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Escenas del episodio anterior: la Parte 4 cerró con Backstage completo, un catálogo que descubre servicios solos y un scaffolding que genera un servicio nuevo con CI/CD ya verde desde el primer push. Faltaban dos cosas para que eso fuera más que una demo: una forma simple de operar lo que el scaffolding genera, y la prueba de que todo el circuito - de crear una app a verla corriendo con métricas y logs solos - cierra de verdad. Fases 7 y 8, las últimas del roadmap original. ...

Escenas del episodio anterior: la Parte 3 cerró con gostalgia-api viéndose a sí misma de punta a punta — traces, métricas, logs correlacionados, un SLO real con burn rate — y un gancho hacia sistemas distribuidos: inyectar fallas reales, no un endpoint de demo además de ver si la instrumentación alcanzaba para diagnosticarlas sin adivinar, fase 4.5. Esta parte retoma el orden original: Backstage, catálogo y scaffolding, fases 5 y 6. ...

Escenas del episodio anterior: en la Parte 2 quedó una app corriendo en fury-dev con sus secrets inyectados por Vault, métricas y logs apareciendo solos en Grafana. El cierre apuntaba a Backstage como próximo paso: un catálogo, una UI, algo que se pareciera a un producto. En el medio pasaron cosas y, repensando el plan, no tiene sentido construir un catálogo lindo sobre un sistema que no podés ver por dentro. Y “ver por dentro” es exactamente el tema con el que abrió esta serie: la diferencia entre que un LLM te sugiera un diagnóstico y poder confirmarlo vos porque entendés qué está pasando. Prometheus y Loki (Parte 2) te dicen qué está roto. Faltaba el tercer pilar: por qué, siguiendo un request específico a través de todo el sistema. ...

Como escenas del episodio anterior, en el primer post dejamos: un runner corriendo como servicio en el NUC, un pipeline en verde en cada push a main, y una imagen real publicada en GitHub Container Registry. Pero nada de eso tenía todavía forma segura de manejar un secret. Cualquier credencial que la app necesitara iba a terminar en por ejemplo un .env suelto. En esta parte se implementa la gestión de secrets con Vault, además se agrega observabilidad con Prometheus, Loki y Grafana. Al final de esta parte una aplicación debería correr en el cluster con sus credenciales inyectadas automáticamente exponiendo sus métricas y logs sin necesidad de que alguien se loguee a un pod a mano para verlo. ...

En mis casi seis años trabajando en Mercado Libre aprendí y crecí como profesional de una forma que no lo había hecho antes. Como todo aprendizaje eso ya forma parte de uno y te acompaña adonde vayas. Pero hay cosas que uno no se lleva. De esas, la que más había naturalizado y que la realidad de trabajar en una startup se encargó de demostrarme, fue Fury. Fury es la plataforma interna de Mercado Libre para crear y operar microservicios: CI/CD, secrets, observabilidad y catálogo. Todo eso ya resuelto por la plataforma. Vos creás el servicio, la plataforma se encarga del resto. ...

Aún recuerdo esa sensación de inmensidad. De abundancia de tiempo. De niño por ejemplo, esas vacaciones de verano que parecían eternas, llenas de posibilidades. Esa sensación me acompañó hasta bien entrada la adolescencia, e incluso algunos años más. Después, en algún momento difícil de señalar, el paso del tiempo empezó a adquirir el peso, la entidad que tiene hoy. En retrospectiva, creo fue como esas cosas que ocurren tan lentamente que uno no las percibe hasta que ya son irreversibles. ...

Looking through private repos, I came across gsimple, a project I built late last year to brush up on old knowledge, capitalize on new learnings, and play with Gemini & Cursor. As the name suggests, it is a super simple API for managing products made in Go. The goal here wasn’t the app itself, but to review and learn several new things about how an application is deployed today. It’s not just the code, it’s the “surroundings” Go appeared on my radar thanks to my time at Mercado Libre. I immediately thought it was great as a language because of its simplicity, speed, and concurrency support. It also reminds me of C++; I wrote my System Engineering thesis on C++. Since then, I’ve built many toy projects; I call them “cardboard projects.” Generally, they helped cement some knowledge, but many times they didn’t go beyond a main.go. With gsimple, I intentionally set out to go further, with a lot of help from Gemini & Cursor in this case, which are the tools I also chose for testing. I didn’t just want the code to work; I wanted to understand how it feels to move that piece of code through a real pipeline. ...

In just a few months, a 7-person team doubled its output. Not by working longer hours, but by rethinking how we build software products with AI. This is a story that is still being written. One stop in a journey. Like any cultural and methodological transformation, it takes time, iteration, experimentation, and learning from failure. What you will see here is only part of our journey, with challenges still to solve and opportunities yet to explore. At the same time, the results already show that this is not a short-lived spike. It is a lasting trend that we are committed to driving forward. ...

A while ago, I was sorting through old (very old) files. I found the assignments I did in college and literally my first programs or codes written, first in Pascal and then in C++. Review them with VS Code, nostalgia, re-archive, forget them again. A few days ago I remembered those codes and now the idea of ​​playing with AI, why not? Among the programs, I found the final project for Algorithms I (1999), which consisted of generating a simple C++ program that encodes and decodes a message in limited Morse code. Using the statement as a starting point, I asked Gemini (CLI), ChatGPT (Web), and Claude Sonnet 3.5 (from VS Code Copilot) to create a Golang implementation. Just to clarify that all three are free versions, currently I’m not paying for any AI services. ...

My education was completely based on the public environment: elementary, high school, and university. With a lot of effort from my parents and people who helped me on the way. Particularly at the university, limited resources, and a crucial grade-based scholarship to continuing my studies, especially in the early years. But that’s another story. In that context, I find great programs like the one in place in Argentina until 2024, which allows teenagers in high school to have access to a free laptop. In many cases, as the first computer at their home, providing access to technology. ...