Cerramos el capítulo introductorio de Terraform con su flujo de trabajo fundamental: el ciclo plan → apply → destroy. Estos tres comandos son el corazón del día a día con Terraform. Entender qué hace cada uno te dará la confianza para trabajar de forma segura, sin miedo a romper nada por accidente.
La idea: ver antes de hacer
La filosofía de Terraform es «mira antes de saltar». Antes de tocar nada en tu nube real, Terraform te enseña exactamente qué va a hacer y espera tu aprobación. Esto evita sorpresas y desastres.
El ciclo tiene tres comandos principales (más uno de preparación que veremos en el Capítulo 11):
Veamos los tres protagonistas.
terraform plan: la previsualización
El comando terraform plan compara lo que has escrito en tu código con lo que existe actualmente en la nube, y te muestra un resumen de los cambios que haría, sin aplicar nada todavía.
Analogía:
planes como la vista previa de impresión de un documento, o el resumen del pedido antes de pagar en una tienda online. Ves exactamente qué va a pasar antes de confirmar. Si algo no cuadra, cancelas sin consecuencias.
Terraform clasifica los cambios con símbolos muy claros:
| Símbolo | Significado |
|---|---|
+ |
Se va a crear un recurso nuevo |
~ |
Se va a modificar un recurso existente |
- |
Se va a destruir un recurso |
-/+ |
Se va a reemplazar (destruir y recrear) |
Ejemplo de salida de
plan:Plan: 3 to add, 1 to change, 0 to destroy. + aws_instance.web (crear un servidor) + aws_security_group.web (crear un firewall) + aws_eip.web (crear una IP fija) ~ aws_s3_bucket.datos (modificar un bucket)Esto te dice clarísimamente: voy a crear 3 cosas y modificar 1. Nada se ha tocado aún. Tú decides si seguir.
Por qué plan es tan valioso:
- Seguridad: ves los cambios antes de aplicarlos. Si ves un
- aws_db_instance(destruir tu base de datos) que no esperabas, ¡paras a tiempo! - Revisión en equipo: el resultado del
planse puede revisar entre compañeros antes de aplicar (lo veremos en el Capítulo 12 y en CI/CD en el Capítulo 22). - Detección de drift:
plantambién te avisa si algo cambió manualmente en la nube y ya no coincide con tu código.
terraform apply: ejecutar los cambios
El comando terraform apply realiza de verdad los cambios. Primero te vuelve a mostrar el plan y te pide confirmación (tienes que escribir yes). Solo entonces crea, modifica o destruye los recursos en tu nube real.
Analogía:
applyes pulsar el botón "Confirmar pedido". Hasta que no lo confirmas, no se cobra ni se envía nada.
terraform apply → muestra el plan otra vez → "¿Quieres realizar estas acciones? Escribe 'yes': " → escribes "yes" → Terraform crea/modifica/destruye los recursos → "Apply complete! Resources: 3 added, 1 changed, 0 destroyed."
Después de apply, tu infraestructura real coincide con lo que declaraste en el código. Terraform también registra lo que hizo en un archivo de estado (el tfstate, que veremos en el Capítulo 11), para saber qué gestiona.
Recuerda la idempotencia (subcapítulo 9.2): si ejecutas
applyotra vez sin cambiar el código, Terraform dirá «no hay cambios» y no hará nada. Solo actúa cuando hay diferencias entre tu código y la realidad.
terraform destroy: eliminar todo
El comando terraform destroy elimina toda la infraestructura que Terraform gestiona. Como apply, te muestra qué va a destruir y pide confirmación.
Analogía:
destroyes borrar el proyecto entero y dejar la mesa limpia. Todo lo que Terraform creó, lo elimina.
¿Para qué sirve destruir?
- Limpiar entornos de prueba: montas un entorno para experimentar, pruebas, y al acabar
destroylo elimina todo. Dejas de pagar al instante (recuerda el Capítulo 1: pago por uso). - Entornos temporales: infraestructura que solo necesitas un rato.
Ventaja enorme para aprender: Mientras sigues este libro y practicas, podrás crear infraestructura con
apply, experimentar, y luego borrarla limpiamente condestroypara no acumular costes. Es una de las grandes ventajas de la IaC: lo que creas, lo destruyes sin dejar rastro ni recursos olvidados pagando.
⚠️ Cuidado en producción:
destroyes irreversible y destruye todo lo gestionado por esa configuración. Nunca lo ejecutes a la ligera en un entorno real. En producción se protegen los recursos críticos y se restringe quién puede destruir. Es una herramienta genial para pruebas, peligrosa en producción.
El ciclo completo en la práctica
Así es un día típico de trabajo con Terraform:
1. Escribes o modificas tu código (archivos .tf).
2. terraform plan → revisas qué va a cambiar.
3. ¿El plan tiene buena pinta?
Sí → terraform apply → confirmas → cambios aplicados.
No → corriges el código y vuelves al paso 2.
4. (Cuando ya no lo necesites, en pruebas)
terraform destroy → eliminas todo y dejas de pagar.Este ciclo plan → apply lo repetirás constantemente: cada vez que quieras cambiar tu infraestructura, modificas el código, revisas con plan y aplicas con apply. Es seguro, predecible y deja registro de todo.
Lo que debes recordar
- El flujo fundamental de Terraform es plan → apply → destroy (precedido de
init, que veremos en el Capítulo 11). plan: previsualiza los cambios sin aplicarlos (como el resumen del pedido antes de pagar). Usa símbolos:+crear,~modificar,-destruir.apply: ejecuta los cambios tras pedirte confirmación (yes). Deja tu nube como declaraste.destroy: elimina toda la infraestructura gestionada. Genial para limpiar pruebas y dejar de pagar; peligroso en producción.- La filosofía es «ver antes de hacer»: revisas con
planantes de confirmar conapply. Esto hace el trabajo seguro y predecible.
Con esto cierras el Capítulo 9. Ya entiendes por qué existe la IaC y cómo trabaja Terraform a alto nivel. En el Capítulo 10 nos remangamos y aprendemos HCL, el lenguaje con el que escribirás tu infraestructura.
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
