Después del cómputo (EC2), el segundo gran pilar de AWS es el almacenamiento. Y el servicio estrella es S3. Es uno de los servicios más usados del mundo, fácil de empezar a usar y con muchísimas aplicaciones. Empecemos por sus tres conceptos básicos: buckets, objetos y claves.
Qué es S3
S3 significa Simple Storage Service. Es un servicio para guardar archivos (que aquí llamamos «objetos») de forma prácticamente ilimitada, muy duradera y accesible desde cualquier lugar por internet.
A este tipo de almacenamiento se le llama almacenamiento de objetos. Es distinto del disco de tu ordenador:
- No tiene carpetas reales ni un sistema de archivos tradicional.
- Guardas archivos completos y los recuperas completos por su «nombre».
- Es ideal para imágenes, vídeos, copias de seguridad, archivos de webs, logs, datos… casi cualquier archivo.
Importante: S3 no sirve para instalar un sistema operativo ni para que una base de datos escriba constantemente en él (para eso está EBS, el disco de EC2). S3 es para guardar y recuperar archivos, no para usarlo como disco de un servidor.
Los tres conceptos clave
S3 se basa en tres ideas. Vamos con una analogía sencilla:
Analogía del archivador: Un bucket es como un armario archivador. Cada objeto es un documento que guardas dentro. La clave es la etiqueta que identifica cada documento para encontrarlo.
- Bucket (el contenedor)
Un bucket («cubo») es el contenedor donde guardas tus objetos. Características:
- Tiene un nombre único a nivel mundial: no puede haber dos buckets con el mismo nombre en todo AWS, en ninguna cuenta del planeta. (Por eso suelen llevar prefijos como el nombre de tu empresa.)
- Pertenece a una región concreta (recuerda el Capítulo 3): eliges dónde vive físicamente.
- Puede contener una cantidad prácticamente ilimitada de objetos.
Ejemplo: Un bucket llamado
fotos-empresa-acme-2026. El nombre es único en todo el mundo y vive, por ejemplo, en la región de Irlanda.
- Objeto (el archivo)
Un objeto es cada archivo que guardas: una foto, un PDF, un vídeo, un backup… Cada objeto incluye:
- Los datos en sí (el contenido del archivo).
- Metadatos (información sobre el archivo: tipo, fecha, etiquetas…).
- Una clave que lo identifica (lo vemos ahora).
Un objeto puede ser muy pequeño (unos bytes) o enorme (hasta varios terabytes).
- Clave (el identificador)
La clave (key) es el nombre completo y único del objeto dentro del bucket. Es como la ruta de un archivo:
Aquí está el truco que confunde a muchos: las «carpetas» en S3 no existen de verdad. Lo que ves como carpetas es, en realidad, parte del nombre de la clave. La clave 2026/junio/vacaciones/playa.jpg es un único texto; las barras / solo hacen que la consola lo muestre como si fueran carpetas, para que sea cómodo de navegar.
Por qué importa: S3 tiene una estructura plana (todos los objetos están al mismo nivel, identificados por su clave). La apariencia de carpetas es solo visual. Esto es distinto del disco de tu ordenador, donde las carpetas sí son reales.
Cómo se accede a un objeto
Cada objeto tiene una dirección única que combina el bucket y la clave. Conceptualmente:
s3://fotos-empresa-acme-2026/2026/junio/vacaciones/playa.jpg
└──────── bucket ──────┘ └──────────── clave ──────────┘Con los permisos adecuados, puedes subir, descargar o borrar ese objeto desde la consola web, desde la línea de comandos (AWS CLI), desde código (con un SDK) o vía API.
Por qué S3 es tan popular
- Escala casi infinita: no te preocupas del tamaño; guarda lo que necesites.
- Muy duradero: S3 está diseñado para una durabilidad del 99,999999999 % (los famosos «once nueves»). En la práctica, es extremadamente improbable perder un objeto, porque AWS guarda copias redundantes automáticamente.
- Pago por uso: pagas por lo que almacenas y por las operaciones que haces, sin reservar nada por adelantado.
- Accesible desde cualquier sitio por internet (con los permisos correctos).
- Base de muchísimas arquitecturas: webs estáticas, data lakes, backups, distribución de contenido… lo veremos en los próximos subcapítulos y capítulos.
Ejemplo real: Una app móvil guarda las fotos de perfil de sus usuarios en S3. Cada vez que alguien sube una foto, se crea un objeto con una clave como
usuarios/12345/perfil.jpg. La app puede tener millones de usuarios sin que el equipo se preocupe nunca del «espacio en disco».
Lo que debes recordar
- S3 es almacenamiento de objetos (archivos): ideal para imágenes, vídeos, backups, datos… no para usarlo como disco de un servidor.
- Bucket: el contenedor (nombre único mundial, vive en una región).
- Objeto: cada archivo guardado (datos + metadatos + clave).
- Clave: el identificador único del objeto. Las «carpetas» son solo apariencia visual; la estructura real es plana.
- S3 destaca por su escala casi infinita y su durabilidad de "once nueves".
En el siguiente subcapítulo veremos las clases de almacenamiento de S3 (Standard, IA, Glacier…), que te permiten ajustar coste y velocidad de acceso según la frecuencia con que uses cada archivo.
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
