José Flores

SRE | CNCF Ambassador | AWS Community Builder

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[Kubernetes Community Days DC @KCDWashingtonDC]

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[ESIT @esitgobsv]

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[DevopsCube @devopscube]

CRI Vs CNI Vs CSI Vs CDI in Kubernetes 👇

1. CRI (Container Runtime Interface): How kubelet talks to container runtimes

2. CNI (Container Network Interface): How pods get network connectivity

3. CSI (Container Storage Interface): How pods get persistent storage

4. CDI (Container Device Interface): How pods access
hardware devices (NVIDIA, AMD, Intel)

Here, the key pattern is,

K8s defines the interface, vendors build the plugins.

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If you enjoy practical Kubernetes, DevOps & MLOPS content like this, we share deep dives every week.

→ 𝗝𝗼𝗶𝗻 𝟮𝟬𝗞+ 𝗲𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝘀 (𝟭𝟬𝟬% 𝗳𝗿𝗲𝗲): https://t.co/CE4L4ioJQS

♻️ PS: Repost and share it with the DevOps community.

#Kubernetes #DevOps

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Un repo para buscar trabajo con Claude Code.

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#FormaciónContinua 💻 Aprende a escribir código limpio, escalable y fácil de mantener aplicando buenas prácticas de desarrollo

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[santi @santtiagom_]

¿por qué se usa Event-Driven Architecture?

imaginá que tenés un sistema con dos microservicios:
1) pagos
2) emails

cuando un pago se confirma, pagos llama a emails para enviar el comprobante.

pero la aplicación crece. ahora también hay que generar una factura, actualizar métricas y enviar una notificación.

para hacerlo, pagos empieza a llamar a cada uno de ellos.

cada funcionalidad nueva agrega una llamada más. con el tiempo, ese flujo se vuelve cada vez más difícil de mantener.

event-driven architecture propone otra forma de comunicarse.

cuando se confirma un pago:
1) pagos publica el evento "pago confirmado".
2) emails envía el comprobante.
3) facturación genera la factura.
4) métricas actualiza los dashboards.

si mañana agregás otro microservicio, solo tiene que reaccionar a ese evento. pagos no cambia.

por eso encaja tan bien con microservicios: cada uno mantiene una única responsabilidad y puede evolucionar sin depender directamente del resto.

obvio que no todo son ventajas. el sistema también se vuelve más complejo. aparecen desafíos como reintentos, eventos duplicados, orden de procesamiento y observabilidad.

en la práctica, suele haber un broker (como Kafka o RabbitMQ) que recibe el evento y lo distribuye a los microservicios suscriptos.

[Milena Mayorga @MilenaMayorga]

Muchos me han pedido información sobre cómo estudiar inglés.
Aquí te muestro el paso a paso para hacerlo con el programa https://t.co/njtBeXuyIT, en alianza con @BYUPathwayWorld.
🇸🇻📚🇺🇸

[freeCodeCamp.org @freeCodeCamp]

NVIDIA’s Certified Associate AI Infrastructure and Operations (NCA-AIIO) is an entry level certification.

It tests your ability to run and manage AI systems.

Here, you'll learn everything you need to pass the exam, including GPU architecture, ML, and more.

https://t.co/2HwpAGfX8y

[Shub @shub0414]

If I had 6 months to become an AI Infrastructure Engineer.

I’d do this.

Stage 1 — Linux + Networking
Processes, memory, GPUs, sockets, HTTP, TCP/IP basics.

Stage 2 — Python + Backend
Async Python, FastAPI, queues, concurrency fundamentals.

Stage 3 — GPU Fundamentals
CUDA basics, VRAM, batching, quantization, throughput.

Stage 4 — LLM Inference
vLLM, TensorRT-LLM, speculative decoding, KV caching.

Stage 5 — Distributed Systems

Load balancing, queues, retries, autoscaling, distributed workers.

Stage 6 — AI Serving
Model APIs, streaming responses, rate limiting, observability.

Stage 7 — Data Pipelines
Kafka, Airflow, ETL pipelines, vector indexing.

Stage 8 — Kubernetes + Cloud
Docker, Kubernetes, AWS/GCP basics, infra automation.

Stage 9 — Monitoring + Reliability
Prometheus, Grafana, tracing, AI cost monitoring.

Stage 10 — Real AI Systems
Deploy scalable chat apps, RAG pipelines, inference clusters.
Stage 11 — Open Source
Contribute to inference tooling or AI infra projects.

Stage 12 — Apply
AI Infra Engineer, Platform Engineer, ML Systems Engineer.

AI apps go viral.

AI infrastructure prints money.

[Ayaan 🐧 @twtayaan]

5 Free DevOps Labs Every Engineer Should Know 💎

These platforms give you real environments to practice, break things, and learn by doing:

1⃣ Killer Shell: Exam simulators for CKA, CKAD, CKS, CNPA, and LFCS
https://t.co/rElFc7wWEl

2⃣ Play with Kubernetes: Free browser-based Kubernetes playground
https://t.co/3YqJu8Q25t

3⃣ Play with Docker: Spin up Docker environments in seconds
https://t.co/6RCLst7KLd

4⃣ iximiuz Labs: Hands-on labs for containers, Linux networking, eBPF, Kubernetes, and more
https://t.co/Mb9x9CAhIG

5⃣ LabEx: Interactive browser-based labs for Linux, Docker, Kubernetes, DevOps, and Cybersecurity
https://t.co/Q45OD5Txff

If you're stuck in tutorial hell, start spending more time in labs than videos.

[Brais Moure @MoureDev]

En directo!

Comenzamos el taller de Cursor desde cero para aprender a trabajar con uno de los editores con IA más populares de la actualidad.

→ https://t.co/Tix4XZMAov

[freeCodeCamp.org @freeCodeCamp]

Learning Kubernetes isn't all about memorizing commands.

It really clicks when you start building like a platform engineer.

In this course, you'll learn everything from core concepts to advanced industry standards like using Prometheus & Grafana for observability.

https://t.co/mxdHh6oWhC

[PA13L0 @Fluyeporlaweb]

DBeaver lleva 15 años siendo el cliente de base de datos por defecto.

Es potente. Y también es un dinosaurio de Java que tarda 20 segundos en arrancar.

Alguien lo construyó desde cero en Rust y añadió lo que DBeaver nunca tuvo.

Se llama Tabularis. 2.5k estrellas. Apache-2.0. Activo hace 17 horas.

El detalle que más me ha flipado:

Lo construyó una sola persona (@debba_92 ) como experimento de desarrollo asistido por IA.

Quería ver hasta dónde podían llegar los agentes construyendo una herramienta real.

El resultado: 55 releases, 1.192 commits y un cliente de base de datos que compite con herramientas de empresas con decenas de ingenieros.

Lo que tiene que DBeaver no tiene:

✅ Servidor MCP integrado - Claude, Cursor y Windsurf pueden leer tu esquema y ejecutar queries directamente desde el chat
✅ SQL Notebooks con gráficos inline y variables entre celdas
✅ Visual EXPLAIN con análisis de IA del plan de ejecución
✅ Constructor de queries visual con JOINs drag-and-drop
✅ Diagramas ER generados automáticamente
✅ Compatible con PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite y ClickHouse via plugin
✅ Editor Monaco con autocompletado inteligente
✅ Sin telemetría, sin cuentas, sin suscripción

Lo que DBeaver sí tiene y Tabularis todavía no:

SQL Server y Oracle. Si los necesitas, DBeaver sigue siendo la opción.

Para todo lo demás: esto arranca en 2 segundos, pesa menos y tu agente de IA puede consultarlo directamente.

el enlace 👇

[ESIT @esitgobsv]

☁️ Comprende los fundamentos de la computación en la nube y cómo las empresas transforman sus operaciones digitales

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#FormaciónContinua

[santi @santtiagom_]

si recién empezás con Claude Code, estos son los conceptos que más importan:

1) Agent Loop
2) Memory
3) Skills
4) Subagents
5) MCP
6) Hooks

entender los fundamentos te va a ayudar a aprovecharlo al máximo.