Ya tienes la red lista (VPC, subred pública, Internet Gateway y rutas). Ahora vamos a poner el protagonista: un servidor EC2 dentro de esa subred, accesible desde internet. Recuerda todo lo del Capítulo 4 sobre instancias; ahora lo escribimos en Terraform.
Qué vamos a añadir
Sobre la red del subcapítulo anterior, añadimos una instancia EC2:
┌──────────── VPC (10.0.0.0/16) ────────────┐ │ ┌─ Subred pública (10.0.1.0/24) ─┐ │ │ │ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ Instancia EC2 │ ◄── nueva │ │ │ │ │ (servidor web) │ │ │ │ │ └──────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────┘ │ └────────────────────────────────────────────┘
Paso 1: Encontrar la AMI (la imagen base)
Recuerda que toda instancia parte de una AMI (subcapítulo 4.2). En lugar de escribir a mano un ID de AMI (que cambia con el tiempo y según la región), lo mejor es buscar la más reciente automáticamente con un bloque data:
data "aws_ami" "amazon_linux" {
most_recent = true
owners = ["amazon"]
filter {
name = "name"
values = ["al2023-ami-*-x86_64"]
}
}¿Qué es un bloque
data? Es una novedad importante: mientrasresourcecrea algo, un bloquedata(data source) consulta información existente en AWS sin crear nada. Aquí preguntamos a AWS «¿cuál es la AMI más reciente de Amazon Linux 2023?» y guardamos la respuesta para usarla. Es muy útil para no escribir valores fijos que caducan.
Paso 2: Definir variables (buena práctica)
Para que el código sea flexible (subcapítulo 10.1), definimos algunas variables:
variable "tipo_instancia" {
description = "Tipo de instancia EC2"
type = string
default = "t3.micro" # apta para capa gratuita (Capítulo 4)
}
variable "nombre_proyecto" {
type = string
default = "mi-primer-servidor"
}Usar t3.micro (subcapítulo 4.1) es ideal para aprender, porque entra en la capa gratuita de AWS.
Paso 3: Crear la instancia EC2
Ahora el recurso principal. Lo colocamos en nuestra subred pública:
resource "aws_instance" "web" {
ami = data.aws_ami.amazon_linux.id # la AMI que buscamos
instance_type = var.tipo_instancia # la variable
subnet_id = aws_subnet.publica.id # ← en la subred pública
vpc_security_group_ids = [aws_security_group.web.id] # firewall (subcap. 12.3)
tags = {
Name = var.nombre_proyecto
}
}Analicemos las conexiones:
ami→ referencia al data source del paso 1 (la AMI encontrada).instance_type→ la variable del paso 2.subnet_id→ referencia a la subred pública del subcapítulo 12.1. Esto coloca el servidor en nuestra red, en la zona pública.vpc_security_group_ids→ referencia al Security Group (el firewall), que crearemos en el siguiente subcapítulo.
Cada referencia crea una dependencia: Terraform creará primero la subred y el Security Group, y luego la instancia.
Paso 4: Instalar software al arrancar (user_data)
A menudo quieres que el servidor haga algo nada más arrancar, como instalar un servidor web. Para eso existe user_data: un script que se ejecuta automáticamente la primera vez que la instancia arranca.
resource "aws_instance" "web" {
ami = data.aws_ami.amazon_linux.id
instance_type = var.tipo_instancia
subnet_id = aws_subnet.publica.id
vpc_security_group_ids = [aws_security_group.web.id]
user_data = <<-EOF
#!/bin/bash
yum update -y
yum install -y httpd
systemctl start httpd
systemctl enable httpd
echo "<h1>¡Hola desde mi primer servidor en AWS con Terraform!</h1>" > /var/www/html/index.html
EOF
tags = {
Name = var.nombre_proyecto
}
}Este script: actualiza el sistema, instala el servidor web Apache (httpd), lo arranca y crea una página de bienvenida. Cuando la instancia esté lista, servirá una web con ese mensaje.
Lo que acabamos de lograr: con
user_data, el servidor se autoconfigura al nacer. No necesitas conectarte a instalar nada a mano. Esto es clave para automatizar y para el autoescalado (Capítulo 13): cada nuevo servidor se prepara solo. (Para configuraciones complejas, se prefiere crear una AMI ya lista, recuerda el subcapítulo 4.2, perouser_dataes perfecto para empezar.)
El estado actual
Ahora mismo tenemos:
✓ Red completa (subcapítulo 12.1) ✓ Una AMI encontrada automáticamente (data source) ✓ Una instancia EC2 en la subred pública ✓ Un script que instala un servidor web al arrancar ✗ Falta: el Security Group (firewall) — subcapítulo 12.3 ✗ Falta: una IP fija y los outputs — subcapítulos 12.3 y 12.4
Si ejecutaras plan ahora, Terraform se quejaría de que falta el Security Group (aws_security_group.web) que referenciamos pero aún no hemos creado. Eso lo resolvemos en el siguiente subcapítulo.
Lo que debes recordar
- Un bloque
data(data source) consulta información existente en AWS sin crear nada (lo usamos para encontrar la AMI más reciente automáticamente, evitando IDs fijos que caducan). - La instancia se coloca en la subred con
subnet_id, referenciando la subred pública del capítulo anterior. - Usar variables (como
tipo_instancia) hace el código flexible;t3.microes ideal para la capa gratuita. user_dataes un script que el servidor ejecuta al arrancar, perfecto para autoconfigurarse (instalar software, etc.) sin intervención manual.- Las referencias entre recursos crean las dependencias y el orden de creación automático.
En el siguiente subcapítulo crearemos el Security Group (firewall) que falta y le daremos al servidor una Elastic IP fija.
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
