Ya sabes que las políticas son los documentos que definen los permisos en AWS. Pero hay dos formas de aplicarlas, según dónde las adjuntes: a una identidad o a un recurso. Entender la diferencia te ayudará a leer y escribir permisos correctamente, y a resolver el clásico misterio de «¿por qué este permiso no funciona?».
Anatomía de una política (repaso rápido)
Una política IAM es un documento JSON. Su pieza central es la declaración (statement), que responde a:
- Effect:
Allow(permitir) oDeny(denegar). - Action: qué se puede hacer (
s3:GetObject= leer objetos de S3). - Resource: sobre qué recurso (identificado por su ARN, el identificador único de cualquier recurso en AWS).
Esta política dice: «Permitir la acción leer objetos sobre los objetos del bucket informes-2026». No te preocupes por memorizar la sintaxis; lo importante es entender el concepto.
Las dos formas de aplicar permisos
Políticas basadas en identidad (identity-based)
Se adjuntan a una identidad: un usuario, un grupo o un rol. Responden a la pregunta:
«¿Qué puede hacer ESTA identidad?»
Ejemplo: Adjuntas a la usuaria María una política que dice «puede leer del bucket
informes-2026». El permiso viaja con María: allá donde actúe, puede leer ese bucket.
Es la forma más común. Cuando das permisos a tus usuarios y roles, normalmente usas políticas basadas en identidad.
Políticas basadas en recurso (resource-based)
Se adjuntan al recurso en sí: un bucket de S3, una cola SQS, una función Lambda… Responden a la pregunta:
«¿Quién puede acceder a ESTE recurso?»
Ejemplo: Adjuntas al bucket
informes-2026una política que dice «la cuenta de la empresa colaboradora puede leer mis objetos». El permiso viaja con el bucket: define quién puede entrar en él.
Ya viste un ejemplo en el Capítulo 5: las bucket policies de S3 son políticas basadas en recurso.
La analogía que lo aclara todo
Analogía del edificio:
- Una política basada en identidad es como lo que tu tarjeta de empleado puede abrir. La llevas contigo; define a qué puertas puedes entrar tú.
- Una política basada en recurso es como la lista de personas autorizadas pegada en la puerta de una sala concreta. Define quién puede entrar a esa sala en particular.
A veces, para entrar a una sala, ambas deben coincidir: tu tarjeta debe permitir abrir esa puerta y tu nombre debe estar en la lista de la sala.
¿Cuándo se usa cada una?
| Situación | Tipo de política |
|---|---|
| Dar permisos a tus propios usuarios/roles | Basada en identidad (lo habitual) |
| Permitir que otra cuenta de AWS acceda a tu recurso | Basada en recurso |
| Controlar quién accede a un bucket S3, cola SQS, Lambda | Basada en recurso |
| Permisos generales de un equipo de desarrollo | Basada en identidad (vía grupos) |
El caso estrella de las políticas basadas en recurso es el acceso entre cuentas (cross-account): cuando alguien de otra cuenta de AWS necesita acceder a algo tuyo, la política basada en recurso es la que lo permite, porque se aplica al recurso sin importar de qué cuenta venga quien accede.
Cómo se combinan: la lógica de evaluación
Cuando alguien intenta hacer algo, AWS evalúa todas las políticas que aplican (las de identidad y las de recurso) con estas reglas, en este orden:
- Por defecto, todo está denegado. Si nada lo permite, se deniega.
- Un
Allowexplícito concede el permiso (puede venir de la política de identidad o de la de recurso). - Un
Denyexplícito SIEMPRE gana. Si cualquier política dice «denegar», se deniega, aunque otra diga «permitir».
¿Hay un Deny explícito? ──Sí──► DENEGADO (gana siempre)
│ No
▼
¿Hay un Allow explícito? ──Sí──► PERMITIDO
│ No
▼
DENEGADO (denegación por defecto)Regla mental: «Deny gana a Allow, y sin Allow no hay permiso.» Esta regla resuelve casi todos los misterios de permisos en AWS.
Ejemplo del misterio típico: «Le di a María permiso para leer el bucket, pero no puede.» Posibles causas: hay un
Denyexplícito en algún sitio (que gana), o la política del recurso (bucket) no la incluye, o falta elAllowen su identidad. Conociendo la lógica de evaluación, sabes dónde mirar.
Un apunte: políticas gestionadas vs en línea
Para terminar, dos formas de organizar las políticas (no confundir con identidad/recurso):
- Gestionadas (managed): políticas reutilizables que adjuntas a varias identidades. AWS ofrece muchas predefinidas (como
AmazonS3ReadOnlyAccess), y puedes crear las tuyas. Recomendadas por ser reutilizables y fáciles de mantener. - En línea (inline): políticas escritas directamente dentro de una sola identidad. Útiles para permisos muy específicos de un único usuario o rol.
Lo que debes recordar
- Una política define permisos con Effect (allow/deny), Action (qué) y Resource (sobre qué, vía ARN).
- Basada en identidad: se adjunta a un usuario/grupo/rol → «¿qué puede hacer esta identidad?». Es lo más común.
- Basada en recurso: se adjunta al recurso (bucket, cola…) → «¿quién puede acceder a este recurso?». Clave para el acceso entre cuentas.
- Lógica de evaluación: todo denegado por defecto, un Allow concede, y un Deny explícito gana siempre.
- «Deny gana a Allow, y sin Allow no hay permiso» resuelve la mayoría de dudas.
En el siguiente subcapítulo veremos dos pilares de la seguridad de acceso: la autenticación multifactor (MFA) y las credenciales temporales (STS).
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
