Llegó el momento de escribir Terraform de verdad. El lenguaje se llama HCL (HashiCorp Configuration Language) y se organiza en bloques. En este subcapítulo conocerás los cuatro bloques más importantes que usarás constantemente: resource, variable, output y locals. Con ellos ya puedes describir infraestructura real.
Cómo se ve HCL
El código de Terraform se escribe en archivos con extensión .tf. Todo en HCL se estructura en bloques, que tienen esta forma general:
No te preocupes por la sintaxis exacta ahora; la verás con ejemplos. Lo importante: HCL es legible, parecido a rellenar una ficha con datos. Vamos con los cuatro bloques clave.
- resource: lo que quieres crear
El bloque resource es el más importante de todos. Describe un recurso de infraestructura que quieres que exista: un servidor, una red, un bucket…
Desglosemos:
resource→ el tipo de bloque."aws_instance"→ el tipo de recurso (una instancia EC2 de AWS). El prefijoaws_indica que es de AWS."mi_servidor"→ el nombre que TÚ le das para referirte a él dentro de tu código (no es el nombre en AWS, es una etiqueta interna).- Dentro de
{ }→ los argumentos que configuran el recurso (qué AMI usar, qué tipo de instancia… ¿recuerdas el Capítulo 4?).
Analogía: Un bloque
resourcees como rellenar el formulario de pedido de un recurso: «quiero una instancia, de tipo t3.micro, con esta imagen». Terraform lee el formulario y lo crea por ti.
Cada recurso de AWS que viste en la Parte II (EC2, S3, VPC…) tiene su tipo de resource en Terraform: aws_instance, aws_s3_bucket, aws_vpc, etc.
- variable: valores que entran desde fuera
El bloque variable define valores configurables que puedes cambiar sin tocar el resto del código. Son como los «parámetros» de tu configuración.
variable "tipo_instancia" {
description = "El tipo de instancia EC2 a usar"
type = string
default = "t3.micro"
}Luego usas esa variable en tus recursos con la sintaxis var.nombre:
resource "aws_instance" "mi_servidor" {
ami = "ami-0c1234567890abcde"
instance_type = var.tipo_instancia # ← usa la variable
}Por qué son útiles: Las variables hacen tu código reutilizable y flexible. Por ejemplo, puedes usar
t3.microen pruebas ym5.largeen producción cambiando solo el valor de la variable, sin tocar la definición del servidor. Lo veremos más en el Capítulo 19 (entornos).
Analogía: Las variables son como los ajustes configurables de un electrodoméstico. La lavadora es la misma, pero ajustas la temperatura y el programa según la colada. Tu código es el mismo, pero ajustas las variables según el entorno.
- output: información que quieres ver
El bloque output muestra información útil después de aplicar tu configuración. Sirve para «sacar» datos que necesitas saber, como la IP de un servidor o la URL de una web.
output "ip_publica" {
description = "La IP pública del servidor"
value = aws_instance.mi_servidor.public_ip
}Cuando ejecutas terraform apply, al terminar verás:
Por qué son útiles: Después de crear infraestructura, necesitas saber datos como «¿cuál es la IP de mi servidor?» o «¿cuál es la dirección de mi base de datos?». Los outputs te los muestran automáticamente, sin tener que buscarlos en la consola de AWS. También sirven para pasar información entre módulos (Capítulo 18).
Analogía: Los outputs son como el recibo o resumen que te dan al final: «aquí tienes los datos importantes de lo que acabas de crear».
- locals: valores calculados y reutilizables
El bloque locals define valores internos reutilizables dentro de tu código. A diferencia de las variables (que entran desde fuera), los locals son valores que defines y calculas dentro de tu configuración.
locals {
nombre_proyecto = "tienda-online"
entorno = "produccion"
nombre_completo = "${local.nombre_proyecto}-${local.entorno}"
}Y los usas con local.nombre:
resource "aws_instance" "mi_servidor" {
ami = "ami-0c1234567890abcde"
instance_type = "t3.micro"
tags = {
Name = local.nombre_completo # → "tienda-online-produccion"
}
}Cuándo usarlos: para evitar repetir valores o cálculos. Si usas el mismo nombre o la misma combinación de valores en muchos sitios, lo defines una vez en
localsy lo reutilizas. Si cambia, lo cambias en un solo lugar.
Variable vs Local — la diferencia clave:
variable: entra desde fuera (la configura quien usa el código). «Parámetro de entrada».local: se define y calcula dentro del código. «Valor interno reutilizable».
Resumen de los cuatro bloques
| Bloque | Para qué | Cómo se referencia |
|---|---|---|
resource |
Crear infraestructura (lo más importante) | aws_instance.mi_servidor |
variable |
Valores configurables desde fuera | var.nombre |
output |
Mostrar información tras aplicar | (se ve al final del apply) |
locals |
Valores internos reutilizables | local.nombre |
Un ejemplo que junta todo
variable "entorno" {
type = string
default = "dev"
}
locals {
nombre = "miapp-${var.entorno}"
}
resource "aws_instance" "web" {
ami = "ami-0c1234567890abcde"
instance_type = "t3.micro"
tags = {
Name = local.nombre
}
}
output "ip_publica" {
value = aws_instance.web.public_ip
}Este código: toma un entorno como variable, calcula un nombre con un local, crea un servidor etiquetado con ese nombre, y muestra su IP como output. ¡Ya estás leyendo Terraform!
Lo que debes recordar
- HCL se organiza en bloques, escritos en archivos
.tf. resource: el bloque más importante; describe la infraestructura que quieres crear (servidores, redes, buckets…).variable: valores configurables que entran desde fuera; se usan convar.nombre. Hacen el código reutilizable.output: muestra información útil trasapply(IPs, URLs…); se usa con la referencia al recurso.locals: valores internos reutilizables que defines dentro del código; se usan conlocal.nombre.- Diferencia clave: variable = entra de fuera; local = se calcula dentro.
En el siguiente subcapítulo veremos los tipos de datos de HCL (string, number, list, map, object…) para dar forma a tus variables y valores.
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
