¿Tratas a tu base de datos como un simple cajón donde guardas cosas o como el motor principal de tu aplicación? En este episodio de Dev&Ops, Juan y Douglas se sumergen en el mundo de las bases de datos desde la perspectiva del desarrollador.

Hablamos sobre por qué no todo es responsabilidad del DBA y cómo decisiones simples —como elegir el tipo de dato correcto o entender el orden de un índice compuesto— pueden salvar la billetera de tu empresa (y tu salud mental). Exploramos la normalización, el arte de saber cuándo romperla, el uso de transacciones atómicas para evitar desastres y el famoso "Soft Delete". Si quieres que tu aplicación escale sin necesidad de lanzarle más RAM al problema, este episodio es para ti. ¡Dale play y optimiza tu stack!

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📑 Chapters:
(00:00) Intro y bienvenida al podcast
(02:07) El rol del desarrollador frente a la base de datos
(08:45) Normalización: 1ra, 2da y 3ra Forma Normal explicada
(14:16) Por qué quien entiende la base de datos entiende la aplicación
(19:20) Excepciones: ¿Cuándo es bueno duplicar datos?
(22:30) Tipos de datos: El impacto de elegir bien el tamaño
(27:44) Cómo se hace una auditoría de base de datos real
(33:00) Constraints y reglas de negocio: El último bastión de seguridad
(35:48) Transacciones atómicas a nivel de código vs DB
(43:08) Columnas de auditoría y el secreto del Soft Delete
(49:04) Índices compuestos: Por qué el orden de las columnas lo cambia todo
(54:29) Optimizar código vs. escalar recursos: El golpe a la billetera

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En este episodio hablamos de algo que muchos usamos todos los días… pero pocos entienden a fondo: la infraestructura detrás de un CI/CD pipeline.

¿Qué hay realmente detrás de un simple “runs-on: ubuntu-latest”? ¿Por qué existen los runners personalizados? ¿Cuándo necesitas cache, artifacts o un container registry propio?

Douglas explica el “esqueleto” de un pipeline moderno y cómo estos componentes impactan directamente en rendimiento, seguridad, escalabilidad y costos. Una conversación clave tanto para developers como para quienes trabajan en sistemas, SRE o DevOps.

🔍 En este episodio aprenderás:

• Qué es un runner y por qué no siempre basta con el que te da la nube
• Cuándo necesitas runners privados, efímeros o con Kubernetes
• Cómo funciona el cache en CI/CD y por qué puede reducir builds de 40 a 6 minutos
• Qué son los artifacts y por qué son clave para rollbacks
• Cómo y por qué usar un container registry propio
• Qué pedirle a tu equipo de operaciones cuando tu pipeline es lento

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📑 Capítulos:
(00:00) Introducción: infraestructura detrás del CI/CD
(01:03) Estado actual y contexto del episodio
(02:00) ¿Qué es realmente el esqueleto de un pipeline?
(09:17) Runners: qué son y cómo funcionan
(14:13) ¿Por qué separar runners de Jenkins o GitLab?
(17:00) Casos reales para usar runners privados
(20:39) Runners efímeros con Kubernetes
(25:37) ¿Un runner puede ser un contenedor?
(29:00) Cache en CI/CD: qué es y por qué es crítico
(33:00) Cómo el cache acelera pipelines grandes
(39:33) Artifacts: qué son y para qué sirven
(45:14) Cache vs Artifacts: cuándo usar cada uno
(51:00) Container Registry como parte del pipeline
(55:00) Seguridad y tokens temporales
(57:19) Reflexión final para developers y SREs
(1:01:04) Cierre del episodio

¿Estamos ante una revolución real o una burbuja tecnológica más? En este episodio de Dev&Ops, Juan y Douglas analizan cómo la Inteligencia Artificial ha transformado el ciclo de vida del desarrollo de software desde el 2022 hasta el panorama actual de inicios de 2026. Exploramos la transición del "googleo" tradicional al uso de LLMs integrados en la terminal, y cómo esto ha impactado no solo la velocidad, sino también la salud mental y el perfil profesional de los desarrolladores.

En este episodio cubrimos:
- Cambio de Paradigma en el Flujo de Trabajo: De la búsqueda en Stack Overflow a la asistencia inmediata en el IDE y la terminal.
- Pair Programming con IA: Cómo utilizar el brainstorming y la planeación de tareas para que la IA actúe como un copiloto y no como un reemplazo del pensamiento crítico.
- La Realidad de las Alucinaciones: Por qué es vital mantener el escepticismo técnico y supervisar cada línea generada, evitando que la IA nos dé la razón erróneamente.
- Carga Cognitiva y Context Switching: El impacto de gestionar múltiples tareas aceleradas por IA y estrategias para recuperar la "sanidad mental".
- IA como Juez y Parte: El debate sobre el uso de agentes para generar código, crear unit tests y realizar code reviews de forma automatizada.
- Evolución del Perfil Profesional: Por qué el rol del programador está mutando hacia el de un supervisor de sistemas y qué habilidades (las bases) siguen siendo innegociables.

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📑 Chapters:
(00:00) Introducción: Reaprender las características de nuestro empleo
(03:50) La gran comparación: ¿Es la IA el nuevo Internet?
(10:45) El fin de "googlear": La integración de la IA en el flujo diario
(16:20) Estrategias de Brainstorming y Pair Programming efectivo
(30:10) El riesgo de la complacencia: Alucinaciones y validación de resultados
(38:45) Impacto en la salud mental: Carga cognitiva y fatiga por multitarea
(44:20) Gestión de infraestructura y Pull Requests masivos con agentes
(54:15) El dilema ético y técnico: IA como juez y parte en el desarrollo
(1:03:05) El futuro del perfil profesional y el mercado laboral en 2026

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