Windows 11

Una de las grandes ventajas de WSL2 es su compatibilidad con contenedores Docker y acceso a la GPU, lo que lo convierte en un entorno ideal para correr flujos de machine learning distribuido desde una única máquina con múltiples contenedores Linux. Esto permite simular ambientes de entrenamiento paralelos, microservicios de inferencia o arquitecturas de orquestación como Ray o Dask desde el entorno Windows, sin necesidad de un clúster real o acceso a la nube.

Este artículo describe cómo configurar y ejecutar cargas distribuidas de ML usando Docker, PyTorch, TensorFlow, y Ray sobre WSL2, aprovechando la integración con NVIDIA GPU y el rendimiento de Linux.

Una ventaja clave de usar WSL2 es tener acceso completo al ecosistema de herramientas de Linux, incluyendo aquellas utilizadas para análisis de logs, monitoreo y observabilidad. Esto permite replicar entornos de producción o staging de forma local, validar configuraciones, depurar servicios y construir flujos completos de análisis desde la línea de comandos.

Este artículo explora cómo aprovechar herramientas como journalctl, logrotate, grep, htop, iftop, bmon, dstat, atop, goaccess y más, directamente desde una terminal en WSL2 para tener visibilidad del sistema, servicios y tráfico de red.

WSL2 es una plataforma ideal para desarrollo distribuido y remoto gracias a su entorno Linux real y la capacidad de integrarse con herramientas modernas como VS Code Dev Tunnels y Tailscale. Estas soluciones permiten exponer servicios en desarrollo de forma segura a través de túneles públicos o redes privadas virtuales, sin abrir puertos en el router o usar VPNs corporativas complejas.

Este artículo explica cómo configurar y usar ambas herramientas desde WSL2 para exponer APIs, servidores locales, entornos de testing o aplicaciones completas a otros miembros del equipo o entornos externos.

El onboarding de nuevos miembros en un equipo técnico suele implicar configurar entornos complejos con múltiples herramientas, dependencias, claves, servicios y flujos específicos. WSL2 permite automatizar completamente esta experiencia, facilitando que cualquier integrante configure un entorno de desarrollo productivo en minutos, con mínima intervención y total reproducibilidad.

Este artículo presenta estrategias y herramientas para automatizar la preparación de entornos WSL2, integrando scripting, dotfiles, Dev Containers, provisioning declarativo y prácticas de mantenimiento colaborativo.

WSL2 permite ejecutar un entorno Linux real dentro de Windows, lo que habilita el uso de herramientas nativas para gestión en la nube como Azure CLI. Con esta combinación, los desarrolladores y administradores pueden trabajar cómodamente desde la terminal Linux para administrar recursos en Azure, automatizar tareas, monitorear infraestructura y ejecutar scripts multiplataforma sin salir del entorno local.

Este artículo explica paso a paso cómo instalar Azure CLI en WSL2, cómo autenticarse y gestionar recursos como máquinas virtuales, redes, contenedores y más.

Aunque WSL2 no ofrece un sistema de init tradicional como systemd por defecto, es totalmente posible configurar y ejecutar servicios persistentes como nginx o PostgreSQL desde WSL2. Esto permite simular entornos de producción, realizar pruebas completas o levantar microservicios sin contenedores ni VMs adicionales.

Este artículo explica cómo instalar, configurar, automatizar y mantener servicios en segundo plano en WSL2 con enfoque práctico y seguro.

Uno de los desafíos más comunes en equipos distribuidos o desarrolladores con múltiples dispositivos es mantener entornos consistentes entre máquinas. Gracias a las capacidades de exportación de distribuciones, el uso de Dev Containers, gestión de configuraciones declarativas y herramientas de backup, WSL2 puede sincronizarse entre diferentes sistemas Windows de forma confiable y productiva.

Este artículo explora las mejores estrategias para mantener la coherencia de entornos WSL2 en múltiples PCs o notebooks, incluyendo ejemplos prácticos.

En entornos de desarrollo modernos, la autenticación segura es fundamental. Ya sea para acceder a servidores remotos, clonar repositorios privados o firmar commits y correos electrónicos, herramientas como SSH y GPG son imprescindibles. WSL2 permite integrarlas con el entorno Windows, pero también operar de forma autónoma con control completo sobre claves y agentes.

Este artículo explica cómo gestionar agentes SSH y GPG en WSL2 de forma segura, cómo compartir claves entre Windows y Linux, y cómo evitar fugas o mal uso de identidades criptográficas.

Con la llegada del soporte oficial de GPU a WSL2, Windows se transforma en una plataforma viable y potente para desarrollo de inteligencia artificial desde un entorno Linux real. Gracias a la integración de CUDA y cuDNN, es posible entrenar modelos intensivos directamente desde WSL2, sin necesidad de usar máquinas virtuales completas ni infraestructura en la nube.

Este artículo guía el proceso completo de habilitación de GPU, instalación de herramientas y entrenamiento con PyTorch, incluyendo consideraciones prácticas, troubleshooting y optimización de recursos.

Uno de los principales beneficios de usar WSL2 como entorno de desarrollo es la posibilidad de trabajar con herramientas de integración y entrega continua (CI/CD) de forma local antes de empujarlas a producción. Esto permite validar scripts, simular pipelines y ajustar flujos sin depender de entornos remotos. GitHub Actions y Azure Pipelines son dos de las plataformas más populares y compatibles con WSL2.

Este artículo explica cómo configurar y ejecutar pipelines CI/CD localmente desde WSL2, tanto para testing como automatización de despliegues, con ejemplos prácticos y buenas prácticas.