La huelga de médicos no es como la vende el Gobierno andaluz. No es total ni va en contra solamente de la ministra de Sanidad (las competencias para mejorar sus condiciones las tiene la Consejería de Sanidad). Ayer mismo, jornada de paro, los facultativos del Juan Ramón Jiménez bajaron sus brazos por la mañana… pero por la tarde realizaron operaciones quirúrgicas con sus respectivos equipos humanos «porque se cobran aparte»
etiquetas: huelga, médicos, peonadas
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El jurado internacional que debía valorar las propuestas en la prestigiosa Bienal de Arte de Venecia, a partir del próximo 9 de mayo, ha dimitido este jueves en bloque en plena polémica por la presencia de los pabellones de Rusia y de Israel. La propia Bienal ha confirmado en un escueto comunicado la dimisión de la presidenta, la brasileña Solange Farkas, y del resto del jurado: la australiana Zoe Butt, la española Elvira Dyangani Ose, la estadounidense Marta Kuzma y la italiana Giovanna Zapperi.
etiquetas: bienal, venecia, dimite, jurado, presencia, rusia, israel
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Siete familias de las personas que murieron en el atentado en una escuela en Tumbler Ridge acusan a la start-up de IA y a su director ejecutivo de negligencia por no alertar a las autoridades de las conversaciones que el autor de la masacre mantuvo con ChatGPT
etiquetas: openia, familias, tiroteo, canadá, demanda
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De acuerdo con Irene Barbado, directora de la planta, el proceso implicó ajustes operativos para “hacer correr” un tipo de petróleo que históricamente había sido considerado difícil de refinar, debido a su viscosidad y composición. Desde el gobierno cubano, el presidente Miguel Díaz-Canel destacó que este avance rompe la idea de que el crudo nacional no podía ser refinado.
etiquetas: crudo cubano, producción propia, ajustes en refinería
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Una activista de Palestine Action acusada de causar daños materiales en las instalaciones británicas de una empresa de defensa con sede en Israel ha declarado ante el tribunal que participar en la redada fue «lo mejor que he hecho nunca». Zoe Rogers, de 22 años, está acusada de irrumpir en la fábrica de Elbit Systems, cerca de Bristol, en agosto de 2024, antes de destruir propiedad y enfrentarse a los guardias de seguridad y a la policía. Representándose a sí misma, Rogers declaró ante el jurado del Tribunal Penal de Woolwich que había «buenas
etiquetas: activista, palestine action, redada, elbit, lo mejor que he hecho nunca
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El ahorro en gasto sanitario se inscribe en un amplio programa de recortes, al que el Ejecutivo alemán se refiere como «paquete de austeridad» y que sigue avanzando en sucesivas reformas y presupuestos generales. Los del 2027, presentados este miércoles por el vicecanciller y ministro de Finanzas, el socialdemócrata Lars Klingbeil, afectan transversalmente a todas las partidas. La mayor cantidad se reducirá el próximo año en el ámbito de las pensiones, 4.000 millones de euros.
etiquetas: alemania, recortes, pensiones, 4.000 millones, 2027, gasto
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El elusivo artista británico Banksy confirmó este jueves (30.04.2026) la autoría de una estatua aparecida en las últimas horas en el centro de Londres y que contenía su firma en el pedestal. En un video publicado esta tarde en sus redes sociales, acompañado de una música épica, Banksy repasa algunos de los monumentos más importantes de la capital británica, como la torre del Big Ben, así como varias estatuas ecuestres o la dedicada al exprimer ministro Winston Churchill, antes de revelar su creación. La nueva obra de Banksy ...........
etiquetas: banksy, escultura, londres
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Una monja francesa fue agredida violentamente por un colono israelí en la Ciudad Vieja de Jerusalén, causándole lesiones que ameritaron su traslado al hospital, reporta The Catholic Herald. La religiosa, que es investigadora de la Ecole Biblique et Archéologique Française Jérusalem, caminaba frente al Cenáculo, una zona venerada tanto por judíos como por cristianos por su significado religioso, cuando un hombre se le aproximó por detrás, la empujó agresivamente contra el pavimento y luego la pateó en repetidas ocasiones.
etiquetas: «sionismo»
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El titular de la Agencia de Transformación de Empresas Públicas, Diego Chaher, expuso detalles del enfoque que impulsa el Gobierno para avanzar con privatizaciones. En ese marco, afirmó: “Estamos madurando las condiciones previas para que, si alguien quiere venir a reestatizar AySA, por ejemplo, le salga carísimo al país y tenga que enfrentar penalidades internacionales”.
etiquetas: argentina, privatizaciones, diego chaher, milei, empresas públicas
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En la localidad de Níjar (Almería) se llevó a cabo un ensayo al aire libre que demostró el potencial de un nuevo material para reducir el calor urbano extremo.
El año pasado, la producción mundial de salmón atlántico de granja ascendió 3,12 millones de toneladas. Esa cantidad es 8.000 veces las capturas de salmón salvaje y es lógico: en la medida en que la acuicultura se ha convertido en la "niña bonita" de la industria pesquera, no corren buenos tiempos para el salmón salvaje.
Podríamos decir en términos precisos, sin equivocarnos mucho, que Palantir es como la columna vertebral digital del poder militar occidental. Lo que me inspira en su Manifiesto no tiene nada que ver con una mejora tecnológica. Me ha invitado a escribir estas líneas porque, probablemente, lo he interpretado como la legitimación intelectual de una arquitectura de control que ya está operativa. En otras palabras, más demoledoras aún, el documento no nos anuncia lo que van a hacer, sino que simplemente justifican lo que ya están haciendo.
etiquetas: ia, palantir, tecnovigilancia, vigilatocracia
» noticia original (www.jotdown.es)
El plan para bloquear los mensajes de texto fraudulentos, aquellos que falsean el remitente para hacerse pasar por entidades conocidas de suministros, bancarias o de la administración, tendrá que esperar. El Ministerio de Transformación Digital tiene lista una orden que retrasa unos meses la entrada en vigor del sistema de filtrado de SMS y RCS, con el fin de ganar tiempo para solucionar los problemas que han surgido durante su puesta en marcha.
etiquetas: bloqueo, sms fraudulentos
» noticia original (bandaancha.eu)
Se ha hecho pública una vulnerabilidad crítica de tipo "zero day" en el núcleo de Linux, que permite a cualquier usuario local sin privilegios obtener acceso completo de root en prácticamente todas las principales distribuciones de Linux lanzadas desde 2017.
etiquetas: linux, zero day, exploit, vulnerabilidad
» noticia original (cyberpress.org)
Este artículo de Maxime Parola analiza el fenómeno de la serie Twin Peaks, creada por David Lynch y Mark Frost, y difundida originalmente en 1990, con continuaciones en 1991, 1992 y 2017. Parola, con formación en psicología clínica y educación, y actualmente doctorando en arte especializado en medios audiovisuales, aporta una lectura analítica centrada en la narrativa y el simbolismo de la obra.
La cadena franco-alemana Arte propone en su sitio volver a ver de amnera integra, la serie Twin Peaks (1990-1991 y 2017). Pero antes de sumergirnos nuevamente en la «Black Lodge», intentemos comprender cómo una serie tan insólita se convirtió en un fenómeno de culto.
Twin Peaks es fruto de dos mentes singulares: el guionista Mark Frost, procedente de la televisión, y el director David Lynch, venido del cine. Si Lynch ya había demostrado su singularidad con películas como Eraserhead (1977) o Blue Velvet (1986), Frost era en 1990 un guionista televisivo más convencional.
La serie comienza con el hallazgo del cuerpo de Laura Palmer, cuya investigación por parte del extraño agente Cooper será el motor de la trama. Así, la historia arranca como un policial clásico, pero pronto incorpora elementos de otros géneros, especialmente el melodrama y lo fantástico.
Para comprender el fenómeno Twin Peaks, hay que recordar que su universo se desarrolló en distintos medios. Primero la serie con sus dos temporadas iniciales (1990 y 1991), luego una película (Fire Walk With Me, 1992) y finalmente una tercera temporada en 2017.
La trama del asesinato de Laura Palmer se plantea y resuelve entre la primera temporada y la mitad de la segunda. Esta resolución anticipada, junto con el desplazamiento hacia tramas secundarias, provocó la caída de audiencia y la cancelación provisional de la serie en 1991.
Lynch decidió continuar la historia con una película que funciona como precuela y que profundiza en la mitología de la «Black Lodge». Sin embargo, el film fue un fracaso crítico y comercial, lo que pareció cerrar definitivamente el universo de la serie. Es precisamente en ese punto donde nace su estatus de culto: entre el éxito inicial, el fracaso posterior y una gran cantidad de preguntas sin resolver.
El ensayista Pacôme Thiellement diría que el final de Twin Peaks es como la muerte de Laura Palmer: incluso después de su desaparición, la serie continúa persiguiéndonos.
En 2017, veinticinco años después —tal como se había anticipado en la serie—, Dale Cooper regresa. Pero lejos de resolver los misterios, la nueva temporada plantea aún más preguntas, en línea con la evolución del cine de Lynch.
El estatus de culto de la serie se construye en gran parte alrededor del personaje de Laura Palmer. Su cuerpo mutilado abre la serie, pero su rostro angelical cierra cada episodio. Entre esas dos imágenes se despliega toda la ambigüedad del personaje.
La serie la presenta primero como una figura pura, cuyas fallas morales se revelan progresivamente. En cambio, la película la muestra de forma más cruda, pero también más noble, una complejidad que solo el espectador percibe.
Paradójicamente, este apego al personaje fue una de las causas de la caída de la serie. La intriga de su asesinato sostenía el interés semanal más que la estética o la mitología. Una vez resuelto el misterio, el interés del público disminuyó.
Twin Peaks marcó un punto de inflexión en la televisión no por una sola característica, sino por la combinación de varias: mezcla de géneros (policial, melodrama), una intriga central potente y una mitología coherente y misteriosa.
Aunque no fue la primera serie exitosa ni la más compleja de su tiempo —The Prisoner (1967-1968) ya ofrecía propuestas ambiciosas—, sí logró una síntesis única.
Según Thiellement, la serie creó un nuevo tipo de espectador: el «espectador cualificado», que revisa episodios para descubrir detalles ocultos. Este fenómeno fue posible gracias a la popularización del magnetoscopio. El creador de Lost, Damon Lindelof, ha contado cómo su padre grababa y revisaba cada episodio repetidamente.
Las referencias que construyen la mitología de la serie han sido estudiadas en profundidad, especialmente por Frost, quien ha citado influencias del pensamiento New Age y del ocultismo, como Dion Fortune y Helena Blavatsky.
Aun así, Twin Peaks sigue siendo una obra abierta a múltiples interpretaciones. Una de ellas, propuesta por Thiellement, sugiere que la serie expresa una «nostalgia de la Unidad», visible en los constantes desdoblamientos de personajes y realidades.
Buscar una explicación definitiva resulta inútil. Pero eso no impide seguir interpretando la serie, descubriendo en ella nuevas capas de significado, sutileza y poesía.
Como señala Thiellement:
«Se trata de la constitución de una poética, y la poética es siempre una comunicación por signos».
El cargo Twin Peaks: los ingredientes de una serie de culto apareció primero en Bloghemia.
Es ahí donde se te termina de desarrollar el lóbulo frontal.
Ver post completo: Hay un momento de la infancia en que te pasa algo como esto y automáticamente aprendes que tus acciones tienen consecuencias
You've completed three AWS courses. You have notes from a dozen Docker tutorials. You know what Kubernetes is, what CI/CD means, and you can explain Infrastructure as Code without hesitating.
And yet the applications go out, and nothing comes back.
This is one of the most frustrating experiences in tech. You're genuinely learning, genuinely putting in the time, and you have nothing to show for it in terms of results. You start to wonder if the market is too competitive, if you need one more certification, or if there's some hidden door everyone else found that you're missing.
The truth is simpler and more actionable than any of that: hiring managers can't see your YouTube watch history. They can see your GitHub. Most beginners optimize for learning. Hired candidates optimize for proof.
In this guide, you'll get an honest breakdown of the nine factors hiring managers actually evaluate when they look at a junior cloud or DevOps candidate and a concrete 90-day plan to address each one. By the end, you'll know exactly where you stand and exactly what to do next.
Week 1: You watch eight hours of Docker content. Week 2: You start an AWS course and get 70% through. Week 3: A Kubernetes series looks interesting, so you start that instead. Week 4: You open LinkedIn and wonder why you're not getting callbacks.
Watching tutorials feels like progress. It's comfortable, passive, and has no failure state. Nothing breaks. Nothing goes wrong.
The problem is that it produces nothing a hiring manager can evaluate. Courses and certifications tell an employer what you've been exposed to. Your GitHub tells them what you can actually do.
You can explain CI/CD fluently. You've read the Kubernetes documentation. You understand the conceptual difference between a container and a virtual machine.
But you've never taken a simple application, containerized it, connected it to a pipeline, and deployed it to a cloud server with a real URL that someone can visit.
In an interview, "I understand how it works" and "I have built this and here is the link" are not equivalent answers. Hiring managers hear the first version from hundreds of candidates. The second version gets callbacks.
This one is perhaps the most painful pattern because the learning is real. You're putting in the work every day but nobody knows. No GitHub activity. No LinkedIn posts. No community presence. Just cold applications sent from job boards to ATS systems that filter you out before a human ever sees your name.
The hard truth: people get hired through people. A hiring manager who has seen your LinkedIn post about a problem you solved is significantly more likely to give your résumé serious attention than a stranger who applied through a portal.
I've grouped the nine factors that follow into three buckets: Mindset, Execution, and Visibility. The order matters: mindset shapes how you execute, and execution is what powers visibility.
| Bucket | Covers | Factors |
|---|---|---|
| Mindset | How you think about problems and your career | Factors 2, 7, 8, 9 |
| Execution | What you actually build and demonstrate | Factors 1, 3 |
| Visibility | Whether the right people know you exist | Factors 4, 5, 6 |
Let's go through each one.
If there's one thing to take from this entire article, it's this: no portfolio means no serious consideration. The most technically capable candidate in the applicant pool is invisible without proof of work.
This isn't about impressing anyone with complexity. It's about demonstrating that you can take a system from zero to deployed, documented, and working.
Here's the checklist every portfolio project should meet before you consider it done:
It's deployed: there's a real URL you can share, not "it works on my machine"
It has a CI/CD pipeline: code changes are automatically tested and deployed
Infrastructure is defined as code: not manually clicked together in the AWS console
It has monitoring and alerting: you know when it breaks before users tell you
It's documented: a README explains what it does, how to run it, and how it works
It's on GitHub publicly: with real commit history showing iterative work
If your project meets all six criteria, you have proof of work. If it meets four of six, you have a project in progress. Finish it before you start applying.
You don't need ten projects. You need two to three projects that together demonstrate the full range of DevOps skills.
This is the foundational DevOps project every beginner should build first.
Take any simple web application – a Python Flask app, a Node.js API, or even a static site. Containerize it with Docker. Write a CI/CD pipeline that runs tests, builds the Docker image, and deploys to a cloud server automatically on every push to the main branch. You can also set up Nginx as a reverse proxy and add an uptime monitor (UptimeRobot has a free tier).
Tools: GitHub Actions, Docker, AWS EC2 or Render.com, Nginx.
Why it matters to a hiring manager: it proves you can automate a full deployment workflow end-to-end. The hiring manager can visit your URL, see it running, and inspect your pipeline history.
This single project puts you ahead of most applicants who only have course completion screenshots.
Write Terraform code that provisions a complete environment: a VPC, public and private subnets, an EC2 instance with properly scoped security group rules, and an S3 bucket for remote state. Destroy it and recreate it from scratch to prove the code actually works. Add a GitHub Actions workflow that runs terraform plan on pull requests and terraform apply on merge to main.
Tools: Terraform, AWS (or Azure/GCP), GitHub Actions.
Why it matters: Infrastructure as Code with Terraform is a required skill at almost every company running cloud infrastructure. Showing you can write, version-control, and automate Terraform demonstrates a core professional competency.
Deploy a monitoring stack using Docker Compose: Prometheus scraping metrics from your application and the host, Grafana dashboards showing CPU, memory, request rates, and error rates, and Alertmanager configured to send alerts to Slack or email when thresholds are crossed. Connect this to your Project 1 application so the pipeline deploys and the monitoring watches it.
Tools: Prometheus, Grafana, Alertmanager, Node Exporter, Docker Compose.
Why it matters: most beginner portfolios have zero observability work. This project immediately signals that you understand production engineering, not just deployment. Any senior DevOps engineer or SRE reviewing your application will notice it and it will set you apart.
This is the mindset that separates a DevOps engineer from someone who just knows a collection of tools. System-level thinking means you can see the whole picture, not just the part you happen to be working on at any given moment.
Here's the mental test hiring managers are running throughout your interview: can you trace a user request from the moment they click a button to the moment they see a response, and explain what happens at every layer in between?
Here's the full journey of a web request, the map of modern infrastructure every DevOps engineer needs to understand:
| Step | Layer | What's happening and what can go wrong |
|---|---|---|
| 1 | User's Browser | The user types a URL. The browser needs to find the server. |
| 2 | DNS Resolution | The domain is translated into an IP address. DNS misconfigurations mean users can't reach you at all. |
| 3 | CDN / Edge Network | Traffic hits a CDN (Cloudflare, CloudFront) first. Static assets are served from the nearest edge. SSL terminates here. |
| 4 | Load Balancer | Routes the request to an available application server. If all targets are unhealthy, users get 502/503 errors. |
| 5 | Compute / Application Servers | The application code runs here in containers, on VMs, or in server-less functions. Business logic executes. |
| 6 | Database Layer | The application reads from or writes to a database. Slow queries or a full disk causes slow responses or outages. |
| 7 | Cache Layer | Redis or Memcached caches frequently-read data. Cache misses cause extra database load. |
| 8 | Response Returns | The response travels back through the stack and the user sees the result. |
| 9 | Logging and Monitoring | Every step above should emit logs and metrics. Good monitoring alerts you before users notice a problem. |
Why does this matter in an interview? Consider two candidates answering the question: "Tell me about a time something broke in production."
Candidate A: "The website was down."
Candidate B: "The load balancer health checks were failing because the app containers were running out of memory due to a memory leak introduced in the previous deploy. We identified it via memory metrics in Grafana, rolled back, and added a memory limit to the container spec."
Same incident. Completely different answer. System-level thinking is what makes the difference.
Many beginners rush to learn Kubernetes and Terraform before mastering the foundations that make those tools make sense. This creates a knowledge structure that looks impressive but has no solid base underneath it.
Here are the fundamentals that actually matter and what to do if you have a gap in any of them:
DevOps tools run on Linux. CI/CD jobs run in Linux containers. SSH is the front door to every server. If the terminal makes you uncomfortable, you're not ready for a production environment. This is not a preference, it's a prerequisite.
Start with daily Linux practice. The Linux Foundation's free introductory materials are a solid starting point. And here's a solid freeCodeCamp course on Linux basics.
DNS, TCP/IP, HTTP/HTTPS, load balancing, firewalls, VPCs, subnets these concepts appear in every cloud architecture. Without them, Terraform and Kubernetes are magic boxes. Study the request flow in Factor 2 above until you can draw it from memory without looking.
Here's a computer networking fundamentals course to get you started.
CI/CD pipelines are scripts. Automation is scripting. If you cannot write a Bash script that reads a config file, calls an API, and handles errors gracefully your automation ceiling is very low. Fix this by writing one small, useful script every week. Solve real problems with code.
Here's a helpful tutorial on shell scripting in Linux for beginners.
Not just git commit and git push. Branching strategies, pull requests, merge conflicts, rebasing, and tagging releases are all standard practice in professional DevOps teams. Use Git for everything including your personal learning notes. Practice branching workflows intentionally.
Here's a full book on all the Git basics (and some more advanced topics, too) you need to know.
Docker is the universal packaging format for modern software. Understanding layers, multi-stage builds, volumes, networking, and container security is the floor not the ceiling. Every project you build should be containerized. Write your Dockerfiles by hand instead of copying them.
Here's a course on Docker and Kubernetes to get you started,
Technical skills set your ceiling. Communication skills determine how fast you reach it. This is the most consistently underestimated factor among beginner DevOps candidates.
Two candidates with identical technical ability will have very different career outcomes based on how clearly they communicate. Here's what that looks like in practice:
Architecture explanation: Can you describe how your project works to someone who has never seen it? Can you draw the architecture on a whiteboard and walk someone through your design decisions and the trade-offs you made?
Trade-off articulation: "I chose X over Y because..." is one of the most powerful phrases in a technical interview. It shows you understand that every decision has pros and cons and you made a conscious, reasoned choice rather than just copying a tutorial.
Written documentation: A README is your project's cover letter. A well-written README with clear setup instructions, an architecture diagram, and documented decisions demonstrates engineering maturity that most beginners don't show.
Here's a quick test: open your most recent project on GitHub and read the README as if you're a hiring manager seeing it for the first time. Does it answer these questions?
What does this project do, and why did you build it?
What does the architecture look like?
How do I run this locally, and how do I deploy it?
What decisions did you make, and why?
What would you improve if you continued working on it?
If you answered "no" to more than two of those rewrite the README before applying anywhere. This single action will meaningfully improve your response rate.
Interview communication: Hiring managers assess communication throughout the entire interview not just your answers. Thinking out loud, structuring your responses, and admitting uncertainty honestly are all evaluated.
Hiring managers are pattern recognition machines. They look at your GitHub contribution graph, your LinkedIn activity, and your learning trajectory and form an impression before reading a single word on your résumé.
A binge-learning approach, 10-hour weekends followed by weeks of nothing produces a GitHub graph that tells the wrong story. Thirty minutes of focused daily practice for six months beats a monthly 10-hour binge. At the six-month mark, the daily practitioner has 90 hours of focused work. The binge learner has 60 with significantly worse retention.
Here's how to build consistency in practice:
Pick a time slot in your day that you will protect. Thirty minutes is enough to make progress.
Define a four-week learning sprint with a specific goal, not "learn Terraform" but "build and deploy a VPC with Terraform and write the README."
Keep a private learning journal: date, what you studied, what you built, what confused you.
When the sprint ends, evaluate what you built and plan the next one.
What to avoid: declaring publicly on LinkedIn that you're "grinding DevOps full time" and then disappearing for six weeks. The absence is noticed. Only commit publicly to what you will actually sustain.
This is the factor most beginners resist most, and the one that makes the biggest practical difference in time-to-hire.
Most DevOps jobs are filled through people referrals, community connections, LinkedIn conversations. A warm introduction from someone who has seen your work outweighs fifty cold applications every time.
Here are three ways to build visibility without it feeling performative:
Join communities where DevOps engineers actually talk: AWS User Groups, local DevOps meetups, DevOps Discord servers, Reddit communities like r/devops and r/kubernetes. You don't need to be the expert. Ask specific questions, answer what you genuinely know, and show up consistently. After three to six months, people will recognize your name.
Post once per week about something you learned, built, or got stuck on. Not marketing – documentation. A post that says "This week I configured Prometheus alerting for a Docker Compose stack. Here's what tripped me up and how I solved it" attracts recruiters, leads to conversations, and builds a searchable record of your growth over time.
When you get stuck and figure it out, write it up. Post the solution in the same community where you asked the question. Answer someone else's version of the same question later. You position yourself as a helpful, engaged learner, exactly who hiring managers want to hire.
Here's a concrete three-month visibility sprint to follow:
| Timeframe | Action |
|---|---|
| Week 1-2 | Update your LinkedIn headline: "Cloud / DevOps Engineer in Training │ Building with AWS, Docker, Terraform". Connect with 20 people in DevOps engineers, recruiters, hiring managers. Add a short personal note when connecting. |
| Week 3-4 | Write your first LinkedIn post. Document something you built or learned this week. Keep it honest and specific. 150–200 words is enough. |
| Month 2 | Join one community. Introduce yourself. Answer one question per week. |
| Month 3 | Post consistently once per week. Engage with others' posts. Start appearing in recruiter searches. |
By month three, recruiters searching for "DevOps" in your location will encounter your activity. Some of the best entry-level DevOps opportunities come from exactly this kind of low-pressure visibility.
This factor is less about personality type and more about observable behavior. Hiring managers are looking for evidence that you finish what you start not just that you start things.
Here's what the contrast looks like:
| What hiring managers frequently see | What hiring managers want to see |
|---|---|
| "I started a Kubernetes project and encountered a lot of issues" | "Here is a complete project. It deploys to AWS, has a CI/CD pipeline, is monitored, and you can access it at this URL right now." |
| "I was working through a Terraform course, learnt a lot about XYZ." | "I finished it, documented it, and wrote a post about what I learned." |
Ownership mindset has three components. First, finish things: a complete, simple project is worth ten times more than ten incomplete complex ones. Second, take responsibility without blame when something breaks: ownership means identifying the cause, fixing it, and adding monitoring so it doesn't happen again. Third, self-direct your learning you don't wait for someone to tell you what to learn next. You see a gap, identify how to close it, and close it. This is what "junior who can work independently" actually means in job descriptions.
Technical skill gets you in the door. Business awareness keeps you there and accelerates your career.
The core question hiring managers are testing is: can you connect your technical decisions to cost, uptime, and user impact? Infrastructure decisions are business decisions. Cloud costs are typically the second-largest engineering expense at most companies after salaries. A misconfigured auto-scaling group or a forgotten large EC2 instance can burn thousands of dollars overnight.
Here are a few benchmark questions worth being able to answer comfortably:
If your company has a 99.9% SLA, how many minutes of downtime per month is that? (About 43 minutes.)
If you move workloads from on-demand EC2 instances to Reserved Instances, what's the approximate cost saving? (Around 40–60%.)
If your CI/CD pipeline takes 45 minutes per build and you run 20 builds per day, how much developer wait time does that represent weekly?
Most junior candidates can't answer these fluently in an interview. Candidates who can stand out immediately not because the questions are hard, but because so few people bother to connect infrastructure and business.
The simple habit to build: whenever you describe a technical decision in your project documentation or in an interview, add the business dimension. "I configured auto-scaling" becomes "I configured auto-scaling to handle traffic spikes, which eliminated the cost of over-provisioning and reduced our estimated monthly cloud spend by approximately $X."
Everyone claims to be a fast learner. It's the most overused phrase in technology job applications. Here's how to make it actually mean something.
Saying "I'm a fast learner" in an interview is table stakes. The question is whether you can prove it. Proof sounds like this: "I had never used GitHub Actions before. I needed a CI/CD pipeline for a project I was building. In 48 hours, I had a working pipeline that runs tests, builds a Docker image, and deploys to AWS."
What makes that credible: it names a specific tool, a specific timeframe, and a specific outcome. There is a GitHub repository with a commit history and a working pipeline that a hiring manager can actually look at.
Learning agility is not about knowing many tools shallowly. It's about picking up new tools quickly because you deeply understand the underlying concepts. Tool names change every few years. Concepts networking, automation, observability, reliability do not.
To build a concrete track record of learning agility: once a month, pick one tool you haven't used. Follow its quick-start guide. Build something small. Document what was difficult. Post about it. This is your learning agility portfolio visible, dated, and specific.
Here is a concrete, sequential plan that takes you from where you are now to your first DevOps interview-ready state.
Focus entirely on Project 1 from the Proof of Work section. Build it completely. Deploy it. Get the live URL. Don't start Project 2 until Project 1 meets all six checklist criteria.
Alongside the build: 30 minutes of Linux and Bash scripting practice daily. This isn't optional, it's the foundation everything else runs on.
Begin Project 2 (Terraform IaC). Write your first LinkedIn post, it doesn't need to be polished, it needs to be specific. Join one community and introduce yourself.
Finish all three projects to full checklist standard. Polish every README. Add architecture diagrams. Optimize your GitHub profile, pin your three best repos, write a profile README that describes who you are and what you build, and add links to your live project URLs.
Don't start applying before month four. Apply with real proof of work in hand. Target five to ten quality applications per week rather than spraying a hundred. Include your GitHub and your best project's live URL in every application. For roles at companies where you have a community connection, reach out to that person before applying.
Track every application in a spreadsheet: company, role, date applied, status, outcome, notes. After thirty applications, you'll have enough data to see what's working and what isn't.
Here's the full 90-day breakdown:
| Timeframe | Focus | Milestone |
|---|---|---|
| Week 1-2 | Linux fundamentals. Set up GitHub profile. Start Project 1. | Foundation |
| Week 3-4 | Complete Project 1 CI/CD pipeline. Deploy. Get live URL. Write README. | First Proof of Work |
| Month 2 | Begin Project 2. First LinkedIn post. Join one community. | Visibility begins |
| Month 2-3 | Complete Project 2. Scaffold monitoring (Project 3). Post weekly on LinkedIn. | Building momentum |
| Month 3 | Finish all 3 projects to checklist standard. Polish READMEs and GitHub profile. | Portfolio complete |
| Month 4+ | Apply strategically. Continue posting and community engagement. | Active job search |
Go through each statement below. Be completely honest: this is for you, not anyone else.
| Statement | Action if the answer is No |
|---|---|
| I can explain a web request end-to-end (DNS → load balancer → compute → database → logs) | Study Factor 2 until you can draw this from memory |
| I have at least one deployed project with a live URL | This is Priority 1. Nothing else matters more right now. |
| My best project has a CI/CD pipeline that auto-deploys on push | Add this to your existing project this week |
| I have written infrastructure as code (Terraform or CloudFormation) | Project 2 is your next build target |
| My projects have READMEs that explain architecture and decisions | Spend one hour today rewriting your README |
| I have posted about my learning on LinkedIn in the last 30 days | Post something today, document what you built last week |
| I am part of at least one DevOps community | Join r/devops or an AWS Discord server this week |
| I can write a Bash script that solves a real automation problem | 30 minutes of daily scripting practice for the next 30 days |
| I can explain what I built, why I made each decision, and what I'd change | Practice saying this out loud about each project until it's fluent |
Count your "no" answers. Each one is a specific, actionable gap, not a vague sense of being behind. That's the difference between this self-assessment and the anxious feeling of "I'm not ready yet." You're not behind. You just have a prioritized list of what to build next.
Here's what you know now that most beginners still don't:
The gap between you and a DevOps job isn't a gap in certifications, a gap in courses completed, or a gap in the number of tools you've heard about. It's a gap in proof of work, visibility, and the consistency with which you execute.
Hiring managers aren't looking for someone who has watched everything. They're looking for someone who has built something, documented it, deployed it, monitored it, and can clearly explain every decision they made along the way.
The path isn't secret. It's just work. Build two to three complete projects that meet the full checklist. Document everything. Show up consistently in communities and on LinkedIn. Apply with strategy. Iterate based on feedback.
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The information gap between you and your first DevOps role is smaller than you think. The execution gap is where the work is. Start today.
roadmap.sh/devops: The community-maintained DevOps learning roadmap. Use this to sequence what you learn next and avoid random jumps between topics.
DORA State of DevOps Report: Free annual report on what DevOps practices actually improve software delivery performance. Gives you the vocabulary hiring managers speak.
Linux Foundation - Introduction to Linux: Free introductory Linux course. If the terminal still makes you nervous, start here.
The Phoenix Project: A business novel about DevOps transformation. Teaches core concepts through story. Gives you vocabulary for business-aware conversations.
ExplainShell.com: Paste any command you find online and see exactly what every part does. Use this constantly while building your projects.
GitHub - How to Write a Good README: Official GitHub guidance on repository documentation.
Prometheus Documentation: Official docs for the monitoring tool used in Project 3.
Terraform Getting Started - AWS: Official step-by-step guide for Project 2.
GitHub Actions Documentation: Complete reference for building CI/CD pipelines in Project 1.
freeCodeCamp - Learn Linux for Beginners: Comprehensive Linux guide available on freeCodeCamp.
Un año después del apagón que dejó sin suministro a la península Ibérica, la presidenta de Redeia, Beatriz Corredor (Madrid, 57 años) tiene claro que su filial, Red Eléctrica (REE), operador del sistema, cumplió la normativa. Su choque con las eléctricas, a las que atribuye el incidente, y el expediente sancionador que le ha abierto la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC), han tensionado la situación.50 expertos europeos eluden toda responsabilidad de Red Eléctrica: no hay ningún incumplimiento normativo que se haya...
etiquetas: red eléctrica, operación reforzada, apagón, corredor
» noticia original (cincodias.elpais.com)
Raúl, el bombero que rescató a cinco crías atrapadas en una arqueta, cuenta que la madre pato esperaba pacientemente fuera para reunirse con sus bebés. "Es parte de nuestro trabajo, igual rescatamos perros que ovejas en el monte", señala Raúl, restándole heroísmo a un gesto que, sin embargo, ha regalado a muchos el mejor vídeo de la semana. "Fue una experiencia bonita, la verdad", reconoce el bombero.
etiquetas: madre, pato, bomberos, rescate
» noticia original (www.deia.eus)
Vamos a ver si despajamos un poco la carpeta de pendientes. El otro día me encontré un tweet muy interesante de Antonio Ortiz Y lo apunté en pendientes, porque estaba estudiando para un examen. La asignatura era Proceso Contencioso Administrativo y la idea de Antonio se cruzó con lo que estaba tratando de entender y memorizar.
En el tweet se comentaba un estudio norteamericano donde se indicaba que las denuncias ante tribunales en EEUU hechas por particulares con la ayuda de la IA de forma directa habían aumentado mucho este último año.
Podemos ver como gracias a la IA en juicios “sencillos” ahora los afectados lo tienen más fácil para acudir directamente ante la justicia, ya que la IA puede ayudarles a redactar su demanda y a apoyar sus argumentos (incluso podría ayudarles a recopilar pruebas). Pero creo que esta tendencia no se agota en demandas judiciales. Tenemos a muchas personas reclamando por deficiencias en los servicios de grandes empresas y también presentando reclamaciones ante las administraciones públicas.
En el caso de las reclamaciones ante grandes empresas este movimiento puede ser de suma cero. Es decir, los clientes usan la IA que les facilita la confección de la reclamación y las empresas contratacan con IA que les contestará en primera instancia y que colaborará en la respuesta si el tema escala. Aquí apunto a una idea de negocio: IAs que negocien ellas solas este tipo de reclamación y que si ven clara la queja del cliente le ofrezcan una compensación acorde y sino que la rechacen. Si es todo sin intervención humana puede ser interesante.
Pero luego tenemos reclamaciones ante la administración. En estos casos no es necesaria la ayuda de un abogado, por lo que la IA está haciendo que se realicen más reclamaciones. Además la IA y las redes sociales permiten a los ciudadanos descubrir más derechos (otra entrada pendiente desde hace meses) por lo que favorece la presentación de reclamaciones. Pero en muchas ocasiones las Administraciones Públicas no tienen la ayuda de la IA para contestar o resolver las quejas de los administrados. Tengo claro que tienen algo mucho más potente como el silencio administrativo. Pero ya he hablado con varios funcionarios que me describían enormes acumulaciones de reclamaciones sin responder en sus departamentos, porque las peticiones de los administrador subían de forma exponencial: por la facilidad de presentarlas telemáticamente unidas a la ayuda de la IA para redactarlas.
Aquí tenemos un melón que en algún momento tendremos que abrir. Si dimensionas las plantillas para atender un volumen X de quejas, reclamaciones o peticiones, si te llegan 2x es complicado responder con el aparato tan lento que tiene una Administración Pública. Pero aquí parte del problema es la falta de adecuación de la administración a los tiempos modernos.
En estos años de vuelta a la Universidad en algunas asignaturas me llevan los diablos, viendo como las Administraciones Públicas siguen ancladas en el siglo XVIII o más atrás. Todos son papeles, legajos, carpetas, libros… Me ha pasado sobre todo en las asignaturas que tienen que ver con los procesos judiciales. En uno de los temas que estaba estudiando de Contencioso Administrativo veía los recursos para reclamar un expediente administrativo y también las reclamaciones si éste llegaba incompleto. Y yo no entendía porqué todo eso no estaba simplemente digitalizado. Es decir, expediente terminado se firma digitalmente por los responsables y se deja en un repositorio. Y si un órgano judicial autorizado lo reclama, se le envía copia digital autenticada en el acto.
Tengo claro que tendríamos que lidiar con algunos temas de seguridad (complejos por supuesto) por el camino, pero no mayores que los que pueda tener un banco o una aseguradora. Y además fallas de seguridad también las hay con los legajos en papel o con los pendrives que se pierden o se formatean camino de un juzgado
Así que si cosas tan simples como las que comento que no requieren de IA, sino de un mínimo sentido común no se resuelven pronto las Administraciones quedarán anegadas de reclamaciones hechas con IA. Algo bueno iba a traer la IA al final.
La entrada Aumentan las reclamaciones y denuncias asistidas por IA se publicó primero en Al otro lado del mostrador.
La inteligencia artificial se ha convertido en el relato dominante de nuestro tiempo. Todo parece explicarse a través de ella: los despidos, las inversiones multimillonarias, las alianzas estratégicas y hasta el rediseño completo de las grandes compañías tecnológicas. Pero basta con mirar un poco más allá del titular fácil para entender que estamos interpretando mal lo que está ocurriendo. Esto no va de inteligencia: va de poder.
Durante años, la narrativa de la tecnología se apoyaba en una promesa más o menos creíble de democratización. Internet reducía barreras de entrada, el software permitía a pequeñas empresas competir con grandes incumbentes y la innovación parecía surgir de cualquier garaje bien conectado. La inteligencia artificial, al menos en su versión actual, está haciendo exactamente lo contrario. Está elevando de manera dramática los costes de entrada y concentrando el control en un número cada vez más reducido de actores.
El cambio es estructural. Ya no basta con desarrollar un buen algoritmo o un modelo competitivo. Ahora hay que tener acceso a enormes cantidades de datos, capacidad de cómputo prácticamente ilimitada, chips especializados, infraestructuras energéticas capaces de sostener centros de datos gigantescos y, por supuesto, el músculo financiero necesario para sostener todo eso durante años sin retorno inmediato. No es casualidad que las grandes tecnológicas estén invirtiendo cifras descomunales en este terreno: Meta, por ejemplo, prevé un gasto de capital de entre 115,000 y 135,000 millones de dólares en 2026, impulsado en gran medida por infraestructuras de inteligencia artificial.
En ese contexto, muchas de las noticias que estamos viendo dejan de ser sorprendentes. Los despidos masivos en grandes tecnológicas no son una consecuencia inevitable del progreso, sino una decisión estratégica que utiliza la inteligencia artificial como narrativa legitimadora. Mientras compañías como Meta o Microsoft reducen plantilla, redoblan al mismo tiempo su apuesta por la inteligencia artificial y la infraestructura asociada, en una combinación que difícilmente puede entenderse como casual
Pero lo más interesante no está solo en los despidos, sino en lo que los acompaña. La inteligencia artificial ha dejado de ser un problema puramente de software para convertirse en una cuestión industrial. Las grandes compañías están asegurando acceso directo a energía, construyendo centros de datos a una escala sin precedentes e incluso impulsando proyectos energéticos específicos para alimentar esa demanda. Algunas de estas iniciativas, basadas en plantas de gas natural, podrían tener un impacto climático comparable al de países enteros, lo que da una idea de la dimensión material del fenómeno. Al mismo tiempo, empresas como Meta, Microsoft o Google están explorando la construcción de infraestructuras energéticas propias para garantizar el suministro necesario para sus modelos.
Más interesante aún es observar cómo incluso las compañías que históricamente habían apostado por la integración vertical y el control total de su ecosistema están empezando a moverse en este nuevo terreno. Los acuerdos entre grandes actores, como el que permitirá a Apple apoyarse en modelos de Google para potenciar funcionalidades de inteligencia artificial en sus dispositivos, sugieren que la escala necesaria para competir en este ámbito está redefiniendo las relaciones entre empresas.
Mientras tanto, la regulación intenta seguir el ritmo. En Europa, el AI Act ya ha entrado en vigor y establece un marco normativo ambicioso para el desarrollo y uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, su despliegue será progresivo y se extenderá durante varios años, lo que plantea una cuestión incómoda: regular un mercado una vez que ya se ha concentrado es mucho más complicado que hacerlo cuando todavía está abierto.
El resultado de todo esto es difícil de ignorar. La inteligencia artificial no está generando un nuevo ecosistema más abierto y competitivo, sino reforzando el anterior, llevándolo a un nivel de concentración aún mayor. Lo que se presenta como una revolución tecnológica tiene, en realidad, muchos rasgos de una recentralización industrial.
Y eso obliga a replantear la pregunta importante. No es qué puede hacer la inteligencia artificial, ni siquiera hasta dónde puede llegar. La cuestión clave es quién decide qué puede hacer, bajo qué condiciones y en beneficio de quién.
Porque si algo está quedando claro es que la inteligencia, en este caso, es lo de menos. El poder, como casi siempre, es lo que realmente importa.
This article is openly available in English on Medium, «Why AI is the biggest power grab in tech history (2026)«
En este nuevo post de mi blog Toma de Decisiones reflexiono sobre tres elementos surgidos en una conversación reciente con directivos: claridad en los objetivos, buena información y creatividad en las posibles soluciones. La inteligencia artificial cambiará muchas cosas, pero decidir bien seguirá siendo una tarea del directivo.
The post Decidir mejor: claridad, información y creatividad first appeared on Toma de Decisiones Miguel A. Ariño.
Esta curiosa historia de ciencia ficción nos lleva a una pequeña cafetería de Tokio regentada por un hombre llamado Kato. Tras terminar su jornada, Kato sube a su habitación para descubrir que, desde su televisión, puede verse a sí mismo llamándose desde el restaurante. Resulta que ambos televisores están conectados de manera que muestran imágenes de dos minutos en el futuro. A raíz de investigar este sorprendente efecto con sus amistades, nuestro protagonista empezará a notar su magnitud y cómo podría afectar a sus relaciones personales
etiquetas: cine, japón
» noticia original (futoikarasu.com)
Estados Unidos tiene 11 portaviones nucleares pero sólo es capaz de desplegar tres en la guerra contra Irán. Y le ha costado dos meses porque el último de ellos, el George H.W. Bush acaba de llegar. Y, entremedias, ha estado a punto de producirse una tragedia cuando el más moderno de la flota, el Gerald Ford, sufrió un incendio en plena campaña de bombardeos que lo dejó inútil dos semanas. La moral de la tripulación es baja tras 10 meses sin ver a sus familias, de hecho se cree que algunos de esos accidentes fueron obra de los propios marineros
etiquetas: portaaviones, estados unidos, irán, guerra, capacidad
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