Stack Tecnológico
Herramientas, frameworks y motores de datos usados en despliegues de producción y proyectos de investigación aplicada — organizados por rol arquitectónico, con referencias al alcance de implementación y evaluación.
IA en Producción, Agentes y MLOps Aplicado
Los flujos de agentes necesitan permisos explícitos, observabilidad y evaluación. El inventario incluye herramientas de producción y candidatos de investigación; no implica que toda versión haya pasado validación de producción. El estado está en Active Labs y las condiciones de adopción en Tecnologías Emergentes.
| Rol | Herramientas | Alcance de uso / evaluación |
|---|---|---|
| Frameworks agénticos y runtimes | LangGraph, Pydantic AI, Google ADK (modelo de flujos 2.0), OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, LlamaIndex, FastAPI | Supervisión multi-agente con estado en Agent Fabric |
| Protocolos de agentes y acceso a modelos | Model Context Protocol (MCP, especificación 2026-07-28), A2A v1.0, Vertex AI Agent Engine, Amazon Bedrock AgentCore, Gemini, Anthropic Claude, Hugging Face, LiteLLM | Herramientas remotas, delegación entre runtimes y enrutamiento de inferencia consciente de costos en Agent Fabric e Inference Fabric |
| Serving y enrutamiento de inferencia | SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo (prefill/decode desagregado sobre NIXL), LMCache, llama.cpp, Ollama | Serving local-first, decodificación especulativa EAGLE-3 y caché KV por niveles en Inference Fabric |
| Modelos open-weight y salvaguardas | gpt-oss, Qwen, Gemma, DeepSeek, Llama, Hermes; Llama Guard, gpt-oss-safeguard, Qwen3Guard | Enrutamiento de tareas utilitarias en Inference Fabric; clasificación de seguridad guiada por políticas en Agent Fabric |
| Almacenamiento vectorial, de grafos y memoria | Qdrant, pgvector, LanceDB (Lance), Milvus, LadybugDB, Graphiti, Mem0 | Caché semántica, recuperación híbrida Graph RAG y memoria de agentes en Inference, Data y Knowledge Fabric |
| Evaluación y benchmarking | DeepEval, Promptfoo, Braintrust, Arize Phoenix, LangSmith, RAGAS; τ²-bench, Terminal-Bench y SWE-bench Verified como referencias externas | Pruebas de regresión y pipelines multi-juez en Eval Fabric |
| Observabilidad LLM y FinOps | OpenTelemetry (convenciones semánticas GenAI), Langfuse, Helicone, Arize Phoenix | Telemetría de tokens, latencia y costos en Inference Fabric |
Ingeniería de Datos y Lakehouses
Local-first para desarrollo: prototipar sobre motores embebidos y comprobar semántica SQL, soporte de catálogo y contratos de datos en cada motor cloud. Los criterios están en Tecnologías Emergentes.
| Rol | Herramientas | Alcance de uso / evaluación |
|---|---|---|
| Motores de procesamiento | Polars, DuckDB, Apache Arrow, Apache DataFusion, Apache Spark (PySpark), Databricks, Pandas | Ejecución vectorizada en Data Fabric; veredicto local-first en Tecnologías Emergentes |
| Analítica de baja latencia | ClickHouse 26.8 LTS | Candidato para consultas de eventos en Streaming Fabric; validar ingesta, duplicados y coste antes de adoptarlo |
| Streaming y CDC | Apache Kafka 4.3 (KRaft) / Redpanda, Apache Flink 2, Apache Fluss, Debezium 3, Google Pub/Sub, Dataflow | Ingesta en streaming en Data Fabric y los proyectos con clientes en Sobre mí |
| Orquestación | Dagster, Apache Airflow 3.3; Cloud Composer / MWAA (soporte por versión), Prefect 3 | Pipelines batch/streaming basados en assets descritos en Colaboración |
| Almacenamiento, formatos de tabla y catálogos | Apache Iceberg v3, DuckLake, Delta Lake, Lance, Apache Parquet, Apache Polaris, Unity Catalog, Lakekeeper, Cloud Storage, Amazon S3 | Integración de formatos de tabla abiertos en Data Fabric |
| Transformación y modelado | dbt Core (v2 alpha en evaluación), Fusion, SQLMesh, SQL, modelado dimensional Kimball, Data Vault 2.0, contratos de datos (ODCS) | Pruebas reproducibles de diagnóstico y parches dbt en Engineering Fabric |
Infraestructura Cloud y de Plataformas
Infraestructura descrita como código, con controles de políticas antes de cambiarla. La portabilidad exige diseño y validación específicos por proveedor.
| Rol | Herramientas | Alcance de uso / evaluación |
|---|---|---|
| Nube pública y privada | Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS); OpenShift / OpenStack como referencias privadas | Arquitecturas de referencia en Blueprints de Producción |
| Infraestructura como Código | Terraform / OpenTofu (zonas de aterrizaje modulares), Terragrunt, Crossplane, OPA Rego, Conftest, Kyverno | Fundaciones multi-cloud en Blueprints de Producción; spike de política como código en Tecnologías Emergentes |
| Contenedores y orquestación | Docker, Kubernetes (GKE / EKS; DRA, Gateway API Inference Extension), Google Cloud Run (GPU), Amazon ECS / Fargate | Runtimes contenerizados en el Laboratorio Activo |
| GitOps y gestión de secretos | ArgoCD, HashiCorp Vault / OpenBao | Reconciliación GitOps y credenciales de confianza cero en Platform Fabric |
| Observabilidad de plataforma | Prometheus, Grafana, Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope, Grafana Alloy | Telemetría SRE centralizada en Fabric Ops |
| CI/CD y toolchain local | GitHub Actions, just, uv, pre-commit | El toolchain con el que corre este sitio |
Lenguajes, Bases de Datos y Estándares
| Rol | Herramientas | Alcance de uso / evaluación |
|---|---|---|
| Lenguajes de programación | Python (free-threading cuando las mediciones lo justifican), SQL, Rust, Scala, Bash | Experimentos de router Rust/Python en Inference Fabric; el lenguaje depende de la carga |
| Bases de datos | PostgreSQL, AlloyDB, DuckDB, ClickHouse, MySQL, Redis, BigQuery, Snowflake, Redshift | Compatibilidad de destinos evaluada en Tecnologías Emergentes |
| Estándares de ingeniería | Contratos de datos (ODCS), evolución de esquemas, idempotencia, convenciones semánticas de OpenTelemetry, pre-commit quality gates, Conventional Commits, SemVer | Aplicados en cada proyecto, incluido este repositorio |
| UX/UI de herramientas | Zensical, HTML semántico, CSS con tokens, JavaScript nativo, Playwright, axe-core | Este sitio como caso de diseño progresivo y accesibilidad; premisas UX/UI |
Revisión de versiones · 2026-09-05: DuckDB 1.5 es la línea estable; 2.0 sigue en preview. dbt Core v2 se presentó como alpha. Airflow 3.3, Kafka 4.3 y ClickHouse 26.8 LTS requieren su propia matriz de compatibilidad. Los modelos de ADK 2.0 no implican paridad entre SDKs. Las fuentes y los criterios están en el radar fechado.
Consulta novedades de fuentes primarias, condiciones de adopción y pruebas propuestas en Tecnologías Emergentes.