Una de las mejores noticias para quien empieza: aunque elijas AWS, no estás aprendiendo solo AWS. La mayoría de lo que aprendas son conceptos universales que existen, con otro nombre, en Azure, Google Cloud y cualquier otra nube. Este subcapítulo te da ese «mapa de traducción» para que tu conocimiento sea portable.
La idea central: mismos conceptos, distintos nombres
Las nubes resuelven los mismos problemas, así que ofrecen los mismos tipos de servicios. Lo que cambia es el nombre comercial y algún detalle. Si entiendes el concepto, el nombre es lo de menos.
Analogía: «Refresco de cola» es un concepto. Coca-Cola y Pepsi son marcas distintas del mismo concepto. Aprender qué es un refresco de cola te sirve para reconocer ambas marcas.
Tabla de equivalencias (tu chuleta)
Esta tabla traduce los servicios más importantes entre los tres grandes. Te será útil durante todo el libro y toda tu carrera:
| Concepto | AWS | Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| Servidor virtual | EC2 | Virtual Machines | Compute Engine |
| Almacenamiento de objetos | S3 | Blob Storage | Cloud Storage |
| Red virtual privada | VPC | Virtual Network (VNet) | VPC |
| Funciones serverless | Lambda | Azure Functions | Cloud Functions |
| Base de datos relacional gestionada | RDS | Azure SQL Database | Cloud SQL |
| Base de datos NoSQL | DynamoDB | Cosmos DB | Firestore / Bigtable |
| Contenedores gestionados (Kubernetes) | EKS | AKS | GKE |
| Gestión de identidad y permisos | IAM | Entra ID / RBAC | Cloud IAM |
| Balanceador de carga | ELB | Load Balancer | Cloud Load Balancing |
| CDN (red de entrega de contenido) | CloudFront | Front Door / CDN | Cloud CDN |
| Cola de mensajes | SQS | Service Bus / Queue | Pub/Sub |
| Monitorización | CloudWatch | Monitor | Cloud Monitoring |
No hace falta memorizarla ahora. Vuelve a ella cuando la necesites.
Conceptos universales (no solo nombres de servicios)
Más allá de los nombres, hay ideas fundamentales que son idénticas en todas las nubes. Estas son las que de verdad importa entender:
- Regiones y zonas de disponibilidad
Todas las nubes dividen el mundo en regiones geográficas, y cada región en zonas independientes para tolerar fallos. Lo veremos en el Capítulo 3. AWS las llama Regions y Availability Zones; Azure y GCP usan nombres casi idénticos.
- El modelo de responsabilidad compartida
En todas las nubes, el proveedor protege la infraestructura y tú proteges lo que pones encima (tus datos, tus configuraciones, tus permisos). Lo veremos a fondo en el Capítulo 7 y la Parte VI. Este reparto de responsabilidades es idéntico en todos los proveedores.
- Identidad y permisos (mínimo privilegio)
Todas usan el principio de dar solo los permisos necesarios a cada usuario o servicio. El servicio se llama distinto (IAM, Entra ID, Cloud IAM) pero la filosofía es la misma.
- Pago por uso y elasticidad
Los cinco pilares NIST del Capítulo 1 aplican a todas las nubes por igual.
- Infraestructura como Código
Puedes definir tu infraestructura en archivos de texto en cualquier nube. Y aquí Terraform brilla: con un mismo lenguaje gestionas AWS, Azure o GCP. Esto es lo que hace que tu aprendizaje de Terraform (Parte III) sea totalmente portable entre proveedores.
Por qué esto te beneficia
- Tu aprendizaje no caduca: si mañana cambias de trabajo y usan Azure, ya conoces el 80 % de los conceptos. Solo tendrás que aprender los nombres nuevos.
- Entiendes el "porqué", no solo el "cómo": memorizar clics se olvida; entender conceptos se queda.
- Tomas mejores decisiones: reconoces patrones comunes y sabes qué buscar en cualquier proveedor.
Ejemplo real: Una ingeniera aprende AWS a fondo. Cambia a una empresa que usa GCP. En su primera semana ya es productiva, porque «Compute Engine es como EC2», «Cloud Storage es como S3» y «Cloud IAM es como IAM». Solo tuvo que ajustar nombres y detalles, no reaprender desde cero.
Lo que debes recordar
- Las nubes ofrecen los mismos conceptos con nombres distintos; la tabla de equivalencias es tu chuleta.
- Lo verdaderamente importante son los conceptos universales: regiones y zonas, responsabilidad compartida, identidad y mínimo privilegio, pago por uso y elasticidad, e Infraestructura como Código.
- Aprender AWS a fondo te da una base que se transfiere a cualquier otra nube.
- Terraform lleva esta portabilidad al máximo: un lenguaje para gobernar cualquier proveedor.
Con esto cerramos el Capítulo 2. En el Capítulo 3 entraremos en uno de esos conceptos universales clave: regiones, zonas de disponibilidad y edge locations, la base de la disponibilidad global y la resiliencia.
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
