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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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El día que un error de novato tumbó Amazon (y Jeff Bezos tuvo que intervenir)

Administrador de sistemas monitorizando una consola con logs de error en un centro de datos, representando un incidente crítico de infraestructura.
Figura 1: Un error humano en la gestión de sistemas puede tener consecuencias catastróficas. La prevención mediante automatización y buenas prácticas es clave. Fuente: Freepik.

Un administrador de sistemas sin experiencia cometió un fallo tan simple como devastador: dejó fuera de servicio toda la web de Amazon durante 3 horas. Hasta el mismísimo Jeff Bezos en persona tuvo que intervenir.

La historia que os vamos a contar a continuación no sucedió en 2025, pero sigue siendo tan vigente que podría haber sucedido en casi cualquier empresa del mundo en estos momentos. En su columna semanal «Who, Me?», The Register ha rescatado el relato de “Ken”, un sysadmin que, literalmente, tumbó Amazon.com por un simple error al redactor el código de una actualización de sus sistemas.

No estaba cualificado para el puesto

Todo comenzó hace más de 20 años, cuando Ken consiguió un puesto como administrador Linux en Amazon. El gran problema es que no estaba realmente cualificado para ello. Este venía del mundo Solaris y descubrió rápidamente que Red Hat era algo muy diferente. Además, trabajar en una empresa como Amazon manteniendo sus sistemas no es algo para cualquiera.

Logo del pingüino de Linux en una pantalla, simbolizando el entorno de sistema operativo donde ocurrió el incidente de Amazon.
Figura 2: El incidente ocurrió en servidores basados en Linux, un entorno estándar en la infraestructura de grandes tecnológicas. Fuente: Elaboración propia ADSLZone, 2025.

Aún con todo esto, consiguió entrar en la compañía y que le asignaran la tarea crítica de actualizar la aplicación encargada de realizar copias de seguridad en cinta de los datos de la compañía. Se trataba de un proceso complicado porque la nueva versión implicaba modificar archivos de configuración y desplegarlos en todos los servidores.

Todo parecía ir bien… hasta que Amazon cayó

Ken, nombre ficticio del personaje, preparó el archivo de actualización durante semanas. Este preparó todos los ficheros necesarios, los probó al detalle y ejecutó el cambio en entornos de pre-producción para asegurarse de que todo funcionaba. Entonces, llegó el día de aplicar los cambios y durante varias horas todo funcionó a la perfección. El equipo responsable incluso se dio palmaditas en la espalda para celebrar el trabajo.

Sin embargo, a las 19:00 horas todo saltó por los aires y los buscapersonas empezaron a vibrar como locos. Amazon.com se había caído y era imposible acceder a la web. En ese momento, Ken tuvo que mantener una conferencia de emergencia con los mandamases de Amazon, incluido el mismísimo Jeff Bezos que quería saber porqué su negocio se había detenido.

Una partición llena por un log que nunca se borró

Ken se puso rápidamente a investigar y descubrió que la base de datos central de la tienda de libros de Amazon (el negocio con que nació esta empresa) había dejado de responder. Las máquinas seguían encendidas, pero el servicio no funcionaba y la web continuaba caída.

Diagrama técnico que ilustra cómo un error en un script de limpieza de logs puede llevar a la saturación de una partición de disco y al colapso del sistema.
Figura 3: La gestión incorrecta de logs es una causa común de caídas de servicio. La monitorización proactiva del espacio en disco es una defensa fundamental. Fuente: Diagrama propio de ADSLZone, 2025.

Entonces empezó a repasar el código y recordó que el nuevo sistema de backup debía copiar los logs a cinta y luego eliminarlos del servidor. El problema es que, debido a un error tipográfico en la codificación, los logs nunca se eliminaban del disco tras ser guardados. El fallo era un simple espacio mal ubicado en un comando de Bash:

  • Comando erróneo: rm -rf / ${dir}/log/*
  • Comando correcto: rm -rf ${dir}/log/*

Ese espacio entre / y ${dir} provocó que el script intentara borrar el directorio raíz del sistema (/) además de los logs, eliminando archivos críticos para el funcionamiento de la base de datos y causando el colapso total del servicio. Esto no fue un problema durante horas, pero una vez que la partición se llenó de archivos de registro, la base de datos colapsó.

Ken borró los logs a mano y todo volvió a funcionar. Mientras, corrigió el error y se fue a casa convencido de que era su último día en Amazon. Al día siguiente le recibió su responsable en el parking, pero en lugar de despedirlo, le estrechó la mano y dijo: “Enhorabuena, ya no eres virgen”.

Preguntas clave sobre el incidente de Amazon

¿Qué causó exactamente la caída de Amazon?
Un error tipográfico en el script de un nuevo sistema de copias de seguridad. El fallo no borraba los archivos de registros, haciendo que el disco se llenara rápidamente.
¿Cuánto tiempo estuvo Amazon fuera de servicio?
Se calcula que la web estuvo caída unas 3 horas mientras todo se solucionaba.
¿Jeff Bezos estuvo realmente involucrado en el incidente?
Sí. El artículo relata que Jeff Bezos, entonces CEO de la compañía, participó en la conferencia telefónica de emergencia y preguntó por el problema.