Ya sabes que el estado es el inventario de Terraform. La siguiente pregunta es: ¿dónde se guarda ese inventario? Por defecto, en tu propio ordenador. Pero eso causa problemas en cuanto trabajas en equipo. En este subcapítulo veremos la diferencia entre estado local y remoto, y cómo configurar el clásico backend de S3 + DynamoDB, una de las prácticas más importantes de Terraform profesional.
State local: el punto de partida
Por defecto, Terraform guarda el estado en un archivo terraform.tfstate en la carpeta de tu proyecto, en tu ordenador. Esto se llama estado local.
Para aprender y experimentar tú solo, está bien. Pero tiene problemas graves en cuanto la cosa se pone seria:
Problema 1: No se puede colaborar
Si el estado está en tu portátil, tus compañeros no lo tienen. Cada uno tendría su propia versión del estado, que se contradicen entre sí. Imposible trabajar en equipo.
Problema 2: Riesgo de pérdida
Si tu portátil se rompe, se pierde o borras la carpeta por error, pierdes el estado. Y ya sabes (subcapítulo 11.2) lo grave que es perder el estado: Terraform «se olvida» de todo lo que gestiona.
Problema 3: Sin bloqueo (locking)
Si dos personas ejecutaran apply a la vez sobre la misma infraestructura, podrían corromper el estado o pisarse los cambios. El estado local no tiene forma de evitarlo.
Problema 4: Seguridad
Un archivo con datos sensibles (subcapítulo 11.2) en tu portátil, sin cifrar, es un riesgo.
State remoto: la solución profesional
El estado remoto guarda el tfstate en un lugar central y compartido (en la nube), en lugar de en tu ordenador. Esto resuelve todos los problemas anteriores:
- Colaboración: todo el equipo lee y escribe el mismo estado central.
- Seguridad: se guarda cifrado y protegido.
- Durabilidad: no se pierde si falla tu portátil.
- Bloqueo: evita que dos personas modifiquen a la vez (lo veremos enseguida).
A la configuración de dónde se guarda el estado se le llama backend. Hay varios tipos de backend remoto; el más clásico en AWS es S3 + DynamoDB.
El backend clásico: S3 + DynamoDB
Esta combinación usa dos servicios que ya conoces de la Parte II:
| Servicio | Papel en el backend |
|---|---|
| S3 (Capítulo 5) | Guarda el archivo de estado (cifrado, versionado, duradero) |
| DynamoDB (Capítulo 8) | Gestiona el bloqueo (locking) para que no haya dos apply a la vez |
Analogía:
- S3 es la caja fuerte compartida donde se guarda el inventario (el estado), accesible para todo el equipo, segura y respaldada.
- DynamoDB es el sistema de "ocupado/libre" de un baño: cuando alguien está usando el estado (ejecutando
apply), pone el cartel de «ocupado» (un bloqueo) para que nadie más entre hasta que termine.
Por qué S3 es ideal para el estado
- Durable (recuerda los «once nueves» del Capítulo 5): casi imposible perderlo.
- Cifrado en reposo: protege los datos sensibles.
- Versionado (subcapítulo 5.3): guarda el historial del estado, así puedes recuperar una versión anterior si algo va mal.
- Compartido: todo el equipo accede al mismo archivo.
Por qué DynamoDB para el bloqueo
DynamoDB gestiona un «candado»: antes de modificar el estado, Terraform pone un bloqueo en una tabla de DynamoDB. Mientras ese bloqueo existe, nadie más puede ejecutar apply. Cuando termina, lo libera. Así se evita la corrupción por accesos simultáneos. Veremos el locking a fondo en el Capítulo 20.
Nota: Versiones recientes de Terraform/S3 permiten gestionar el bloqueo directamente en S3 sin DynamoDB. Pero el patrón S3 + DynamoDB sigue siendo el más conocido y el que verás en la mayoría de proyectos y documentación.
Cómo se configura (visión general)
La configuración del backend se declara en el bloque terraform:
terraform {
backend "s3" {
bucket = "mi-empresa-terraform-state"
key = "produccion/red/terraform.tfstate"
region = "eu-west-1"
dynamodb_table = "terraform-locks"
encrypt = true
}
}bucket: el bucket de S3 donde se guarda el estado.key: la «ruta» dentro del bucket (organiza estados de distintos proyectos/entornos).dynamodb_table: la tabla para el bloqueo.encrypt = true: cifra el estado.
Tras escribir esto, ejecutas terraform init y Terraform configura el backend. Veremos los detalles paso a paso en el Capítulo 20.
El problema del huevo y la gallina: para guardar el estado en S3, necesitas un bucket de S3… pero ese bucket también es infraestructura. La solución habitual: crear el bucket y la tabla una vez (a mano o con un Terraform pequeño de estado local) y luego usarlos como backend para todo lo demás. Lo veremos en el Capítulo 20.
Local vs remoto: tabla comparativa
| Estado local | Estado remoto (S3 + DynamoDB) | |
|---|---|---|
| Dónde vive | Tu ordenador | En la nube, compartido |
| Colaboración en equipo | No | Sí |
| Riesgo de pérdida | Alto | Bajo (durable, versionado) |
| Bloqueo (evita conflictos) | No | Sí (DynamoDB) |
| Cifrado / seguridad | Manual | Sí |
| Cuándo usarlo | Aprender, pruebas en solitario | Cualquier proyecto serio o en equipo |
Lo que debes recordar
- Por defecto, el estado es local (en tu ordenador): vale para aprender solo, pero no para equipos ni producción.
- El estado remoto lo guarda en un lugar central y compartido (un backend), resolviendo colaboración, seguridad, durabilidad y bloqueo.
- El backend clásico en AWS es S3 + DynamoDB: S3 guarda el estado (cifrado, versionado, duradero) y DynamoDB gestiona el bloqueo (evita dos
applysimultáneos). - Se configura en el bloque
terraform { backend "s3" { ... } }y se activa conterraform init. - Para cualquier proyecto serio o en equipo, usa estado remoto. Lo veremos en detalle en el Capítulo 20.
En el último subcapítulo de este capítulo repasaremos los comandos esenciales de Terraform que usarás a diario: init, plan, apply, destroy, fmt y validate.
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
