Una misma instancia EC2 puede costarte precios muy distintos según cómo la compres. Elegir bien el modelo de compra puede ahorrarte hasta un 90 %. Este subcapítulo te explica las cuatro grandes opciones —On-Demand, Reserved Instances, Savings Plans y Spot— y cuándo usar cada una. Es uno de los conocimientos que más dinero ahorra en la vida real.
La idea central: compromiso a cambio de descuento
AWS te premia por comprometerte. Cuanto más te comprometes (a usar durante mucho tiempo, o a aceptar interrupciones), más descuento obtienes. Cuanta más flexibilidad quieres, más pagas.
Más flexibilidad ◄──────────────────────────► Más descuento
On-Demand Savings Plans / Reserved Spot
(caro, (medio, te comprometes (baratísimo,
sin atarte) a un uso durante 1-3 años) pero interrumpible)On-Demand: paga por lo que usas, sin compromiso
Es el modelo por defecto: pagas por segundo u hora de uso, sin ningún compromiso. Enciendes cuando quieres, apagas cuando quieres.
- Ventaja: máxima flexibilidad, cero compromiso.
- Inconveniente: es el más caro por hora.
Cuándo usarlo:
- Cargas impredecibles o de corta duración.
- Pruebas, desarrollo y experimentos.
- Cuando estás empezando y aún no conoces tu patrón de uso.
- Como base mientras decides si comprometerte.
Ejemplo: Estás aprendiendo AWS y enciendes instancias un rato para practicar. On-Demand es lo correcto: no quieres atarte a nada.
Reserved Instances (RI): comprométete 1 o 3 años
Te comprometes a usar un tipo concreto de instancia durante 1 o 3 años a cambio de un descuento de hasta ~72 % frente a On-Demand.
- Ventaja: gran ahorro para cargas estables.
- Inconveniente: te atas a un tipo de instancia y un plazo. Menos flexible.
Cuándo usarlas: cargas constantes y predecibles que sabes que seguirán ahí durante años (por ejemplo, una base de datos que está siempre encendida).
Nota: Las Reserved Instances son el modelo «clásico». Hoy, para la mayoría de casos, AWS recomienda los Savings Plans (más abajo) porque son más flexibles con un ahorro parecido.
Savings Plans: descuento flexible por comprometer gasto
Los Savings Plans son la evolución de las Reserved Instances. En lugar de comprometerte a un tipo de instancia, te comprometes a gastar una cantidad fija por hora (por ejemplo, «al menos 10 €/hora en cómputo») durante 1 o 3 años. A cambio, ese consumo se factura con gran descuento (hasta ~72 %).
- Ventaja: ahorro similar a las RI, pero mucho más flexible: el descuento se aplica aunque cambies de tipo de instancia, de tamaño o incluso de región (según el plan). Algunos planes cubren también Lambda y Fargate.
- Inconveniente: te comprometes a un gasto mínimo durante el plazo, lo uses o no.
Cuándo usarlos: cargas estables donde quieres ahorrar pero conservando flexibilidad para cambiar de instancias con el tiempo. Es la opción recomendada hoy para la mayoría de bases de cómputo constante.
Veremos la decisión estratégica entre Savings Plans y Reserved Instances en detalle en el Capítulo 25 (optimización de costes).
Spot Instances: baratísimas, pero interrumpibles
Las Spot Instances usan la capacidad sobrante de AWS y la venden con descuentos de hasta el 90 %. El truco: AWS puede reclamártelas en cualquier momento (avisando con unos 2 minutos) si necesita esa capacidad.
- Ventaja: el precio más bajo con diferencia.
- Inconveniente: se pueden interrumpir sin previo aviso real. No sirven para cosas que no toleran cortes.
Cuándo usarlas:
- Trabajos que pueden reanudarse si se interrumpen (procesamiento por lotes, renderizado, análisis de datos).
- Sistemas tolerantes a fallos que reparten el trabajo en muchas instancias y aguantan perder algunas.
- No las uses para una base de datos crítica o un servidor que no puede caerse.
Ejemplo real: Una empresa procesa miles de vídeos por la noche. Usa Spot Instances: si AWS le quita algunas, el trabajo simplemente continúa en otras o se reintenta. Pagan una fracción del precio normal por un trabajo que no tiene prisa ni necesita estar siempre disponible.
Tabla comparativa
| Modelo | Descuento | Compromiso | Se puede interrumpir | Caso ideal |
|---|---|---|---|---|
| On-Demand | 0 % | Ninguno | No | Pruebas, cargas impredecibles |
| Reserved Instances | Hasta ~72 % | 1-3 años, tipo fijo | No | Carga estable y predecible |
| Savings Plans | Hasta ~72 % | 1-3 años, gasto/hora | No | Carga estable con flexibilidad |
| Spot | Hasta ~90 % | Ninguno | Sí | Trabajos tolerantes a interrupción |
Estrategia real: combinarlos
En la práctica, las empresas mezclan los modelos para optimizar la factura:
Ejemplo de estrategia combinada:
- Savings Plans para la base de capacidad que siempre está encendida (servidores web base, bases de datos).
- On-Demand para absorber picos puntuales de tráfico.
- Spot para trabajos por lotes que no tienen prisa (procesamiento nocturno).
Así cubren su carga mínima barata y comprometida, escalan con flexibilidad y abaratan al máximo lo que pueden interrumpir.
Lo que debes recordar
- El precio de EC2 depende de cómo compras: más compromiso = más descuento.
- On-Demand: sin compromiso, el más caro. Para pruebas y cargas impredecibles.
- Reserved Instances: comprometes tipo + plazo (1-3 años), ahorro alto. El modelo clásico.
- Savings Plans: comprometes gasto por hora (1-3 años), ahorro alto y flexible. Recomendado hoy para carga estable.
- Spot: hasta 90 % de descuento, pero interrumpible. Solo para trabajos tolerantes a cortes.
- En la vida real se combinan los cuatro para minimizar la factura.
Con esto cierras el Capítulo 4 y dominas el cómputo en AWS. En el Capítulo 5 veremos el otro gran pilar: el almacenamiento de objetos con S3.
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
