operativo macOS, pero los pasos son prácticamente iguales en Windows y Linux.

Accede al sitio web oficial de Kiro

Accede a la página web oficial de Kiro.

Descargar el instalador

Haz clic en el botón de descarga en función de tu sistema operativo. En mi caso he utilizado macOS, por lo que descargo el archivo ejecutable .dmg.

Una vez descargado, ejecuta el instalador y sigue los pasos del asistente de configuración para completar el proceso.

Registro en Kiro

Una vez completada la instalación, Kiro te pedirá iniciar sesión. Puedes elegir entre varias opciones de inicio de sesión.

Ventajas de utilizar AWS Builder ID

Al iniciar sesión con AWS Builder ID, se desbloquea la integración directa con Amazon Q dentro de Kiro. Si tienes acceso a la versión Amazon Q Developer o Amazon Q Pro, puedes mejorar significativamente la experiencia al integrar el asistente basado en IA de AWS con Kiro y obtener de esta manera un análisis de código más detallado, explicaciones y asistencia durante el desarrollo. No es obligatorio, pero mejora mucho la experiencia.

Importar la configuración de Visual Studio Code (Opcional)

Por último, Kiro ofrece la opción de importar los ajustes y configuraciones existentes de VSCode de manera que se mantengan los temas, extensiones y preferencias que tienes en este IDE. Para esta guía, omitiremos este paso y continuaremos con la configuración predeterminada. Si al igual que yo prefieres partir de cero, la configuración por defecto funciona sin problemas.

¿Qué tiene de novedoso?

Al abrirlo, el diseño es muy similar a Visual Studio Code, lo que ayuda a sentirse en casa desde el primer minuto. Sin embargo, Kiro añade una barra lateral con secciones que no existen en otros IDE. Al abrir el panel, por defecto muestra 4 elementos: Specs, Agent Hooks, Agent Steering y MCP Servers.

Specs

Las Specs son una forma estructurada de construir y documentar funcionalidades que quieres desarrollar con Kiro. Aquí defines las especificaciones de tu proyecto. Es el corazón del sistema. Puedes iterar con el agente sobre los requisitos, el diseño y las tareas de implementación.

Ejemplos de casos de uso

Iterar con el agente sobre requerimientos, diseño y tareas de implementación.

Desarrollar de manera incremental funcionalidades complejas con control y retroalimentación.

Documentar el proceso desde la concepción hasta la implementación.

Agent Hooks

Los Agent Hooks son la capacidad de Kiro para crear acciones automáticas del agente que se ejecutan al producirse ciertos eventos. Básicamente, automatizan acciones que normalmente harías tú a mano.

Ejemplos de hooks

Al guardar un archivo de código, se activa automáticamente una acción para actualizar y ejecutar tests unitarios.

Al modificar strings de traducción, se actualizan y se asegura de que otros idiomas también se actualicen.

Hook manual de spell-check, en el que al hacer clic en el botón de “spell check”, revisa y corrige errores gramaticales en el archivo README.

Agent Steering

Steering permite incluir contexto adicional e instrucciones que guían el comportamiento de las interacciones con Kiro según el archivo o la tarea en la que estés trabajando. Por defecto, se almacenan en .kiro/steering/*.md y pueden ser:

Tipos de inclusión

Siempre incluidos (comportamiento por defecto)

Condicionales cuando se lee un archivo específico (usando front-matter con inclusion fileMatch y fileMatchPattern: ‘README*’)

Manuales cuando los proporcionas vía contexto con ‘#’ en el chat (configurado con inclusion manual)

MCP Servers

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar que permite a aplicaciones de IA conectarse con herramientas y servicios externos, extendiendo significativamente sus capacidades más allá del desarrollo básico. En nuestro caso la aplicación de IA que queremos potenciar es Kiro y para ello, se pueden emplear servidores MCP para dotarle de capacidades de conexión con APIs, bases de datos o aplicaciones de terceros con el fin de integrar workflows complejos.

Ejemplos de uso de MCP Servers

Integración con GitHub Conectar Kiro a un servidor MCP que gestione repositorios de GitHub y permita crear, revisar y fusionar pull requests automáticamente, sincronizar issues con las Specs del proyecto, y mantener el historial de cambios sin salir del IDE.

Conexión con bases de datos A través de un servidor MCP que exponga acceso a bases de datos (por ejemplo, PostgreSQL o DynamoDB), Kiro puede ejecutar consultas, analizar datos o validar esquemas según las Specs, ayudando en tareas de backend, migraciones o verificaciones de integridad.

Automatización de servicios externos Un MCP Server conectado a herramientas como Slack, Notion o Jira que permita a Kiro actualizar tareas, publicar reportes de progreso o notificar eventos del pipeline de desarrollo sin intervención manual, creando un flujo de trabajo más integrado y ágil.

AWS promete profundizar en esta última función en futuras actualizaciones, y por lo que he visto, hay mucho potencial.

En un futuro post mostraré el proceso de configuración de diferentes servidores MCP en Kiro y en Amazon Q CLI.

¿Por qué destaca Kiro?

En un mundo en el que las herramientas de programación con IA están surgiendo rápidamente, Kiro no intenta ser el más “creativo” ni el que genera más líneas de código por minuto. Su apuesta es la estructura.

En un panorama donde el “vibe coding” produce montañas de código difícil de mantener, Kiro propone una metodología más controlada y sostenible. Al hacer hincapié en las especificaciones y la automatización frente a las herramientas basadas en prompt únicamente, la filosofía detrás de Kiro pretende producir software listo para producción que no se desmorone cuando sea necesario escalarlo, depurarlo o simplemente, que no se convierta en una pesadilla mantenerlo en el tiempo.

En un futuro post mostraré un ejemplo completo de un caso de uso real de las features que ofrece Kiro.

Planes de pago

La facturación de Kiro se basa en créditos.

No obstante, actualmente tras el cierre de la fase beta, Kiro está en fase gratuita y, al registrarte, recibirás 500 créditos de bienvenida válidos durante 30 días.

Luego es posible continuar con el plan gratuito de 50 créditos mensuales o pasar a niveles de pago. AWS ofrece distintos niveles de precios flexibles diseñados en función del uso que los desarrolladores hacen de Kiro. Puedes pasar a niveles de pago que van desde Pro (20$ al mes), Pro+ (40$ al mes) hasta Power (200$ al mes) para aumentar la capacidad y cuota de uso de los modelos. Cada uno de los niveles de pago incluye la posibilidad de pagar los excedentes de uso de los LLM de manera flexible a 0,04$ por crédito adicional.

Cada acción que le pidas a Kiro que ejecute, desde generar especificaciones hasta ejecutar hooks consume créditos.

Es un modelo similar al de otras herramientas de IA, pero con la ventaja de poder probarlo a fondo antes de invertir (así que aprovecha la oportunidad).

En este enlace se encuentra una guía detallada de los modelos de suscripción existentes.

Novedades y cierre de la beta

Tras una beta masiva en la que más de 100.000 desarrolladores se lanzaron a probarlo en los primeros días, recientemente AWS ha liberado oficialmente Kiro para todos dejando atrás la fase beta.

Con esta versión llegan dos grandes mejoras: soporte para el modelo Claude Sonnet 4.5 de Antrophic y un nuevo agente llamado Auto, que selecciona automáticamente la mejor combinación de modelos según la tarea. En la práctica, esto hace que el sistema elija por ti si conviene usar un modelo más rápido, más barato o más preciso.

Reflexión final

Después de un mes usando Kiro, tengo la sensación de que AWS está intentando redefinir la programación asistida por IA. En lugar de perseguir la inmediatez del prompt, apuesta por una forma más reflexiva y estructurada de desarrollar.

No es una herramienta para quien solo quiere generar prototipos rápidos, sino para quienes buscan crear software serio, escalable y bien documentado. Kiro no elimina la necesidad de pensar, la reorganiza y te ayuda a hacerlo mejor.

En resumen, mientras otros IDEs se centran en “vibrar” con el código, Kiro intenta devolverle forma, orden y propósito. Y eso, sinceramente, se agradece.

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

Strands Agents 101: Introducción práctica a los agentes de IA en AWS

Mon, 20 Oct 2025 17:30:00 +0200

El desarrollo de la IA está cambiando rápidamente, pasando de interacciones simples basadas en prompts a sistemas agénticos: IA que puede razonar, planificar y ejecutar acciones. El SDK de Strands Agents es un framework open source de AWS diseñado para simplificar la construcción de este tipo de agentes siguiendo un enfoque impulsado por el modelo, en el que los modelos de lenguaje grandes (LLM) se encargan del razonamiento y de la selección de herramientas con un código de orquestación mínimo.

En lugar de dedicar meses a construir pipelines complejos, Strands permite a los desarrolladores crear agentes inteligentes y listos para producción en cuestión de días. Esta guía introduce a los principiantes en los fundamentos, los recursos necesarios y los bloques de construcción principales para empezar con confianza.

¿Qué es Strands Agents?

Strands Agents es un SDK en Python que permite a los desarrolladores crear agentes de IA capaces de:

Razonar y planificar utilizando LLMs.
Llamar a herramientas (funciones) para realizar acciones reales.
Integrarse de forma natural con servicios de AWS.
Ejecutarse sobre múltiples proveedores de LLM.

A diferencia de los scripts tradicionales de chatbots, Strands se centra en el diseño de agentes preparados para producción, haciendo énfasis en la observabilidad, la flexibilidad y la reducción de boilerplate.

Conceptos clave de Strands Agents

La definición más simple de un agente es la combinación de tres elementos:

Modelo LLM
Herramientas
Un prompt

El agente utiliza estos tres componentes para completar una tarea, a menudo de forma autónoma. La tarea del agente puede ser responder una pregunta, generar código, planificar unas vacaciones u optimizar una cartera financiera. En un enfoque impulsado por el modelo, el agente utiliza el modelo para dirigir dinámicamente sus propios pasos y para usar herramientas con el fin de completar la tarea especificada.

Para definir un agente con el SDK de Strands Agents, se definen estos tres componentes en el código:

Modelo

Strands ofrece un soporte flexible de modelos. Puedes utilizar:

Cualquier modelo de Amazon Bedrock que soporte uso de herramientas y streaming
Un modelo de la familia Claude de Anthropic a través de la API de Anthropic
Un modelo de la familia Llama mediante la API de Llama
Ollama para desarrollo local
Muchos otros proveedores como OpenAI a través de LiteLLM
Tu propio proveedor de modelos personalizado con Strands

Herramientas

Puedes elegir entre miles de servidores publicados del Model Context Protocol (MCP) para usarlos como herramientas de tu agente. Strands también proporciona más de 20 herramientas de ejemplo preconstruidas, incluidas herramientas para manipular archivos, realizar peticiones API e interactuar con APIs de AWS. Cualquier función en Python puede usarse fácilmente como herramienta simplemente utilizando el decorador @tool de Strands.

Prompt

Proporcionas un prompt en lenguaje natural que define la tarea del agente, como responder una pregunta de un usuario final. También puedes proporcionar un system prompt que define instrucciones generales y el comportamiento deseado del agente.

Un agente interactúa con su modelo y sus herramientas en un bucle hasta completar la tarea proporcionada por el prompt. Este bucle agéntico es el núcleo de las capacidades de Strands. El bucle agéntico de Strands aprovecha al máximo lo potentes que se han vuelto los LLM y su capacidad nativa para razonar, planificar y seleccionar herramientas.

En cada iteración, Strands invoca al LLM con el prompt y el contexto del agente, junto con una descripción de las herramientas disponibles. El LLM puede:

Responder en lenguaje natural al usuario final
Planificar una serie de pasos
Reflexionar sobre pasos anteriores del agente
Seleccionar una o más herramientas para usar

Cuando el LLM selecciona una herramienta, Strands se encarga de ejecutarla y de devolver el resultado al LLM. Cuando el LLM completa su tarea, Strands devuelve el resultado final del agente.

Filosofía de diseño principal (enfoque impulsado por el modelo)

Strands desplaza la complejidad desde el desarrollador hacia el propio modelo. En lugar de codificar árboles de decisión o flujos de trabajo:

El LLM razona sobre la tarea.
El LLM decide cuándo usar herramientas.
El desarrollador define capacidades, no el flujo de control.

Esto reduce drásticamente el código de orquestación y mejora la mantenibilidad.

Cómo funcionan los Strands Agents (Agentic Loop)

Para entender realmente por qué Strands requiere tan poco código de orquestación, es útil observar cómo opera internamente un agente. En el núcleo de Strands se encuentra un bucle agéntico, en el que el agente razona, actúa y refina continuamente su respuesta coordinando un modelo y un conjunto de herramientas.

Este bucle comienza cuando un prompt del usuario invoca al agente. El agente reenvía el prompt al modelo, que razona sobre la solicitud y decide si puede responder directamente o si necesita usar una herramienta. Si se requiere una herramienta, el agente la ejecuta y pasa el resultado de vuelta al modelo para un razonamiento adicional. Este ciclo puede repetirse varias veces hasta que el modelo determina que la tarea está completa.

Una vez finalizado el razonamiento, el agente devuelve una respuesta final, bien estructurada, al usuario. Dado que el propio modelo decide cuándo y cómo usar las herramientas, los desarrolladores no necesitan escribir flujos de trabajo complejos, comprobaciones condicionales ni máquinas de estados. Esto es lo que hace que Strands sea a la vez potente y accesible para principiantes.

En resumen, los agentes de Strands no solo responden: piensan, actúan y se adaptan a través de este agentic loop.

Proveedor de modelos por defecto: Amazon Bedrock

Por defecto, Strands utiliza Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado de AWS que proporciona acceso a modelos fundacionales de alta calidad, como Anthropic Claude, a través de una API unificada.

AWS Bedrock se encarga de:

Infraestructura y escalado
Selección y actualización de modelos
Seguridad e integración con IAM

🔗 AWS Bedrock Overview

Herramientas de Strands Agents

Strands proporciona un ecosistema rico de herramientas a través del repositorio oficial de herramientas. Estas herramientas permiten que los agentes vayan más allá de la generación de texto y realicen operaciones reales.

🔗 Strands Agents Tools (Repositorio oficial)

Las capacidades disponibles incluyen:

Cálculo matemático y simbólico
Lectura y escritura de archivos
Peticiones HTTP
Ejecución de Python
Interacción con servicios de AWS
Memoria y recuperación de conocimiento

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de contar con:

Python 3.10 o superior
Una cuenta de AWS configurada localmente
Conocimientos básicos de Python (recomendado)

Instalación

Instala el SDK de Strands y el paquete de herramientas usando pip:

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pip install strands-agents strands-agents-tools

Una vez instalado, ya puedes crear tu primer agente.

Creando tu primer agente con Strands

Un agente de Strands puede inicializarse únicamente con un system prompt:

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from strands import Agent

agent = Agent(
 system_prompt="You are a helpful assistant that provides concise answers."
)

response = agent("Hello! What can you do?")
print(response)

Por defecto, este agente se ejecuta sobre AWS Bedrock utilizando un modelo Claude seleccionado según tu región de AWS, sin necesidad de configuración manual del modelo.

Añadiendo herramientas a un agente

Las herramientas otorgan a los agentes la capacidad de actuar. Strands soporta herramientas integradas y herramientas personalizadas mediante el decorador @tool.

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from strands import Agent, tool
from strands_tools import calculator

@tool
def weather():
 """Return current weather (dummy implementation)."""
 return "sunny"

agent = Agent(
 tools=[calculator, weather],
 system_prompt="You can perform calculations and provide weather updates."
)

print(agent("What is 12 * 8?"))

Invocación directa de herramientas (depuración y pruebas)

Las herramientas también pueden invocarse directamente sin pasar por el bucle de razonamiento del agente:

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agent.tool.calculator(
 expression="x^2 + 2x",
 mode="derive",
 wrt="x"
)

Esto resulta útil para depurar, probar lógica o utilizar herramientas dentro de otras herramientas.

Logging y observabilidad

Strands se integra con el módulo estándar de logging de Python, proporcionando visibilidad sobre el comportamiento del agente:

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import logging
from strands import Agent

logging.getLogger("strands").setLevel(logging.DEBUG)

logging.basicConfig(
 format="%(levelname)s | %(name)s | %(message)s",
 handlers=[logging.StreamHandler()]
)

agent = Agent()
agent("Hello!")

Esto ayuda a rastrear:

Decisiones del modelo
Uso de herramientas
Errores y comportamiento de recuperación

Proveedores de modelos en Strands

Aunque AWS Bedrock es el proveedor por defecto, Strands soporta múltiples proveedores de LLM:

Amazon Bedrock
APIs compatibles con OpenAI
Anthropic
LiteLLM
Ollama (modelos locales)
Proveedores personalizados

Especificar explícitamente un modelo de Bedrock

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from strands import Agent

agent = Agent(
 model="us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"
)

print(agent.model.config)

Configuración avanzada de modelos

Para un control más preciso, puedes configurar directamente un proveedor:

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from strands.models import BedrockModel
from strands import Agent

bedrock_model = BedrockModel(
 model_id="us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0",
 region_name="us-west-2",
 temperature=0.3
)

agent = Agent(model=bedrock_model)

Por qué Strands es accesible para principiantes

Strands hace que el desarrollo de agentes sea más sencillo al:

Reducir el boilerplate de orquestación
Utilizar abstracciones claras y declarativas
Soportar logging estándar de la industria
Ofrecer integraciones flexibles de modelos
Alinearse de forma natural con los flujos de trabajo de AWS

Recursos necesarios para principiantes

Strands SDK: https://github.com/strands-agents/sdk-python
Strands Tools: https://github.com/strands-agents/tools
AWS Bedrock: https://aws.amazon.com/bedrock/
Documentación oficial: https://strandsagents.com/latest

Conclusión

Strands Agents proporciona una base limpia y preparada para el futuro para cualquiera que empiece con IA agéntica. Al permitir que los modelos gestionen el razonamiento y la toma de decisiones, Strands permite a los desarrolladores centrarse en definir capacidades en lugar de gestionar la complejidad.

Esta guía para principiantes cubre todo lo necesario para empezar. A medida que tus casos de uso crecen, Strands escala de forma fluida: desde agentes simples hasta sistemas autónomos y multiagente.

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

Configura un repositorio Nexus con Docker y AWS EC2 en minutos

Tue, 07 Oct 2025 10:30:00 +0200

¿Quieres un repositorio central para manejar dependencias y artefactos en tus proyectos? ¡Sonatype Nexus es la solución! En este tutorial, aprenderás a instalar y configurar un Nexus Repository usando Docker en una instancia de AWS EC2.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener lo siguiente:

Docker instalado en tu instancia de EC2. Revisa mi artículo sobre cómo instalar Docker en una instancia EC2.
Conocer los requisitos del sistema de Nexus (revisa la documentación oficial).

Paso 1: Crear un volumen persistente

Para evitar perder datos si el contenedor se detiene, primero crearemos un volumen en Docker:

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docker volume create --name nexus-data

Después de crear el volumen, puedes listar los volúmenes disponibles para asegurarte de que se haya creado correctamente:

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docker volume ls

Paso 2: Ejecutar el contenedor de Nexus

Usaremos la imagen oficial de Nexus para lanzar el servicio:

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docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v nexus-data:/nexus-data sonatype/nexus3

Verifica que la imagen de Nexus se haya descargado correctamente:

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docker images | grep nexus3

Si el contenedor no aparece en ejecución al usar el comando docker ps, ejecútalo manualmente:

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docker start nexus

Por defecto, Nexus Repository Manager estará disponible en el puerto 8081.

Paso 3: Esperar la inicialización

Dale uno o dos minutos para que el contenedor se inicie completamente.

Prueba rápida: Abre tu navegador y visita http://<IP_de_tu_EC2>:8081. Deberías ver la interfaz de Nexus Repository.

Prueba alternativa con cURL:

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curl http://<IP_de_tu_EC2>:8081

Paso 4: Obtener la contraseña del administrador

Nexus genera una contraseña de administrador única la primera vez que se inicia. Para obtenerla:

Usa el siguiente comando para leer el archivo admin.password dentro del contenedor:

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docker container exec nexus cat /nexus-data/admin.password

El resultado será algo como:

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90ae9815-05c3-43f1-9ad0-cb83a1d6780e

Paso 5: Inicia sesión en el panel de administración

Ve a http://<IP_de_tu_EC2>:8081
Inicia sesión con:
- Usuario: admin
- Contraseña: (la que obtuviste en el paso anterior)

Paso 6: Configurar Nexus según tus necesidades

Desde el panel de administración, puedes:

Crear repositorios para Maven, NPM, Docker, y más.
Configurar permisos y usuarios.
Integrar Nexus con tus pipelines de CI/CD.

🔑 Tips importantes para la configuración inicial

1. Cambio obligatorio de contraseña

Al iniciar sesión por primera vez como administrador, Nexus te solicitará que cambies la contraseña inicial. Asegúrate de que la nueva contraseña cumpla con los siguientes requisitos:

Al menos una letra mayúscula y una minúscula.
Al menos un número.
Al menos un símbolo especial (.!@#$%^&*()).
Longitud mínima de 8 caracteres.

2. Acceso anónimo

Durante la configuración inicial, Nexus te dará la opción de habilitar o deshabilitar el acceso anónimo:

Habilitar acceso anónimo: Los usuarios podrán buscar, navegar y descargar componentes de los repositorios sin necesidad de credenciales. Esto puede ser útil para proyectos públicos, pero debes evaluar los riesgos para tu organización.
Deshabilitar acceso anónimo: Requiere credenciales para todos los usuarios y herramientas de compilación, lo que es más seguro pero puede ser menos conveniente.

Recomendación: Si estás configurando Nexus para un entorno corporativo, considera deshabilitar el acceso anónimo para mantener un control más estricto sobre quién puede acceder a tus repositorios.

¿Listo para potenciar tus proyectos? 🚀

Ahora tienes un Nexus Repository completamente funcional corriendo en tu instancia EC2.

¿Te quedaron dudas? ¿O quizás ya tienes experiencia usando Nexus? ¡Comparte tus preguntas o experiencias en los comentarios! 👇🏻

Cómo instalar MySQL en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Wed, 10 Sep 2025 10:30:00 +0200

¿Estás trabajando con una instancia EC2 usando Amazon Linux 2023 y necesitas MySQL? A diferencia de versiones anteriores, MySQL ya no viene preinstalado, y el proceso de instalación puede ser algo confuso. ¡Pero no te preocupes! Aquí tienes una guía paso a paso para instalarlo sin complicaciones y configurarlo adecuadamente.

1. Descarga el archivo RPM de MySQL

El primer paso es descargar el archivo del repositorio de MySQL. Esto te permitirá acceder a las versiones más recientes:

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sudo wget https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el9-1.noarch.rpm

2. Instala el archivo RPM

Este archivo configurará el repositorio necesario para la instalación:

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sudo dnf install mysql80-community-release-el9-1.noarch.rpm -y

3. Importa la clave pública de MySQL

Para evitar problemas con la autenticación de los paquetes, importa la clave GPG de MySQL:

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sudo rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2023

4. Instala MySQL según tus necesidades

Solo cliente MySQL:

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sudo dnf install mysql-community-client -y

Servidor MySQL (incluye cliente):

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sudo dnf install mysql-community-server -y

5. Configura el servidor MySQL

Inicia el servicio y asegúrate de que arranque automáticamente con el sistema:

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sudo systemctl start mysqld
sudo systemctl enable mysqld

Verifica que el servicio esté funcionando:

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sudo systemctl status mysqld

📸 Aquí tienes un ejemplo de cómo debería verse el estado del servicio:

6. Configuración inicial de MySQL

Antes de usar MySQL, necesitas realizar una configuración inicial. Primero, encuentra la contraseña temporal generada durante la instalación:

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sudo grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log

🔑 Un ejemplo del resultado se muestra a continuación:

A continuación, ejecuta el script de configuración inicial:

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sudo mysql_secure_installation

Recomendaciones al configurar la contraseña

1. Cumple con los requisitos de seguridad:

Al menos una letra mayúscula y una minúscula.
Al menos un número.
Al menos un símbolo especial (.!@#$%^&*()).
Longitud mínima de 8 caracteres.

Si no cumples con estos criterios, verás un error como este:

ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements.

2. Evalúa el nivel de seguridad:

MySQL te mostrará un porcentaje que indica qué tan segura es tu contraseña. Un nivel del 100% indica la máxima seguridad.

3. Ajusta la política de validación (opcional):

Si prefieres contraseñas menos estrictas, puedes modificar la política de validación en el archivo /etc/my.cnf o mediante comandos dentro de MySQL.

¿Qué hace el script `mysql_secure_installation`?

Este script te guía para realizar ajustes clave en la configuración de seguridad:

Cambiar la contraseña de root: Usa una contraseña fuerte siguiendo las recomendaciones anteriores.
Deshabilitar usuarios anónimos: Esto evita accesos no autorizados.
Eliminar la base de datos de prueba: Protege tu sistema eliminando datos predeterminados.
Restringir el acceso remoto: Asegura que solo se pueda acceder desde la máquina local.

Vista del asistente de configuración

📸 Aquí tienes capturas de pantalla de cómo se ve el asistente durante su ejecución:

¡Listo! 🎉

Ahora tienes MySQL completamente instalado y configurado en tu instancia EC2 con Amazon Linux 2023.

¿Tienes alguna duda o quieres compartir tu experiencia? ¡Déjalo en los comentarios! 👇🏻

¿Cómo solucionar el error 'GPG key is already installed' al instalar MySQL en Amazon Linux 2023?

Sat, 09 Aug 2025 10:30:00 +0200

Si estás intentando instalar MySQL en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023, probablemente te encuentres con este molesto error relacionado con las claves GPG:

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The GPG keys listed for the "MySQL 8.0 Community Server" repository are already installed but they are not correct for this package.

Esto sucede porque MySQL actualizó sus claves GPG recientemente y algunas versiones del repositorio intentan utilizar claves obsoletas. Aquí tienes cómo resolver este problema y por qué ocurre.

¿Qué causa este error?

Las claves GPG son utilizadas para verificar la integridad y autenticidad de los paquetes descargados. Sin embargo, la clave antigua RPM-GPG-KEY-mysql-2022 expiró el 14 de diciembre de 2023, y los paquetes más recientes (a partir de MySQL 8.0.36) ahora requieren la nueva clave RPM-GPG-KEY-mysql-2023

Por esta razón, aunque el repositorio configure automáticamente la clave anterior, falla al verificar los paquetes más recientes.

Cómo resolver el error

Sigue estos pasos para importar la nueva clave GPG y completar la instalación de MySQL.

1. Eliminar claves GPG obsoletas

Asegúrate de eliminar cualquier clave antigua que pueda estar causando conflictos.

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sudo rpm -e gpg-pubkey-3a79bd29

Nota: 3a79bd29 es la clave antigua. Si ves otra clave conflictiva en los mensajes de error, reemplázala por el identificador correspondiente.

2. Importar la nueva clave GPG de 2023

Descarga e importa manualmente la nueva clave GPG:

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sudo rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2023

3. Reintentar la instalación de MySQL

Ahora puedes volver a instalar MySQL sin problemas:

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sudo yum install mysql-community-server -y

Verifica las claves activas

Para confirmar que las claves correctas están instaladas, utiliza este comando:

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rpm -qa gpg-pubkey

Deberías ver algo como:

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gpg-pubkey-a8d3785c-<timestamp>

El identificador a8d3785c corresponde a la nueva clave GPG válida para los paquetes MySQL recientes.

Un vistazo al futuro

Según el informe de errores de MySQL, estas claves se actualizan periódicamente. Es buena práctica:

Consultar siempre las notas de lanzamiento o la documentación oficial de MySQL.
Verificar la vigencia de las claves GPG antes de instalar o actualizar paquetes.

Conclusión

Este problema puede parecer frustrante, pero ahora que sabes cómo solucionarlo, podrás instalar MySQL sin contratiempos en tu instancia EC2 con Amazon Linux 2023.

Si tienes alguna duda o te encuentras con otro error, ¡déjalo en los comentarios! Estoy aquí para ayudarte. 😊

Crea tu coach personal para las certificaciones de AWS con Claude y Amazon Bedrock

Thu, 07 Aug 2025 17:30:00 +0200

Prepararse para una certificación de AWS se parece mucho a entrenar para una maratón; es emocionante, desafiante y, en ocasiones, un poco abrumador. Entre el trabajo, la vida personal y la enorme cantidad de material de estudio disponible, mantener la constancia y la claridad puede convertirse en todo un reto. Ahora bien, ¿imaginas contar con un entrenador disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que te guíe paso a paso, te plantee preguntas cuando lo necesites y te ayude a estudiar de forma más inteligente?

En esta guía exploraremos cómo usar la IA generativa a través de los modelos Claude de Anthropic con Amazon Bedrock, el servicio de GenAI totalmente gestionado de AWS con el que podrás crear tu propio entrenador personal de certificación. Este asistente puede ayudarte a reforzar conceptos clave, simplificar ideas complejas y mantener el ritmo hacia tus objetivos de aprendizaje.

Al final de este artículo, comprenderás cómo aprovechar el poder de Amazon Bedrock y Claude Sonnet 4 para crear una experiencia de estudio personalizada que se adapte a tu estilo, ritmo de aprendizaje y tus objetivos de certificación.

Así que, si estás list@ para mejorar tu preparación para las certificaciones de AWS con técnicas de estudio basadas en IA, esta guía será tu mejor aliada para transformar por completo tu enfoque de aprendizaje.

Comprender cómo la IA puede ser tu aliada de estudio

Antes de configurar nada, conviene entender el papel que puede desempeñar la IA en tu proceso de preparación. Los modelos de lenguaje grandes (LLM), como los de Anthropic, pueden actuar como compañeros de estudio siempre disponibles. Piensa en ellos como un compañero de estudio incansable, dispuesto a ayudarte cuando algo se te atasca.

Amazon Bedrock ofrece acceso a una amplia gama de modelos de IA desarrollados por empresas líderes del sector como Anthropic, AI21 Labs, Amazon, Cohere, Meta, Mistral AI, OpenAI o Stability AI. Estos modelos son capaces de adaptar sus respuestas a tus necesidades de aprendizaje, desglosar temas complejos en partes más comprensibles y proporcionar retroalimentación inmediata sobre tus preguntas. Lo mejor de todos, es un servicio completamente gestionado por AWS, por lo que, su uso es muy sencillo.

La gran ventaja es la flexibilidad: puedes estudiar temprano en la mañana, tarde por la noche o en cualquier momento que se adapte a tus necesidades. Tu asistente de IA estará siempre disponible para mantenerte enfocado y ayudarte a progresar a tu ritmo.

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de contar con los permisos adecuados en Identity and Access Management (IAM) que permita el acceso al modelo en cuestión. En la documentación oficial encontrarás ejemplos de políticas basadas en identidades para Amazon Bedrock.

Recientemente, AWS ha eliminado la necesidad de habilitar los modelos fundacionales (FM) así que, ahora puedes hacer uso de ellos sin tener que activarlos previamente. Recuerda que el servicio funciona bajo un esquema de pago por uso (pay as you go) por lo que, solo pagarás por el tiempo o los recursos que utilices. Puedes monitorear tus costos fácilmente desde la consola de administración de AWS, lo que te ayudará a controlar y gestionar los costes de forma eficaz.

En este enlace puedes consultar los precios de Amazon Bedrock para obtener más información sobre los costes específicos de cada modelo básico.

Configuración del entorno de estudio con IA

Para configurar el entorno de estudio, siga estos pasos:

Habilitar el acceso de uso al modelo Los usuarios tienen que tener permisos IAM para acceder al modelo Claude Sonnet 4 (o el LLM elegido) desde la consola de Amazon Bedrock.

{ “Version”:“2012-10-17”, “Statement”: [ { “Sid”: “ProvisionedThroughputModelInvocation”, “Effect”: “Allow”, “Action”: [ “bedrock:InvokeModel”, “bedrock:InvokeModelWithResponseStream” ], “Resource”: “arn:aws:bedrock:eu-west-1:${aws:username}:provisioned-model/${aws:modelId}” } ] }

Seleccionar el modelo adecuado En el entorno de pruebas Amazon Bedrock Chat/Text, selecciona Claude Sonnet 4 entre los modelos base disponibles.
Definir un mensaje del sistema (System prompt) Este mensaje establece el contexto inicial del asistente, es decir, su rol, tono y enfoque. Por ejemplo:

“You are an expert AWS Certification Coach with deep knowledge of AWS services and certification exams. You specialize in the AWS Solutions Architect Associate certification. Use the documentation uploaded to understand the exam you are generating questions for. Always base your answers on official AWS documentation and best practices. Keep explanations clear and focused on exam-relevant details. If unsure about any information, acknowledge the uncertainty and refer to official AWS documentation.”

Si lo prefieres en español:

“Eres un experto entrenador en certificaciones de AWS, especializado en el examen de AWS Solutions Architect Associate. Basa tus respuestas en la documentación oficial y las mejores prácticas. Si no estás seguro de una información, indícalo y sugiere consultar la documentación de AWS.”

Ajustar comportamiento del modelo

Subir recursos al entorno de chat El modelo funcionará mejor si le proporcionas documentación oficial y materiales relevantes. Así podrá generar respuestas precisas y alineadas con los temas del examen. Esto garantiza que tu compañero de IA tenga acceso a los detalles específicos necesarios para una preparación eficaz del examen.

Junto con el documento adjunto:

“Please use this AWS Solutions Architect Associate exam guide as reference material for our discussion. This document contains the official exam content and objectives.”

Si procedes en español:

“Utiliza esta guía del examen AWS Solutions Architect Associate como material de referencia para nuestra conversación. Este documento contiene el contenido y los objetivos oficiales del examen.”

Cómo crear indicaciones de estudio efectivas

La ingeniería de prompts, es decir, la práctica de elaborar instrucciones eficaces para los modelos de IA, es todo un arte: la calidad de tu pregunta define la calidad de la respuesta. Cuanto más específica sea tu instrucción, más útil será el resultado.

Por ejemplo, en lugar de preguntar simplemente “¿Qué es Amazon S3?”, puedes formular “Menciona tres diferencias clave entre Amazon S3 y Amazon EBS para el examen de AWS Solutions Architect Associate”.

Algunas ideas de prompts prácticos:

Caso 1: Preguntas de práctica

“Generate a multiple choice, scenario-based question about S3 lifecycle policies. Include a detailed explanation for the correct answer.”

“Generate 5 practice multiple choice questions about Amazon RDS, and explain the correct answers thoroughly.”

“Generate a multiple choice question about AWS Lambda service pricing model.”

En español:

“Genera una pregunta de opción múltiple basada en escenarios sobre políticas de ciclo de vida en Amazon S3 y explica la respuesta correcta.”

“Crea cinco preguntas de práctica sobre Amazon Aurora y detalla las soluciones.”

“Genera una pregunta de opción sobre el modelo de pago del servicio AWS Lambda”.

Caso 2: Aprendizaje basado en escenarios

Tras realizar un laboratorio en AWS SimuLearn, puedes ampliar tu comprensión con prompts como:

“Explain how Auto Scaling works with ELB and CloudWatch using a real-world ecommerce scenario. Include key configuration considerations.”

Si continuas en español:

“Explica cómo funciona Auto Scaling con ELB y CloudWatch usando un escenario real de comercio electrónico. Incluye consideraciones clave en la configuración de todos los recursos.”

Caso 3: Refuerzo de conceptos

Para repasar fundamentos:

“Explain the AWS shared responsibility model using an analogy. Then highlight 3 key elements that frequently appear on the Solutions Architect Associate exam.”

Si la conversación es español:

“Explica el modelo de responsabilidad compartida de AWS usando una analogía y destaca tres puntos clave que suelen aparecer en el examen de Solutions Architect Associate.”

Equilibrar la IA con métodos tradicionales

La clave está en usar la IA como complemento, no como sustituto. Para ello, te aconsejo que crees bloques de estudio estructurados con pausas breves entre sesiones. La IA puede ayudarte a reforzar lo aprendido y resolver dudas, pero el conocimiento sólido viene del trabajo práctico y la constancia. Al mismo tiempo, puedes apoyarte en laboratorios de AWS, y de herramientas como AWS Cloud Quest.

Al final de cada sesión, puedes usar Bedrock para hacer comprobaciones rápidas de conceptos o practicar preguntas tipo examen. Y, por supuesto, verifica siempre tus respuestas con la documentación oficial.

Reflexión final

Mientras avanzas hacia tu certificación, prueba tu asistente de IA y descubre cómo puede simplificar temas complejos, ponerte a prueba con ejercicios personalizados y mantener tu motivación constante.

Si más adelante quieres ir un paso más allá, explora el Generative AI Application Builder en AWS para crear tus propias aplicaciones de IA.

Y recuerda, tu éxito depende tanto de la tecnología como de tu constancia. Combinar el poder de la IA con una estrategia de estudio disciplinada es, sin duda, la mejor manera de prepararte para cualquier certificación.

Adicionalmente, complementa tu estudio asistido por IA con los recursos de AWS Skill Builder y AWS Educate. Aprovecha y conecta con compañeros a través de la comunidad certificada de AWS para obtener apoyo adicional y oportunidades de networking.

Si este artículo te ha resultado útil o tienes alguna pregunta, puedes contactar conmigo en LinkedIn.

Cómo instalar tu propio servidor Gitea en EC2

Sun, 20 Jul 2025 10:30:00 +0200

¿Buscas tener tu propio servidor Git? Configurar un servidor Gitea en una instancia EC2 con Amazon Linux es más sencillo de lo que parece. Sigue estos pasos para instalar y configurar Gitea y gestionar tus repositorios en la nube.

Instalación de Gitea

1. Actualizar y preparar el entorno

1. Actualiza los paquetes e instala los requisitos:

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sudo yum update -y
sudo yum install -y git wget mariadb105-server mariadb105 jq

2. Configura y habilita MariaDB:

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sudo systemctl enable mariadb
sudo systemctl start mariadb
sudo mysql_secure_installation

2. Configurar la base de datos

1. Accede a MariaDB:

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sudo mysql -u root -p

2. Crea una base de datos y usuario para Gitea:

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CREATE DATABASE gitea;
CREATE USER 'gitea'@'localhost' IDENTIFIED BY 'tu-contraseña';
GRANT ALL PRIVILEGES ON gitea.* TO 'gitea'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

3. Instalar Gitea

1. Descarga el binario de Gitea:

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wget -O gitea https://dl.gitea.io/gitea/1.21.4/gitea-1.21.4-linux-amd64

2. Asigna permisos y mueve el binario:

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chmod +x gitea
sudo mv gitea /usr/local/bin/

3. Crea directorios necesarios:

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sudo mkdir -p /var/lib/gitea/{custom,data,log}
sudo chown -R ec2-user:ec2-user /var/lib/gitea
sudo chmod -R 750 /var/lib/gitea
sudo mkdir -p /etc/gitea
sudo chown -R ec2-user:ec2-user /etc/gitea

4. Crear un servicio para Gitea

1. Crea un archivo de servicio en systemd:

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sudo nano /etc/systemd/system/gitea.service

2. Añade la siguiente configuración:

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[Unit]
Description=Gitea
After=syslog.target
After=network.target
After=mariadb.service

[Service]
RestartSec=2s
Type=simple
User=ec2-user
Group=ec2-user
WorkingDirectory=/var/lib/gitea
ExecStart=/usr/local/bin/gitea web --config /etc/gitea/app.ini
Restart=always
Environment=USER=ec2-user HOME=/var/lib/gitea GITEA_WORK_DIR=/var/lib/gitea

[Install]
WantedBy=multi-user.target

3. Guarda, recarga y habilita el servicio:

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sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable gitea
sudo systemctl start gitea

5. Configurar Gitea desde el navegador

Abre un navegador y ve a: http://<tu-ip-pública>:3000.
Completa la configuración:
- Base de datos:
  - Tipo: MySQL.
  - Host: 127.0.0.1:3306.
  - Nombre: gitea.
  - Usuario: gitea.
  - Contraseña: Tu contraseña configurada.
  - URL: http://<tu-ip-pública>:3000.

6. Redirigir tráfico al puerto 80 (Opcional)

1. Haz que Gitea esté disponible en el puerto 80 con iptables:

1

sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 3000

2. Guarda los cambios para que sean persistentes:

1
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sudo yum install -y iptables-services
sudo service iptables save

¡Todo listo!

Ahora tienes un servidor Gitea corriendo en tu instancia EC2. ¿Qué sigue? Agrega tus repositorios y comienza a colaborar.

Si tienes preguntas o quieres mejorar la configuración, ¡déjalo en los comentarios! 👇🏻

Cómo instalar Docker en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023 y Ubuntu

Tue, 17 Jun 2025 10:30:00 +0200

Docker es una plataforma increíble que te permite empaquetar, desplegar y ejecutar aplicaciones en contenedores. Estos contenedores son ligeros, portátiles y consistentes, lo que hace que el desarrollo y despliegue de software sean mucho más eficientes.

En este artículo, te mostraré cómo instalar Docker en una instancia de AWS EC2 usando dos sistemas operativos populares: Amazon Linux 2023 y Ubuntu. También incluiré consejos útiles para diagnosticar problemas comunes con contenedores.

Configura tu instancia EC2

Antes de comenzar, asegúrate de tener:

Una instancia de EC2 lanzada con acceso SSH habilitado.
Permisos de administrador para instalar paquetes y configurar el sistema.

Instalación en Amazon Linux 2023

1. Actualiza tu sistema

Es importante tener el sistema actualizado antes de instalar Docker:

1

sudo dnf update -y

2. Instala Docker

Amazon Linux 2023 utiliza el administrador de paquetes dnf. Instala Docker con:

1

sudo dnf install docker -y

3. Inicia y habilita Docker

Después de instalar Docker, debes iniciar el servicio y habilitarlo para que se ejecute automáticamente al reiniciar:

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sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

4. Verifica la instalación

Asegúrate de que Docker esté instalado y en ejecución:

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docker --version
sudo systemctl status docker

5. Añade tu usuario al grupo Docker

Esto evita que tengas que usar sudo cada vez que ejecutas un comando de Docker:

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sudo usermod -aG docker $USER
# Cierra sesión y vuelve a iniciar para aplicar los cambios.

Instalación en Ubuntu

1. Actualiza tu sistema

Asegúrate de que tu sistema tenga las últimas actualizaciones:

1

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. Instala dependencias necesarias

Docker requiere ciertos paquetes adicionales para funcionar correctamente:

1

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y

3. Añade la clave GPG y el repositorio oficial de Docker

Esto asegura que instalaremos la última versión estable de Docker:

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curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

4. Instala Docker

Actualiza los paquetes disponibles e instala Docker:

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sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

5. Inicia y habilita Docker

Igual que en Amazon Linux, inicia y habilita Docker:

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sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

6. Añade tu usuario al grupo Docker

Al igual que en Amazon Linux:

1
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sudo usermod -aG docker $USER
# Cierra sesión y vuelve a iniciar para aplicar los cambios.

Diagnóstico de problemas comunes con contenedores

A veces, los contenedores pueden presentar problemas durante su creación o ejecución. Aquí hay algunos pasos útiles para identificar y solucionar errores:

Verifica el estado del contenedor

Asegúrate de que el contenedor se haya creado y revisa su estado:

1

docker ps -a

Busca en la columna STATUS algo como Exited (1) o similar. Esto indica que el contenedor intentó ejecutarse pero falló.

Revisa los logs del contenedor

Obtén los registros del contenedor para identificar posibles errores o advertencias:

1

docker logs <nombre_contenedor>

Esto te mostrará mensajes útiles para diagnosticar el problema.

Verifica los requisitos de memoria

Algunas aplicaciones requieren una cantidad mínima de memoria para funcionar. Verifica la memoria disponible en tu instancia con:

1

free -h

Si la memoria es insuficiente, considera aumentar los recursos de tu instancia o utiliza una máquina con más capacidad.

Revisa los permisos del volumen

Si tu contenedor usa volúmenes, asegúrate de que estén correctamente configurados:

1

docker volume inspect <nombre_volumen>

Esto te mostrará detalles del volumen, como su ubicación en el sistema de archivos y los permisos.

Elimina y recrea el contenedor

Si sospechas que el contenedor está corrupto o mal configurado, elimínalo y vuelve a crearlo:

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docker stop <nombre_contenedor>
docker rm <nombre_contenedor>
docker run -d -p <puerto_host>:<puerto_contenedor> --name <nombre_contenedor> <imagen>

Asegúrate de tener la imagen correcta

Confirma que tienes la imagen descargada correctamente:

1

docker images | grep <nombre_imagen>

Si la imagen no aparece, descárgala de nuevo:

1

docker pull <imagen>

Prueba un inicio interactivo

Ejecuta el contenedor en modo interactivo para ver errores directamente:

1

docker run -it <opciones> <imagen>

Conclusión

Docker es una herramienta poderosa y versátil, pero como cualquier tecnología, puede presentar desafíos. Con estos pasos, estarás mejor preparado para instalar Docker en tu instancia EC2 y solucionar problemas comunes con contenedores.

¿Tienes preguntas o te encontraste con algún error? ¡Déjalas en los comentarios y estaré encantado de ayudarte! ☺️👇🏻

Cómo instalar PostgreSQL en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Tue, 10 Jun 2025 10:30:00 +0200

Si necesitas un servidor de base de datos robusto y confiable, PostgreSQL es una excelente opción.

En este tutorial, te guiaré paso a paso para instalar y configurar PostgreSQL en una instancia EC2 utilizando Amazon Linux 2023.

Paso 1: Actualizar el sistema

Asegúrate de que tu sistema esté actualizado antes de instalar cualquier paquete. Para ello, ejecuta el siguiente comando:

1

sudo dnf update -y

Paso 2: Instalar PostgreSQL

Amazon Linux 2023 incluye PostgreSQL 15 en su repositorio predeterminado, por lo que no necesitas agregar repositorios adicionales. Para instalar PostgreSQL (cliente y servidor), ejecuta:

1

sudo dnf install postgresql15.x86_64 postgresql15-server -y

💡 Tip: Si necesitas otra versión, verifica las disponibles con:

1

sudo dnf list postgresql*

Paso 3: Inicializar la base de datos

Inicializa el clúster de la base de datos PostgreSQL utilizando el siguiente comando:

1

sudo postgresql-setup --initdb

Paso 4: Iniciar y habilitar el servicio de PostgreSQL

1. Inicia el servicio:

1

sudo systemctl start postgresql

2. Habilita el servicio para que inicie automáticamente al arrancar el sistema:

1

sudo systemctl enable postgresql

3. Verifica el estado del servicio:

1

sudo systemctl status postgresql

📸 Aquí tienes un ejemplo de cómo debería verse el estado del servicio:

Paso 5: Configurar PostgreSQL

1. Establecer contraseñas para el usuario postgres

Cambia la contraseña del usuario de sistema y del administrador de la base de datos:

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sudo passwd postgres
su - postgres
psql -c "ALTER USER postgres WITH PASSWORD 'your-password';"
exit

⚠️ Recomendaciones al configurar la contraseña

Cumple con los requisitos de seguridad:

Al menos una letra mayúscula y una minúscula.
Al menos un número.
Al menos un símbolo especial (.!@#$%^&*()).
Longitud mínima de 8 caracteres.

2. Configurar postgresql.conf

Crea un respaldo del archivo de configuración principal y luego edítalo:

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sudo cp /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf.bck
sudo vi /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf

Si necesitas que PostgreSQL escuche en todas las direcciones IP, cambia:

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listen_addresses = '*'

3. Configurar autenticación en pg_hba.conf

Crea un respaldo del archivo de autenticación y edítalo:

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sudo cp /var/lib/pgsql/data/pg_hba.conf /var/lib/pgsql/data/pg_hba.conf.bck
sudo vi /var/lib/pgsql/data/pg_hba.conf

Cambia ident a md5 para permitir conexiones con autenticación por contraseña:

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host all all 0.0.0.0/0 md5

4. Reinicia el servicio para aplicar los cambios:

1

sudo systemctl restart postgresql

5. Crear un usuario y base de datos

Conéctate al servidor PostgreSQL como usuario postgres y ejecuta los siguientes comandos:

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sudo -i -u postgres psql
CREATE USER yourusername WITH PASSWORD 'password';
CREATE DATABASE database_name;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE database_name TO yourusername;
exit

Para listar las bases de datos disponibles:

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\l

Paso 6: Acceso a la base de datos

Puedes conectarte a PostgreSQL localmente con:

1

psql -h localhost -U username -d database_name

Para conexiones remotas, asegúrate de que el puerto 5432 esté permitido en el grupo de seguridad de tu instancia EC2.

⚠️ Configuraciones importantes de PostgreSQL

Como recordatorio, estas son algunas configuraciones clave de PostgreSQL que debes conocer:

Elemento de configuración	Valor
Puerto predeterminado de PostgreSQL	5432
Usuario predeterminado	postgres
Ubicación del archivo `postgresql.conf`	`/var/lib/pgsql/data`
Ubicación del archivo `pg_hba.conf`	`/var/lib/pgsql/data`
Base de datos predeterminada	postgres
Directorio de datos predeterminado	`/var/lib/pgsql/data`

¡Listo! 🎉

¡Eso es todo! Ahora tienes un servidor PostgreSQL configurado en tu instancia EC2 con Amazon Linux 2023.

Cómo instalar PrestaShop en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Sun, 01 Jun 2025 10:30:00 +0200

Si quieres montar una tienda online en AWS, PrestaShop es una gran opción. En este post te explico paso a paso cómo instalarlo en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023. ¡Vamos allá!

Instalar Prestahop

1. Actualizar el sistema

Antes de instalar cualquier cosa, actualiza los paquetes existentes:

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sudo yum update -y

2. Instalar Apache

PrestaShop necesita un servidor web, así que instalamos Apache:

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sudo yum install -y httpd
sudo systemctl enable httpd
sudo systemctl start httpd

Verifica que está corriendo:

1

curl http://localhost

Si ves la estructura de una página HTML, significa que Apache está funcionando correctamente.

3. Instalar PHP y extensiones necesarias

PrestaShop requiere PHP. Instalamos la versión recomendada:

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sudo amazon-linux-extras enable php8.2
sudo yum install -y php php-mysqlnd php-curl php-dom php-mbstring php-gd php-opcache php-zip

Comprueba la instalación:

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php -v

4. Instalar MariaDB (o MySQL) y configurar la base de datos

PrestaShop necesita una base de datos, así que instalamos MariaDB:

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sudo yum install -y mariadb105-server
sudo systemctl enable mariadb
sudo systemctl start mariadb

5. Ejecutamos la configuración inicial:

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sudo mysql_secure_installation

6. Ahora, creamos la base de datos y un usuario:

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mysql -u root -p

Dentro de la consola de MySQL, ejecuta:

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CREATE DATABASE prestashop;
CREATE USER 'prestashopuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'tu_contraseña_segura';
GRANT ALL PRIVILEGES ON prestashop.* TO 'prestashopuser'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

7. Descargar la última versión de PrestaShop

Descarga la última versión desde el repositorio oficial de GitHub:

1

wget https://github.com/PrestaShop/PrestaShop/releases/download/8.2.0/prestashop_8.2.0.zip -O prestashop.zip

Puedes acceder a otras versiones de Prestashop a través del repositorio oficial en GitHub. https://github.com/PrestaShop/PrestaShop/releases

8. Instala la herramienta unzip y extrae los archivos:

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sudo yum install -y unzip
unzip prestashop.zip -d /var/www/html/prestashop

9. Ajusta los permisos:

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sudo chown -R apache:apache /var/www/html/prestashop
sudo chmod -R 755 /var/www/html/prestashop

Configurar Apache para PrestaShop

1. Crea un archivo de configuración para PrestaShop:

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sudo nano /etc/httpd/conf.d/prestashop.conf

Agrega lo siguiente:

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<VirtualHost *:80>
 ServerAdmin admin@tudominio.com
 DocumentRoot /var/www/html/prestashop
 ServerName tudominio.com
 ServerAlias www.tudominio.com

 <Directory /var/www/html/prestashop>
 AllowOverride All
 Require all granted
 </Directory>

 ErrorLog /var/log/httpd/prestashop-error.log
 CustomLog /var/log/httpd/prestashop-access.log combined
</VirtualHost>

2. Reinicia Apache:

1

sudo systemctl restart httpd

Verifica que está funcionando:

1

sudo systemctl status httpd

Completar la instalación desde el navegador

Ahora, abre tu navegador y accede a:

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http://direccion-ip-ec2

Sigue el asistente de instalación de PrestaShop.
Introduce los datos de la base de datos que creaste anteriormente.
Configura las credenciales de administrador.

⚠️ Importante: Una vez completada la instalación, elimina la carpeta de instalación por seguridad:

1

sudo rm -rf /var/www/html/prestashop/install

📸 Aquí tienes algunos ejemplos del proceso de instalación:

¡Tu tienda online está lista!

Con estos pasos, ya tienes PrestaShop funcionando en AWS con Amazon Linux 2023. Ahora puedes empezar a personalizar tu tienda, agregar productos y lanzar tu negocio online.

Si tienes dudas o comentarios, ¡déjamelos aquí abajo! 👇🏻

Cómo instalar WordPress en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Fri, 23 May 2025 10:30:00 +0200

WordPress es uno de los sistemas de gestión de contenido más populares, y configurarlo en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023 no es tan complicado como parece.

Aquí tienes una guía paso a paso para hacerlo realidad.

Paso 1: Actualiza los paquetes de la instancia

Mantén tu sistema al día:

1

sudo dnf update -y

Paso 2: Instala Apache, PHP y MariaDB

1. Instalar Apache

Apache será el servidor web:

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sudo dnf install httpd -y

2. Instalar PHP

WordPress requiere PHP (7.4 o superior)

1

sudo dnf install php php-mysqlnd php-fpm php-xml php-json php-cli -y

3. Instalar MariaDB (alternativa a MySQL)

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sudo dnf install -y mariadb105-server

4. Iniciar y habilitar los servicios

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# Inicia y habilita Apache
sudo systemctl start httpd
sudo systemctl enable httpd

# Inicia y habilita MariaDB
sudo systemctl start mariadb
sudo systemctl enable mariadb

5. Verificar el estado de ambos servicios:

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# Verifica el estado de Apache
sudo systemctl status httpd

# Verifica el estado de MariaDB
sudo systemctl status mariadb

Paso 3: Configura la base de datos

1. Accede a MySQL:

1

sudo mysql -u root

2. Crea una base de datos para WordPress:

1

CREATE DATABASE wordpress;

3. Crea un usuario y dale permisos:

Nota: Sustituye los valores 'wp_user' y 'tu_contraseña' por los valores que deseas utilizar para el usuario y contraseña.

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CREATE USER 'wp_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'tu_contraseña';
GRANT ALL PRIVILEGES ON wordpress.* TO 'wp_user'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

Paso 4: Descarga e instala WordPress

1. Instala wget (si no está instalado):

1

sudo dnf install wget -y

2. Descarga WordPress:

1

wget https://wordpress.org/latest.tar.gz

3. Extrae los archivos:

1

tar -xvzf latest.tar.gz

4. Mueve los archivos al directorio web de Apache:

1

sudo rsync -avP wordpress/ /var/www/html/

5. Ajusta los permisos:

1

sudo chown -R apache:apache /var/www/html/*

Paso 5: Configura WordPress

1. Copia el archivo de configuración de muestra:

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cd /var/www/html
sudo cp wp-config-sample.php wp-config.php

2. Edita el archivo wp-config.php:

1

sudo nano wp-config.php

Completa estos datos con la información de tu base de datos:

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define( 'DB_NAME', 'wordpress' );
define( 'DB_USER', 'wp_user' );
define( 'DB_PASSWORD', 'tu_contraseña' );
define( 'DB_HOST', 'localhost' );

Paso 6: Configura el firewall (Opcional)

Nota: Si deseas utilizar el comando firewall-cmd, ten en cuenta que no está disponible de serie en los paquetes de Amazon Linux 2023. Para instalarlo, utiliza el siguiente comando:

1

sudo yum install firewalld -y

Para comprobar la versión instalada:

1

sudo firewall-cmd --version

Permite el tráfico HTTP y HTTPS:

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sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=80/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=443/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload

Paso 7: Reinicia Apache

Aplica todos los cambios:

1

sudo systemctl restart httpd

Paso 8: Accede a WordPress

Abre tu navegador y dirígete a la IP pública de tu instancia EC2 o tu dominio:

1

http://tu-ip-publica

Sigue las instrucciones en pantalla para completar la instalación: selecciona idioma, crea una cuenta de administrador y configura tu sitio.

¡Listo! 🎉

Ahora tienes WordPress corriendo en tu instancia EC2 con Amazon Linux 2023. ¿Tienes alguna duda o sugerencia? ¡Compártela en los comentarios! 👇🏻

Configura un servidor GitLab en AWS EC2 en minutos

Tue, 13 May 2025 10:30:00 +0200

GitLab es una plataforma poderosa para la gestión de repositorios de código, CI/CD y colaboración en equipo.

En este tutorial, te mostraré cómo instalar y configurar GitLab en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023. ¡Manos a la obra!

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de cumplir con estos puntos:

1. Instancia EC2 configurada:

Asegúrate de que tu grupo de seguridad permita tráfico en los puertos 80 (HTTP), 443 (HTTPS) y opcionalmente el 22 (SSH).
Si planeas usar un dominio o IP estática, asigna un Elastic IP.

2. Dominio (Opcional)

Configura un registro que apunte a la IP pública de tu instancia si tienes un dominio.

Pasos para instalar GitLab en EC2

1. Actualiza tu sistema

Mantén tu sistema operativo al día:

1

sudo yum update -y

2. Instala las dependencias necesarias

GitLab requiere ciertos paquetes para funcionar correctamente:

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sudo yum install -y curl policycoreutils-python-utils openssh-server

Si encuentras un error relacionado con paquetes en conflicto, usa este comando:

1

sudo yum install -y curl policycoreutils-python-utils openssh-server --allowerasing

3. Configura el servicio SSH

Habilita y arranca el servicio SSH:

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sudo systemctl enable sshd
sudo systemctl start sshd

4. Instala GitLab

4.1. Agrega el repositorio oficial de GitLab

Usa este comando para configurar el repositorio:

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curl -sS https://packages.gitlab.com/install/repositories/gitlab/gitlab-ce/script.rpm.sh | sudo bash

4.2. Instala GitLab Community Edition (CE)

Instala GitLab y especifica la URL externa (IP o dominio):

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sudo EXTERNAL_URL="http://<tu-ip-o-dominio>" yum install -y gitlab-ce

Reemplaza <tu-ip-o-dominio> con la IP pública de tu instancia o tu dominio.

5. Configura GitLab

Ejecuta el script de configuración inicial para aplicar los ajustes:

1

sudo gitlab-ctl reconfigure

6. Accede a GitLab

6.1. Obtén la contraseña inicial de root

Después de la instalación, GitLab genera una contraseña para el usuario root. Encuéntrala con:

1

sudo cat /etc/gitlab/initial_root_password

El resultado será algo como:

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# WARNING: This value is valid only in the initial login.
Password: A1b2C3d4E5f6G7h8

6.2. Ingresa al navegador

Abre tu navegador y accede a http://<tu-ip-o-dominio>. Usa estas credenciales:

Usuario: root
Contraseña: La generada en el archivo anterior.

GitLab te pedirá cambiar esta contraseña en el primer inicio de sesión.

Nota: Si el archivo /etc/gitlab/initial_root_password ya no existe, puede haberse eliminado automáticamente después de 24 horas. Si olvidaste la contraseña, puedes restablecerla manualmente.

Opcional: Configura HTTPS con Let’s Encrypt

Edita la configuración de GitLab

1. Abre el archivo de configuración:

1

sudo nano /etc/gitlab/gitlab.rb

2. Cambia la URL externa para usar HTTPS y habilita Let’s Encrypt:

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external_url "https://<tu-dominio>"
letsencrypt['enable'] = true

3. Guarda los cambios y reconfigura GitLab:

1

sudo gitlab-ctl reconfigure

Reinicia GitLab

Reinicia el servicio para asegurarte de que los cambios se apliquen correctamente:

1

sudo gitlab-ctl restart

Notas finales

Firewall y conectividad: Revisa los grupos de seguridad de tu instancia y el firewall local para asegurarte de que los puertos necesarios están abiertos.
Documentación oficial: Consulta la documentación de GitLab para configuraciones avanzadas.
Dominio: Usar un dominio con HTTPS mejora la seguridad y profesionalismo de tu plataforma GitLab.

¿Tienes dudas o comentarios? ¡Déjalos aquí y estaré encantado de ayudarte a resolverlos! ☺️👇🏻

Cómo configurar una GUI en una instancia EC2 usando noVNC

Sat, 03 May 2025 09:30:00 +0200

Si alguna vez has trabajado con una instancia EC2, sabes que AWS no proporciona una interfaz gráfica de usuario (GUI) por defecto. Aunque existen servicios gestionados como Amazon WorkSpaces o NICE DCV, estos pueden resultar menos flexibles o más costosos.

Pero no te preocupes, podemos configurar nuestra propia GUI en una instancia EC2. Para ello, utilizaremos VNC, un protocolo para compartir escritorios de manera remota, junto con noVNC, una interfaz web que nos permitirá acceder a la GUI desde cualquier navegador sin necesidad de instalar software adicional.

Vamos a ver cómo hacerlo paso a paso. 🚀

Proceso de instalación y configuración

1️⃣ Paso 1: Lanzar una instancia EC2

Primero, necesitamos una instancia EC2 en AWS. Si ya tienes una funcionando, puedes saltar este paso. Si no, sigue estos pasos:

Ve a la consola de AWS EC2 y haz clic en “Launch Instance”.
Selecciona un AMI basado en Debian.
Crea o selecciona un par de claves SSH para acceder a la instancia.
Asegúrate de que el grupo de seguridad permite tráfico en el puerto 22 (SSH).
Lanza la instancia y anota su dirección IP pública.

2️⃣ Paso 2: Conectarse por SSH a la instancia

Una vez que la instancia esté en ejecución, usa SSH para conectarte desde tu terminal:

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ssh -i "[NOMBRE_DE_TU_CLAVE].pem" admin@[DIRECCIÓN_IP_PÚBLICA]

Si todo está bien, deberías ver el terminal de tu instancia EC2.

3️⃣ Paso 3: Instalar XFCE, TightVNC y noVNC

Ahora instalaremos el entorno de escritorio XFCE, junto con TightVNC (para la conexión VNC) y noVNC (para acceder desde el navegador).

Ejecuta los siguientes comandos en tu instancia EC2:

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sudo apt-get update
sudo DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -q -y xfce4 xfce4-goodies tightvncserver dbus-x11 novnc

Esto instalará todos los paquetes necesarios.

4️⃣ Paso 4: Crear un usuario para VNC

Para gestionar la sesión VNC, crearemos un usuario llamado vncuser:

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sudo useradd vncuser -m
sudo passwd vncuser

Te pedirá que ingreses una contraseña. Usa una segura y anótala.

5️⃣ Paso 5: Configurar TightVNC

Primero, crea la carpeta donde guardaremos la configuración de VNC:

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sudo mkdir /home/vncuser/.vnc
sudo chown -R vncuser:vncuser /home/vncuser/.vnc

Ahora establece una contraseña para VNC:

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sudo su -l -c 'vncpasswd' vncuser

Configura la resolución de pantalla (por ejemplo, 1920x1080):

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echo "geometry=1920x1080" | sudo tee /home/vncuser/.vnc/config
sudo chmod 600 /home/vncuser/.vnc/config

Configura XFCE como el entorno de escritorio predeterminado para VNC:

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echo -e "#!/bin/bash\nxrdb $HOME/.Xresources\nstartxfce4 &" | sudo tee /home/vncuser/.vnc/xstartup
sudo chmod +x /home/vncuser/.vnc/xstartup

6️⃣ Paso 6: Configurar noVNC para acceso desde el navegador

Para hacer que noVNC sea más accesible, lo configuraremos para que su interfaz web se abra directamente sin necesidad de añadir /vnc.html en la URL:

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sudo ln -s /usr/share/novnc/vnc.html /usr/share/novnc/index.html

Ahora crearemos dos scripts para iniciar y detener noVNC fácilmente:

Script para iniciar VNC (startvnc.sh)

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sudo nano /home/vncuser/startvnc.sh

Copia y pega el siguiente contenido:

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#!/usr/bin/bash
/usr/bin/vncserver :$1
websockify -D --web=/usr/share/novnc/ $((6080-1+$1)) localhost:$((5901-1+$1))

Guarda el archivo y cierra el editor.

Script para detener VNC (stopvnc.sh)

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sudo nano /home/vncuser/stopvnc.sh

Copia y pega lo siguiente:

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#!/usr/bin/bash
kill $(lsof -ti tcp:$((6080-1+$1)))
/usr/bin/vncserver -kill :$1
exit 0

Guarda los cambios y cierra el archivo.

7️⃣ Paso 7: Automatizar el inicio de noVNC con systemd

Para que noVNC se inicie automáticamente al reiniciar la instancia, configuraremos un servicio en systemd:

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sudo nano /etc/systemd/system/vncserver@.service

Pega este contenido:

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[Unit]
Description=Start VNC server at startup
After=syslog.target network.target

[Service]
Type=forking
User=vncuser
Group=vncuser
WorkingDirectory=/home/vncuser
PIDFile=/home/vncuser/.vnc/%H:%i.pid
ExecStartPre=/home/vncuser/stopvnc.sh %i
ExecStart=/home/vncuser/startvnc.sh %i
ExecStop=/home/vncuser/stopvnc.sh %i

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Guarda y cierra el archivo. Luego, recarga systemd y habilita el servicio:

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sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable vncserver@1.service
sudo systemctl start vncserver@1.service

8️⃣ Paso 8: Permitir tráfico en el puerto de noVNC

Para acceder a la GUI desde el navegador, necesitamos abrir el puerto 6080 en el grupo de seguridad de la instancia:

Ve a la consola de AWS EC2.
Selecciona la instancia y abre la pestaña “Security”.
Haz clic en el grupo de seguridad y selecciona “Edit inbound rules”.
Agrega una nueva regla:
- Tipo: Custom TCP
- Rango de puertos: 6080
- Origen: Anywhere (0.0.0.0/0)
Guarda los cambios.

9️⃣ Paso 9: Acceder a la GUI desde el navegador

¡Listo! Ahora puedes abrir tu navegador y acceder a la interfaz gráfica escribiendo en la barra de direcciones:

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http://[DIRECCIÓN_IP_PÚBLICA]:6080

Introduce la contraseña de VNC y verás el escritorio XFCE funcionando en tu instancia EC2.

Despliegue por CloudFormation

Si quieres hacer el despliegue directamente a través de un stack de CloudFormation, puedes hacer uso del siguiente template:

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AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: 'EC2 with browser supported GUI using noVNC'

Parameters:
 Ec2InstanceType:
 Type: String
 Default: t2.micro
 Description: Enter EC2 instance type to use for the instance

 Ec2Ami:
 Type: AWS::EC2::Image::Id
 Default: ami-0fec2c2e2017f4e7b
 Description: Enter AMI to use for the EC2 instance

 NoVncPort:
 Type: Number
 Default: 6080
 Description: Starting port for noVNC instance access

 VncDimensions:
 Type: String
 Default: 1280x720
 Description: Enter dimensions for VNC session

 VncPassword:
 Type: String
 Default: password
 Description: Enter password for noVNC access

Resources:
 VPC:
 Type: AWS::EC2::VPC
 Properties:
 CidrBlock: 10.0.0.0/16
 EnableDnsSupport: true
 EnableDnsHostnames: true
 Tags:
 - Key: Name
 Value: !Sub ${AWS::StackName}-vpc

 InternetGateway:
 Type: AWS::EC2::InternetGateway
 Properties:
 Tags:
 - Key: Name
 Value: !Sub ${AWS::StackName}-internet-gateway

 VPCGatewayAttachment:
 Type: AWS::EC2::VPCGatewayAttachment
 Properties:
 InternetGatewayId: !Ref InternetGateway
 VpcId: !Ref VPC

 PublicSubnet:
 Type: AWS::EC2::Subnet
 Properties:
 VpcId: !Ref VPC
 CidrBlock: 10.0.1.0/24
 AvailabilityZone: !Select [ 0, !GetAZs ]
 MapPublicIpOnLaunch: true
 Tags:
 - Key: Name
 Value: !Sub ${AWS::StackName}-subnet


 PublicRouteTable:
 Type: AWS::EC2::RouteTable
 Properties:
 VpcId: !Ref VPC
 Tags:
 - Key: Name
 Value: !Sub ${AWS::StackName}-route-table

 PublicRoute:
 Type: AWS::EC2::Route
 DependsOn: VPCGatewayAttachment
 Properties:
 RouteTableId: !Ref PublicRouteTable
 DestinationCidrBlock: 0.0.0.0/0
 GatewayId: !Ref InternetGateway

 PublicSubnetRouteTableAssociation:
 Type: AWS::EC2::SubnetRouteTableAssociation
 Properties:
 SubnetId: !Ref PublicSubnet
 RouteTableId: !Ref PublicRouteTable

 SecurityGroup:
 Type: AWS::EC2::SecurityGroup
 Properties:
 GroupName: !Sub ${AWS::StackName}-security-group
 GroupDescription: Security group for VNC access over noVNC
 VpcId: !Ref VPC
 SecurityGroupIngress:
 - Description: noVNC
 IpProtocol: tcp
 FromPort: !Ref NoVncPort
 ToPort: !Ref NoVncPort
 CidrIp: 0.0.0.0/0

 EC2Instance:
 Type: AWS::EC2::Instance
 Properties:
 ImageId: !Ref Ec2Ami
 InstanceType: !Ref Ec2InstanceType
 NetworkInterfaces:
 - AssociatePublicIpAddress: true
 DeviceIndex: "0"
 Description: Network interface for EC2 instance
 GroupSet:
 - !Ref SecurityGroup
 SubnetId: !Ref PublicSubnet
 Tags:
 - Key: Name
 Value: !Sub ${AWS::StackName}-server
 UserData:
 Fn::Base64: !Sub |
 #!/bin/bash
 sudo apt-get update
 sudo DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -q -y xfce4 xfce4-goodies tightvncserver dbus-x11 novnc

 sudo useradd vncuser -m
 sudo echo "vncuser:${VncPassword}" | sudo chpasswd
 sudo mkdir /home/vncuser/.vnc
 sudo chown -R vncuser:vncuser /home/vncuser/.vnc
 sudo su -l -c 'printf "${VncPassword}\n${VncPassword}\n\n" | vncpasswd' vncuser
 sudo chmod 600 /home/vncuser/.vnc/passwd
 sudo su -l -c 'echo -e "geometry=${VncDimensions}" > /home/vncuser/.vnc/config' vncuser
 sudo chmod 600 /home/vncuser/.vnc/config
 sudo su -l -c 'echo -e "#!/bin/bash\nxrdb $HOME/.Xresources\nstartxfce4 &" > /home/vncuser/.vnc/xstartup' vncuser
 sudo chmod +x /home/vncuser/.vnc/xstartup

 sudo ln -s /usr/share/novnc/vnc.html /usr/share/novnc/index.html

 sudo su -l vncuser -c 'echo "#!/usr/bin/bash
 /usr/bin/vncserver :\$1
 websockify -D --web=/usr/share/novnc/ \$((${NoVncPort}-1+\$1)) localhost:\$((5900+\$1))" > /home/vncuser/startvnc.sh'
 sudo chmod +x /home/vncuser/startvnc.sh

 sudo su -l vncuser -c 'echo "#!/usr/bin/bash
 kill \$(lsof -ti tcp:\$((${NoVncPort}-1+\$1)))
 /usr/bin/vncserver -kill :\$1
 exit 0" > /home/vncuser/stopvnc.sh'
 sudo chmod +x /home/vncuser/stopvnc.sh

 sudo sh -c 'echo "[Unit]
 Description=Start VNC server at startup
 After=syslog.target network.target
 [Service]
 Type=forking
 User=vncuser
 Group=vncuser
 WorkingDirectory=/home/vncuser
 PIDFile=/home/vncuser/.vnc/%H:%i.pid
 ExecStartPre=/home/vncuser/stopvnc.sh %i
 ExecStart=/home/vncuser/startvnc.sh %i
 ExecStop=/home/vncuser/stopvnc.sh %i
 [Install]
 WantedBy=multi-user.target" > /etc/systemd/system/vncserver@.service'

 sudo systemctl daemon-reload
 sudo systemctl enable vncserver@1.service
 sudo systemctl start vncserver@1.service

Outputs:
 AccessUrl:
 Description: URL to access the noVNC interface through a web browser
 Value: !Sub "http://${EC2Instance.PublicIp}:${NoVncPort}"

Conclusión

Configurar una GUI en EC2 puede parecer complicado, pero con los pasos correctos, es completamente posible. Con noVNC, puedes acceder a tu escritorio desde cualquier navegador sin necesidad de instalar software adicional.

Si necesitas un entorno gráfico para trabajar con EC2, esta es una excelente solución sin depender de servicios costosos como Amazon WorkSpaces.

Cómo instalar MariaDB en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Fri, 25 Apr 2025 10:30:00 +0200

Si necesitas un servidor de base de datos rápido, confiable y fácil de configurar, MariaDB es una excelente opción. En este tutorial, te guiaré paso a paso para instalar y configurar MariaDB en una instancia EC2 con Amazon Linux 2023.

Paso 1: Actualizar el sistema

Antes de instalar cualquier paquete, asegúrate de que tu sistema está actualizado:

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sudo dnf update -y

Paso 2: Instalar MariaDB

Amazon Linux 2023 incluye MariaDB en sus repositorios predeterminados.

1. Instala MariaDB Server

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sudo dnf install -y mariadb105-server

💡 Tip: Si necesitas otra versión, verifica las disponibles con:

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sudo dnf list mariadb*

2. Inicia y habilita el servicio

Después de instalar, inicia el servicio de MariaDB:

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sudo systemctl start mariadb

Y habilítalo para que inicie automáticamente tras un reinicio:

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sudo systemctl enable mariadb

Verifica que el servicio esté funcionando:

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sudo systemctl status mariadb

📸 Aquí tienes un ejemplo de cómo debería verse el estado del servicio:

Paso 3: Configurar MariaDB

Configuración de seguridad inicial

Antes de usar MariaDB, necesitas realizar una configuración inicial. A continuación, ejecuta el script de configuración inicial:

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sudo mysql_secure_installation

⚠️ Recomendaciones al configurar la contraseña

Cumple con los requisitos de seguridad:

Al menos una letra mayúscula y una minúscula.
Al menos un número.
Al menos un símbolo especial (.!@#$%^&*()).
Longitud mínima de 8 caracteres.

¿Qué hace el script `mysql_secure_installation`?

Este script te guía para realizar ajustes clave en la configuración de seguridad:

Cambiar la contraseña de root: Usa una contraseña fuerte siguiendo las recomendaciones anteriores.
Deshabilitar usuarios anónimos: Esto evita accesos no autorizados.
Eliminar la base de datos de prueba: Protege tu sistema eliminando datos predeterminados.
Restringir el acceso remoto: Asegura que solo se pueda acceder desde la máquina local.

Vista del asistente de configuración

📸 Aquí tienes capturas de pantalla de cómo se ve el asistente durante su ejecución:

Paso 4: Conéctate a MariaDB como root

Ejecuta el siguiente comando para acceder al servidor de MariaDB como usuario root.

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sudo mysql -u root -p

Ingresa la contraseña configurada anteriormente y accede al shell de MariaDB.

¡Listo! 🎉

¡Eso es todo! Ahora tienes un servidor MariaDB funcionando en tu instancia EC2 con Amazon Linux 2023

Si tienes preguntas o necesitas ayuda para personalizar tu configuración, ¡déjalo en los comentarios! 👇🏻

Recursos AWS

Fri, 25 Apr 2025 10:30:00 +0200

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