Escribo sobre data analytics, bases de datos, Python e infraestructura. Aprendo rapido y comparto todo. Fundador de Arc, una base de datos analitica columnar de alto rendimiento.
El mercado de bases de datos de series de tiempo en 2026 no se parece en nada a lo que era hace dos años. Timescale se rebrandeó, InfluxDB reescribió todo en Rust, AWS bajó el telón de Timestream. Si estás evaluando opciones ahora, acá va la comparación honesta.
Los gráficos integrados de Proxmox no te van a ayudar a detectar tendencias ni a debuggear problemas. Acá te muestro cómo construir observabilidad real para tu homelab o clúster de producción con Telegraf, Arc y Grafana.
Elasticsearch 9.5 agrega almacenamiento columnar. La empresa detrás del motor de búsqueda más popular del mundo acaba de reconocer que columnar es la arquitectura correcta para datos de observabilidad. Esto es lo que significa, y dónde el retrofit tiene su techo.
Arc es una base de datos analitica columnar de alto rendimiento. En este post te muestro como levantarlo en minutos, ingestar datos con Telegraf o Python, y hacer tus primeras consultas SQL.
I worked at InfluxData. I watched what happens when a great open-source database struggles to monetize. I didn't want to build another version of that story. So I built Arc.
Construí tu propio sistema de autenticación por voz en Python. Grabá tu voz, entrenà un modelo y desbloqueá acceso con una sola frase. Sin APIs en la nube, puro Machine Learning open source.
Construí un simulador de guerra en Python donde GPT y DeepSeek comandan ejércitos reales. El resultado: alianzas absurdas, guerra económica despiadada y lecciones sorprendentes sobre cómo piensa la IA cuando su único objetivo es ganar.
En este post exploro Redis como base de datos de series de tiempo usando Docker, Python y RedisInsight. Desde monitorear mi Mac en tiempo real hasta consultar datos con velocidad, una guía práctica del poder inesperado de Redis Stack.
¿Alguna vez te preguntaste por qué tu asistente de IA olvida lo que acabas de decir? Hablemos de la longitud de contexto, el límite oculto detrás de la memoria de los LLMs y por qué algunos modelos se sienten como Dory de Buscando a Nemo.
Una exploración técnica de búsqueda híbrida con Qdrant. Desde clustering hasta reranking, cómo construí una app de búsqueda usando vectores densos y dispersos sobre Wikipedia. Y lo que pasó cuando pregunté por Messi.
Dejé AWS después de unos meses. No porque sea una mala empresa, sino porque no era el lugar correcto para mí. Prospero en entornos dinámicos y flexibles donde la cultura se vive, no se ve en un video. Esta es mi reflexión honesta sobre lo que valoro y lo que estoy construyendo.
¿Te apegás demasiado a tus herramientas tecnológicas? Después de 20 años en la industria, estas son mis reflexiones sobre por qué no deberías enamorarte de tu stack tecnológico.
Cómo construir un sistema de reconocimiento de locutor con Python y PyTorch. Esta guía cubre preprocesamiento de audio, entrenamiento del modelo y extracción de features. Ideal para developers que quieren implementar reconocimiento de voz e identificación de locutores con machine learning.
Un experimento divertido: construir un sistema de almacenamiento de datos de series de tiempo usando smart contracts. Ganache, Solidity, Truffle y Python. No porque sea la mejor solución, sino porque se podía hacer.
Milvus es una poderosa base de datos vectorial open-source que sobresale en la gestión de datos no estructurados como imágenes, video y audio. Este artículo explora sus capacidades con un caso de uso práctico de búsqueda por similitud de imágenes usando Python.
