Una instancia EC2 no está siempre «encendida o apagada» sin más: pasa por varios estados a lo largo de su vida, y cada uno tiene consecuencias importantes, sobre todo en la factura. Confundir «parar» con «terminar» es uno de los errores que más sustos da a los principiantes. Vamos a aclararlo de una vez.
Los estados de una instancia
Estos son los estados por los que pasa una instancia:
| Estado | Qué significa | ¿Pagas? |
|---|---|---|
| pending (pendiente) | Arrancando, aún no lista | No (todavía) |
| running (en ejecución) | Encendida y funcionando | Sí (cómputo + almacenamiento) |
| stopping (parando) | Apagándose | Transición |
| stopped (parada) | Apagada, como un PC apagado | Solo el disco (no el cómputo) |
| terminated (terminada) | Eliminada para siempre | No (pero se pierde) |
Vamos a ver los tres estados que de verdad importan: running, stopped y terminated.
Running: encendida y cobrando
Cuando la instancia está running, está funcionando y pagas por ella: pagas el cómputo (por segundo o por hora según el tipo) y el almacenamiento asociado.
Es el estado normal de trabajo. Aquí es donde tu servidor sirve tu web, ejecuta tu aplicación, etc.
Stopped: apagada (como apagar tu PC)
Parar (stop) una instancia es como apagar tu ordenador de casa:
- Se apaga el sistema operativo.
- Dejas de pagar el cómputo (el «alquiler del procesador»).
- Sigues pagando el disco (el almacenamiento EBS, que veremos enseguida), porque tus datos siguen guardados.
- Puedes volver a arrancarla cuando quieras y tus datos siguen ahí.
Ejemplo real: Tienes un servidor de pruebas que solo usas en horario de oficina. Lo paras por las noches y los fines de semana. Así dejas de pagar el cómputo cuando no lo usas, pero conservas todo tu trabajo. Al llegar el lunes, lo arrancas y sigue como lo dejaste. Esto puede ahorrar más del 60 % del coste de cómputo.
Un detalle importante al parar: algunas cosas pueden cambiar al volver a arrancar, como la IP pública (puede ser distinta). Para evitarlo se usan las Elastic IPs, que veremos en el subcapítulo 4.4.
Terminated: eliminada para siempre ⚠️
Terminar (terminate) una instancia es destruirla por completo:
- La instancia desaparece.
- Por defecto, su disco principal se borra y pierdes todos los datos que hubiera en él.
- No se puede deshacer. No hay papelera de reciclaje.
⚠️ Cuidado: «Parar» y «terminar» suenan parecido pero son radicalmente distintos. Parar = apagar (recuperable). Terminar = destruir (irreversible). Mucha gente nueva termina una instancia pensando que solo la apagaba y pierde su trabajo. Lee bien antes de hacer clic.
¿Cuándo terminar a propósito? Cuando ya no necesitas la instancia y quieres dejar de pagar todo (cómputo y disco). Es lo correcto para limpiar recursos de prueba y no acumular costes.
El almacenamiento: EBS y la persistencia de datos
Para entender bien el ciclo de vida hay que conocer dónde viven los datos. El disco de una instancia suele ser un volumen EBS (Elastic Block Store): un disco duro virtual que se conecta a la instancia.
La clave está en una opción llamada «eliminar al terminar» (delete on termination):
- Activada (por defecto en el disco raíz): al terminar la instancia, el disco se borra. Datos perdidos.
- Desactivada: el disco sobrevive a la terminación de la instancia y puedes reutilizarlo o recuperar sus datos.
Buena práctica: Para datos importantes, no confíes solo en el disco de la instancia. Haz snapshots (copias de seguridad) de tus volúmenes EBS regularmente. Un snapshot es una foto del disco guardada de forma segura, desde la que puedes restaurar. Veremos copias de seguridad centralizadas en el Capítulo 26 (AWS Backup).
Resumen visual del ciclo
Lanzar
│
▼
[pending] → [running] ⇄ [stopped] ← parar/arrancar las veces que quieras
│ │ (datos conservados)
│ │
└────────────┴──→ [terminated] ← FIN: instancia destruida
(datos del disco raíz borrados)Implicaciones en costes (lo esencial)
| Acción | Pagas cómputo | Pagas disco | Conservas datos |
|---|---|---|---|
| running | Sí | Sí | Sí |
| stopped | No | Sí | Sí |
| terminated | No | No | No |
La gran lección de costes: si no usas una instancia temporalmente, párala (ahorras cómputo). Si ya no la necesitas, termínala (ahorras todo). No dejes instancias running sin usar: es la causa número uno de facturas sorpresa.
Lo que debes recordar
- Los estados clave son running (encendida, pagas todo), stopped (apagada, solo pagas disco, datos a salvo) y terminated (destruida, irreversible, datos del disco raíz borrados).
- Parar ≠ Terminar. Parar es recuperable; terminar es definitivo. Léelo bien antes de actuar.
- El almacenamiento EBS persiste los datos; vigila la opción «eliminar al terminar» y haz snapshots de lo importante.
- Para controlar costes: para lo que no uses ahora, termina lo que ya no necesites.
En el siguiente subcapítulo veremos cómo dar a tus instancias una dirección IP fija (Elastic IP) y cómo agruparlas físicamente con Placement Groups.
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
