Cuando usas la nube, no siempre alquilas «lo mismo». Puedes alquilar desde un ordenador pelado hasta una aplicación completa lista para usar. Esos niveles se llaman modelos de servicio, y son tres: IaaS, PaaS y SaaS. Entenderlos es clave porque definen cuánto trabajo haces tú y cuánto hace el proveedor.
La analogía de la pizza 🍕
La forma más famosa (y útil) de entender esto es pensar en cómo puedes comer una pizza:
- Hacerla en casa desde cero: compras harina, tomate, queso… y cocinas. Control total, mucho trabajo. → On-premise.
- Comprar una pizza congelada: ya viene hecha, solo pones el horno. → IaaS.
- Pedir pizza a domicilio: te la traen hecha, tú pones la mesa y la bebida. → PaaS.
- Ir a un restaurante: te sientas y comes; no pones nada. → SaaS.
En todos los casos comes pizza, pero cada vez delegas más trabajo. Veamos cada modelo en informática.
IaaS — Infraestructura como Servicio
Qué alquilas: los componentes básicos. Servidores virtuales, almacenamiento, redes. El proveedor te da el «hierro virtual» y tú instalas y gestionas todo lo demás: sistema operativo, parches, tu aplicación, etc.
Analogía: alquilas un piso vacío. Las paredes y el suelo están; los muebles los pones tú.
Tú gestionas: sistema operativo, software, configuración, tu aplicación. El proveedor gestiona: servidores físicos, virtualización, red física, datacenter.
Ejemplos en AWS:
- EC2 (servidores virtuales) — lo veremos en el Capítulo 4.
- S3 (almacenamiento) — Capítulo 5.
- VPC (redes) — Capítulo 6.
Cuándo usarlo: cuando necesitas control y flexibilidad, por ejemplo para migrar una aplicación existente tal cual o instalar software muy específico.
PaaS — Plataforma como Servicio
Qué alquilas: una plataforma lista donde solo subes tu código. El proveedor se encarga del sistema operativo, los parches, el escalado y el servidor. Tú solo te preocupas de tu aplicación y tus datos.
Analogía: alquilas un piso amueblado. Llegas con la maleta y a vivir.
Tú gestionas: tu código y tus datos. El proveedor gestiona: todo lo de abajo (SO, runtime, servidores, escalado).
Ejemplos en AWS:
- AWS Elastic Beanstalk (subes tu app y AWS la despliega).
- AWS Lambda (subes una función, AWS la ejecuta) — Capítulo 14.
- RDS (base de datos gestionada) — Capítulo 8.
Cuándo usarlo: cuando quieres centrarte en programar y no en administrar servidores. Ideal para equipos pequeños que quieren ir rápido.
SaaS — Software como Servicio
Qué alquilas: la aplicación final, ya terminada. No instalas ni programas nada: simplemente la usas, normalmente desde el navegador.
Analogía: vas a un hotel. No pones muebles, ni cocinas, ni limpias. Solo disfrutas.
Tú gestionas: nada técnico, solo tus datos dentro de la app. El proveedor gestiona: absolutamente todo.
Ejemplos que ya usas:
- Gmail, Office 365, Dropbox, Slack, Netflix, Salesforce.
Cuándo usarlo: cuando necesitas una solución y no quieres construir nada. La mayoría de las herramientas que usas a diario son SaaS.
La tabla del «quién hace qué»
Esta tabla resume quién es responsable de cada capa. ✅ = lo gestionas tú; ☁️ = lo gestiona el proveedor.
| Capa | On-premise | IaaS | PaaS | SaaS |
|---|---|---|---|---|
| Aplicación | ✅ | ✅ | ✅ | ☁️ |
| Datos | ✅ | ✅ | ✅ | ☁️ |
| Runtime / Middleware | ✅ | ✅ | ☁️ | ☁️ |
| Sistema operativo | ✅ | ✅ | ☁️ | ☁️ |
| Virtualización | ✅ | ☁️ | ☁️ | ☁️ |
| Servidores físicos | ✅ | ☁️ | ☁️ | ☁️ |
| Red y datacenter | ✅ | ☁️ | ☁️ | ☁️ |
Fíjate en el patrón: cuanto más bajas en la tabla hacia SaaS, menos cosas gestionas tú. Eso significa menos trabajo, pero también menos control.
¿Cuál es mejor?
Ninguno es «mejor»: dependen de cuánto control necesitas frente a cuánto trabajo quieres ahorrarte.
Ejemplo real: Una empresa monta su producto así:
- Usa Gmail (SaaS) para el correo, porque no quiere mantener un servidor de email.
- Despliega su aplicación con Lambda (PaaS) para no gestionar servidores.
- Pero su sistema de procesamiento de vídeo, que necesita configuración especial, corre en EC2 (IaaS) para tener control total.
Mezclar modelos según cada necesidad es lo normal y lo recomendable.
Lo que debes recordar
- IaaS = alquilas la infraestructura básica; tú gestionas el SO y arriba. (Más control, más trabajo.)
- PaaS = alquilas una plataforma; solo subes tu código. (Equilibrio.)
- SaaS = usas una aplicación terminada. (Menos trabajo, menos control.)
- La analogía de la pizza y la tabla del «quién hace qué» te ayudarán a ubicar cualquier servicio.
- Lo habitual es combinar los tres modelos según cada caso.
En el siguiente subcapítulo veremos los cinco pilares que definen formalmente qué es la nube según el NIST, el organismo de referencia.
Cloud, AWS & Terraform — De cero a experto
Capítulo 1 · Qué es el cloud computing
- 1.1 El modelo cliente-servidor tradicional
- 1.2 Problemas que venía a resolver la nube
- 1.3 On-premise vs cloud vs híbrido
- 1.4 Los tres modelos de servicio: IaaS, PaaS, SaaS
- 1.5 Los cinco pilares del cloud (según NIST)
- 1.6 Ventajas reales: elasticidad, pago por uso, disponibilidad global
Capítulo 2 · El mercado cloud y los grandes proveedores
- 2.1 AWS, Azure y GCP: diferencias y cuotas de mercado
- 2.2 Por qué aprender AWS primero
- 2.3 Conceptos que son universales entre proveedores
Capítulo 3 · Regiones, zonas de disponibilidad y edge
- 3.1 Qué es una región AWS y cómo elegirla
- 3.2 Availability Zones: alta disponibilidad desde el diseño
- 3.3 Edge locations y CloudFront
- 3.4 Latencia, resiliencia y soberanía de datos
Capítulo 4 · Cómputo: EC2
- 4.1 Instancias: tipos, familias y cuándo elegir cada una
- 4.2 AMIs, key pairs y Security Groups
- 4.3 Ciclo de vida de una instancia
- 4.4 Elastic IPs y Placement Groups
- 4.5 Savings Plans vs Reserved vs On-Demand vs Spot
Capítulo 5 · Almacenamiento: S3
- 5.1 Buckets, objetos y claves
- 5.2 Clases de almacenamiento (Standard, IA, Glacier…)
- 5.3 Versionado y ciclo de vida de objetos
- 5.4 Políticas de bucket y ACLs
- 5.5 Hosting de sitios web estáticos
Capítulo 6 · Redes: VPC
- 6.1 Qué es una VPC y por qué la necesitas
- 6.2 Subredes públicas y privadas
- 6.3 Internet Gateway y NAT Gateway
- 6.4 Route Tables y Network ACLs
- 6.5 VPC Peering y endpoints
Capítulo 7 · Identidad y acceso: IAM
- 7.1 Usuarios, grupos, roles y políticas
- 7.2 El principio de mínimo privilegio
- 7.3 Políticas basadas en identidad vs en recurso
- 7.4 MFA y credenciales temporales (STS)
- 7.5 Buenas prácticas de seguridad IAM
Capítulo 8 · Bases de datos gestionadas
- 8.1 RDS: motores, Multi-AZ y réplicas de lectura
- 8.2 Aurora y sus ventajas sobre RDS vanilla
- 8.3 DynamoDB: modelo clave-valor / documentos
- 8.4 ElastiCache para caché en memoria
- 8.5 Cuándo usar cada tipo de base de datos
Capítulo 9 · Por qué Infraestructura como Código
- 9.1 Problemas del aprovisionamiento manual
- 9.2 IaC declarativo vs imperativo
- 9.3 Terraform vs CloudFormation vs Pulumi vs CDK
- 9.4 El ciclo plan → apply → destroy
Capítulo 10 · HCL: el lenguaje de Terraform
- 10.1 Bloques resource, variable, output, locals
- 10.2 Tipos de datos: string, number, bool, list, map, object
- 10.3 Expresiones, referencias y funciones built-in
- 10.4 Condicionales y bucles (count, for_each, for)
Capítulo 11 · Providers y estado
- 11.1 Cómo funciona el provider de AWS
- 11.2 El fichero terraform.tfstate y su importancia
- 11.3 State local vs state remoto (S3 + DynamoDB)
- 11.4 Comandos esenciales: init, plan, apply, destroy, fmt, validate
Capítulo 12 · Tu primera infraestructura real en Terraform
- 12.1 Crear una VPC con subredes desde cero
- 12.2 Levantar una instancia EC2 pública
- 12.3 Asociar un Security Group y una Elastic IP
- 12.4 Outputs y referencias entre recursos
- 12.5 Flujo de trabajo en equipo: PR review de planes
Capítulo 13 · Balanceo de carga y autoescalado
- 13.1 Application Load Balancer vs Network Load Balancer
- 13.2 Target Groups, listeners y reglas
- 13.3 Auto Scaling Groups: políticas y métricas
- 13.4 Warm pools y lifecycle hooks
Capítulo 14 · Serverless con Lambda
- 14.1 El modelo de ejecución de Lambda
- 14.2 Triggers: API Gateway, S3, DynamoDB Streams, SQS
- 14.3 Gestión de dependencias y capas (Layers)
- 14.4 Cold starts y estrategias para reducirlos
- 14.5 Límites y antipatrones
Capítulo 15 · Mensajería y eventos
- 15.1 SQS: colas estándar vs FIFO, DLQ
- 15.2 SNS: topics, suscripciones, fan-out
- 15.3 EventBridge: event buses y reglas
- 15.4 Patrones: pub/sub, desacoplamiento, saga
Capítulo 16 · Entrega de contenido y DNS
- 16.1 Route 53: tipos de registros y routing policies
- 16.2 CloudFront: distribuciones, cachés y origins
- 16.3 ACM: certificados SSL/TLS gratuitos
- 16.4 WAF integrado con CloudFront
Capítulo 17 · Contenedores en AWS
- 17.1 Docker: repaso exprés de conceptos clave
- 17.2 ECR: registro privado de imágenes
- 17.3 ECS: task definitions, services, Fargate vs EC2
- 17.4 EKS: cuándo Kubernetes y cuándo no
Capítulo 18 · Módulos: reutilización y composición
- 18.1 Anatomía de un módulo Terraform
- 18.2 Variables de entrada, outputs y dependencias
- 18.3 Módulos locales vs módulos del Terraform Registry
- 18.4 Versionado de módulos con Git tags
- 18.5 Diseño de módulos genéricos vs específicos de dominio
Capítulo 19 · Workspaces y gestión de entornos
- 19.1 Workspaces de Terraform: casos de uso y limitaciones
- 19.2 Estrategia de directorios por entorno (dev/stg/prod)
- 19.3 Terragrunt: DRY para configuraciones de entorno
- 19.4 Variables de entorno y archivos .tfvars
Capítulo 20 · Backends remotos y locking
- 20.1 Configurar S3 + DynamoDB como backend
- 20.2 State locking: evitar corrupción en equipo
- 20.3 Migración de estado entre backends
- 20.4 terraform import: traer recursos existentes al estado
Capítulo 21 · Testing de infraestructura
- 21.1 Terraform validate y fmt en CI
- 21.2 Checkov y tfsec: análisis de seguridad estático
- 21.3 Terratest: tests de integración en Go
- 21.4 Contract testing entre módulos
Capítulo 22 · Terraform en CI/CD
- 22.1 Pipeline básico: lint → plan → apply en GitHub Actions
- 22.2 Atlantis: GitOps para Terraform
- 22.3 Terraform Cloud / HCP Terraform
- 22.4 Drift detection y reconciliación automática
Capítulo 23 · Seguridad en profundidad
- 23.1 AWS Organizations y Service Control Policies
- 23.2 AWS Config: compliance continuo
- 23.3 GuardDuty: detección de amenazas
- 23.4 Security Hub: visión centralizada
- 23.5 KMS: gestión de claves y rotación
- 23.6 Secrets Manager vs Parameter Store
Capítulo 24 · Observabilidad: logs, métricas y trazas
- 24.1 CloudWatch Logs, métricas y alarmas
- 24.2 CloudWatch Dashboards y Contributor Insights
- 24.3 X-Ray: trazado distribuido
- 24.4 OpenTelemetry en AWS
- 24.5 Managed Grafana y Managed Prometheus
Capítulo 25 · Optimización de costes
- 25.1 AWS Cost Explorer y presupuestos con alertas
- 25.2 Trusted Advisor y Compute Optimizer
- 25.3 Rightsizing: cómo detectar sobredimensionamiento
- 25.4 Savings Plans vs Reserved Instances: decisión estratégica
- 25.5 FinOps: cultura y procesos para controlar el gasto
Capítulo 26 · Alta disponibilidad y disaster recovery
- 26.1 RTO y RPO: definir los objetivos
- 26.2 Estrategias: backup/restore, pilot light, warm standby, multi-site
- 26.3 Route 53 health checks y failover automático
- 26.4 AWS Backup: política centralizada de copias
Capítulo 27 · Well-Architected Framework de AWS
- 27.1 Los seis pilares: excelencia operacional, seguridad, fiabilidad, eficiencia de rendimiento, optimización de costes, sostenibilidad
- 27.2 Well-Architected Tool: revisiones formales
- 27.3 Cómo aplicar el framework en decisiones de diseño
Capítulo 28 · Arquitecturas serverless a escala
- 28.1 Event-driven architecture con Lambda + EventBridge
- 28.2 Saga pattern para transacciones distribuidas
- 28.3 Step Functions: orquestación de workflows complejos
- 28.4 Lambda@Edge y CloudFront Functions
Capítulo 29 · Plataformas de datos en AWS
- 29.1 Data Lake con S3, Glue y Athena
- 29.2 Kinesis Data Streams y Firehose para streaming
- 29.3 Redshift: data warehousing a escala
- 29.4 Lake Formation: gobierno del dato
Capítulo 30 · Multi-cuenta y landing zones
- 30.1 Por qué separar workloads en cuentas distintas
- 30.2 AWS Control Tower y Account Factory
- 30.3 Gestión centralizada de logs y seguridad
- 30.4 Terraform a escala multi-cuenta con módulos compartidos
Capítulo 31 · Platform Engineering e Internal Developer Platform
- 31.1 Golden paths y abstracciones sobre Terraform
- 31.2 Service Catalog de AWS
- 31.3 Backstage como portal de desarrolladores
- 31.4 Módulos Terraform como producto interno
Capítulo 32 · Certificaciones AWS relevantes
- 32.1 Cloud Practitioner: ¿vale la pena?
- 32.2 Solutions Architect Associate → Professional
- 32.3 DevOps Engineer Professional
- 32.4 Specialty: Security, Database, Networking
- 32.5 HashiCorp Terraform Associate
Capítulo 33 · Proyectos para consolidar lo aprendido
- 33.1 Proyecto 1: blog serverless (S3 + CloudFront + Lambda + DynamoDB)
- 33.2 Proyecto 2: API REST con ECS Fargate + RDS + ALB
- 33.3 Proyecto 3: plataforma de datos con Glue + Athena + Redshift
- 33.4 Proyecto 4: landing zone multi-cuenta con Terraform y Control Tower
