En este subcapítulo vemos dos funciones de EC2 que resuelven problemas concretos: las Elastic IPs (para tener una dirección IP fija) y los Placement Groups (para controlar dónde se colocan físicamente tus instancias). La primera la usarás muy pronto; la segunda es para casos más especializados, pero conviene conocerla.
El problema de las IPs cambiantes
Cada instancia EC2 tiene direcciones IP para comunicarse por la red:
- IP privada: para hablar con otros recursos dentro de tu red (VPC). Se mantiene mientras la instancia exista.
- IP pública: para que internet pueda acceder a ella. Aquí está el problema: por defecto, esta IP pública cambia cada vez que paras y arrancas la instancia.
Por qué es un problema: Imagina que apuntas el nombre de tu web (
miweb.com) a la IP pública54.12.34.56. Paras la instancia por la noche para ahorrar (subcapítulo 4.3) y, al arrancarla por la mañana, AWS le da otra IP, por ejemplo54.99.88.77. Ahora tu web «no funciona» porque el nombre sigue apuntando a la IP antigua.
La solución: Elastic IP
Una Elastic IP (EIP) es una dirección IP pública fija que tú reservas y puedes asociar a una instancia. A diferencia de la IP pública normal, no cambia, aunque pares y arranques la instancia.
Analogía: Una IP pública normal es como un número de teléfono que te reasignan cada vez. Una Elastic IP es como comprar tu propio número fijo: es tuyo y siempre te localizan en él.
Ventajas de una Elastic IP:
- Es constante: ideal para apuntar nombres de dominio.
- Puedes moverla de una instancia a otra. Si una instancia falla, asocias la EIP a una de repuesto y el tráfico sigue llegando al mismo sitio. Esto es útil para failover.
⚠️ Detalle de costes (importante): AWS te cobra por las Elastic IPs que reservas pero NO usas (las que no están asociadas a una instancia en ejecución). La lógica: las direcciones IPv4 son un recurso escaso, así que AWS penaliza acapararlas sin usarlas. Libera las Elastic IPs que no necesites para no pagar de más. Desde 2024, AWS también cobra por las IPv4 públicas en general, así que úsalas con cabeza.
Nota moderna: En arquitecturas actuales, muchas veces no se usan Elastic IPs directamente. En su lugar se pone un balanceador de carga (Capítulo 13) o CloudFront (Capítulo 16) delante, que ofrecen un punto de entrada estable sin atar una IP a una instancia concreta. Aun así, debes conocer las EIP porque siguen siendo útiles en muchos casos.
Placement Groups: controlar la colocación física
Por defecto, AWS decide dónde colocar físicamente tus instancias dentro de un datacenter. Normalmente eso está bien. Pero a veces quieres influir en esa colocación por motivos de rendimiento o resiliencia. Para eso existen los Placement Groups (grupos de colocación).
Hay tres estrategias, y cada una resuelve una necesidad distinta:
- Cluster (agrupadas) — máximo rendimiento
Coloca las instancias muy juntas, en el mismo lugar físico, para que se comuniquen entre ellas con la menor latencia y el mayor ancho de banda posibles.
- Para qué: aplicaciones que requieren comunicación ultrarrápida entre instancias (computación de alto rendimiento, big data, cálculos científicos).
- Riesgo: al estar todas juntas, un fallo físico podría afectarlas a la vez. Menos resiliencia a cambio de más velocidad.
- Spread (separadas) — máxima resiliencia
Coloca cada instancia en hardware físico distinto, lo más separadas posible.
- Para qué: aplicaciones críticas donde no quieres que dos instancias compartan el mismo punto de fallo. Si un servidor físico muere, solo cae una instancia.
- Ejemplo: los pocos servidores que sostienen un sistema crítico, donde perder dos a la vez sería inaceptable.
- Partition (por particiones) — equilibrio a gran escala
Divide las instancias en grupos (particiones), cada uno en hardware separado. Las instancias de una partición comparten infraestructura, pero las particiones entre sí están aisladas.
- Para qué: sistemas distribuidos grandes (como bases de datos tipo Hadoop, Cassandra, Kafka) que ya gestionan réplicas y quieren controlar qué grupos pueden fallar juntos.
Comparativa rápida
| Estrategia | Coloca las instancias… | Prioriza | Caso de uso |
|---|---|---|---|
| Cluster | Muy juntas | Rendimiento/latencia | HPC, big data |
| Spread | Muy separadas | Resiliencia | Pocas instancias críticas |
| Partition | En grupos aislados | Equilibrio a escala | Sistemas distribuidos grandes |
No te preocupes si los Placement Groups te parecen avanzados: lo son. La mayoría de proyectos no los necesitan al principio. Lo importante ahora es saber que existen y para qué sirve cada estrategia.
Lo que debes recordar
- La IP pública normal de una instancia cambia al parar/arrancar; eso rompe los dominios que apunten a ella.
- Una Elastic IP es una IP pública fija que reservas y puedes mover entre instancias (útil para failover).
- Cuidado con los costes: AWS cobra por las Elastic IPs reservadas y no usadas. Libera las que no necesites.
- En arquitecturas modernas, un balanceador de carga o CloudFront suele sustituir a la Elastic IP como punto de entrada estable.
- Los Placement Groups controlan la colocación física: Cluster (rendimiento), Spread (resiliencia) y Partition (equilibrio a escala). Son para casos avanzados.
En el último subcapítulo de EC2 veremos algo que afecta directamente a tu factura: los modelos de compra (On-Demand, Reserved, Savings Plans y Spot) y cuándo usar cada uno.
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
