Llegamos a uno de los servicios más importantes de toda la nube: IAM. Controla quién puede hacer qué en tu cuenta de AWS. Si la VPC era la seguridad de tu red, IAM es la seguridad de tus identidades y permisos. Dominar sus cuatro conceptos básicos —usuarios, grupos, roles y políticas— es imprescindible para trabajar con AWS de forma segura.
Qué es IAM
IAM significa Identity and Access Management (Gestión de Identidades y Accesos). Es el servicio que gestiona:
- Quién puede acceder a tu cuenta de AWS (identidades).
- Qué puede hacer cada uno (permisos).
Dos datos importantes para empezar:
- IAM es gratuito.
- IAM es global: no pertenece a una región concreta; tus usuarios y permisos valen en toda tu cuenta.
Analogía general: IAM es el sistema de seguridad y tarjetas de acceso de un edificio de oficinas. Decide quién tiene tarjeta, a qué plantas puede entrar cada uno y qué puertas puede abrir. Sin IAM bien configurado, o nadie puede trabajar, o cualquiera puede entrar donde quiera (peligroso).
Los cuatro conceptos clave
- Usuarios (Users): una identidad para una persona o app
Un usuario IAM representa a una persona concreta (o a veces una aplicación) que necesita acceder a AWS. Tiene sus propias credenciales:
- Usuario y contraseña para entrar a la consola web.
- Claves de acceso (access keys) para usar la línea de comandos o programar contra AWS.
Analogía: Un usuario IAM es como la tarjeta de empleado de una persona. Es individual e intransferible: cada empleado tiene la suya.
Buena práctica: cada persona debe tener su propio usuario. Nunca compartáis un usuario entre varias personas, porque entonces no sabrías quién hizo qué (se pierde la trazabilidad).
- Grupos (Groups): organizar usuarios por función
Un grupo es un conjunto de usuarios que comparten los mismos permisos. En lugar de dar permisos uno a uno a cada persona, los das al grupo y metes a las personas en él.
Analogía: Un grupo es como un departamento. En vez de darle llaves a cada persona del departamento de contabilidad por separado, decides «todos los de contabilidad pueden entrar a la sala de finanzas» y luego añades o quitas personas del departamento.
Ejemplo: Creas un grupo
Desarrolladorescon permisos para gestionar servidores de prueba. Cuando entra un desarrollador nuevo, lo añades al grupo y hereda todos los permisos automáticamente. Cuando se va, lo quitas y pierde el acceso. Mucho más fácil que gestionar permisos persona a persona.
Los grupos no tienen credenciales propias; solo agrupan usuarios. Y un usuario puede estar en varios grupos a la vez.
- Roles (Roles): permisos temporales que se «asumen»
Un rol es una identidad con permisos, pero sin credenciales fijas: no pertenece a una persona concreta, sino que se asume temporalmente cuando se necesita. Lo asumen tanto personas como, sobre todo, servicios y aplicaciones.
Analogía: Un rol es como un chaleco de "visitante autorizado" o un uniforme que te pones temporalmente para hacer una tarea. Mientras lo llevas, tienes ciertos permisos; cuando terminas, te lo quitas. No es tuyo en propiedad: lo usas mientras lo necesitas.
Este es probablemente el concepto que más cuesta al principio, pero es el más importante para la seguridad. Su uso típico:
Ejemplo clave: Tienes una instancia EC2 que necesita leer archivos de un bucket S3. ¿Cómo le das permiso? Mala idea: meter unas claves de acceso dentro del servidor (si alguien lo compromete, roba las claves). Buena idea: asignar un rol a la instancia EC2. La instancia «asume» el rol y obtiene permisos temporales para leer S3, sin que haya ninguna clave guardada en ningún sitio. AWS rota esas credenciales automáticamente.
Los roles son la base de la seguridad moderna en AWS. Los veremos más a fondo en el subcapítulo 7.4 (credenciales temporales) y son protagonistas en muchos capítulos posteriores.
- Políticas (Policies): el documento que define los permisos
Una política es un documento (en formato JSON) que define exactamente qué se permite o se deniega. Las políticas son las que de verdad contienen los permisos; los usuarios, grupos y roles simplemente tienen políticas adjuntas.
Analogía: Una política es la lista detallada de permisos escrita en un papel: «puede abrir las puertas A y B, pero no la C; puede leer los documentos del archivo, pero no modificarlos».
Una política responde a cuatro preguntas:
- Effect: ¿permitir o denegar?
- Action: ¿qué acción? (leer un bucket, lanzar una instancia…)
- Resource: ¿sobre qué recurso?
- (Opcional) Condition: ¿bajo qué condiciones?
Veremos las políticas en detalle en el subcapítulo 7.3.
Cómo encajan los cuatro
┌─────────────┐
│ POLÍTICA │ ← define los permisos (el "qué se puede hacer")
└──────┬──────┘
│ se adjunta a...
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
USUARIO GRUPO ROL
(persona) (conjunto (se asume
de usuarios) temporalmente:
servicios, apps)- Las políticas contienen los permisos.
- Se adjuntan a usuarios (personas), grupos (conjuntos de usuarios) o roles (identidades temporales).
- Los grupos facilitan gestionar permisos de muchas personas a la vez.
- Los roles dan permisos temporales sin credenciales fijas (ideales para servicios).
Una advertencia: el usuario root
Cuando creas una cuenta de AWS, obtienes el usuario root (el correo con el que te registraste). Este usuario tiene poder absoluto sobre todo, incluida la facturación. Es tan poderoso que es peligroso usarlo a diario.
Regla de oro: No uses el usuario root salvo para las poquísimas tareas que lo exigen. Crea un usuario IAM normal (con permisos de administrador si hace falta) para tu trabajo diario, y protege el root con MFA (subcapítulo 7.4). Lo veremos más en el subcapítulo 7.5.
Lo que debes recordar
- IAM controla quién puede hacer qué en tu cuenta. Es gratuito y global.
- Usuario: una identidad para una persona o app (con sus credenciales). Uno por persona, nunca compartido.
- Grupo: conjunto de usuarios que comparten permisos. Facilita la gestión.
- Rol: identidad con permisos temporales que se asume (ideal para servicios como EC2, evita guardar claves).
- Política: documento JSON que define los permisos y se adjunta a usuarios, grupos o roles.
- No uses el usuario root para el día a día.
En el siguiente subcapítulo veremos el principio más importante de toda la seguridad en la nube: el mínimo privilegio.
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
