Ya sabes crear imágenes de Docker (subcapítulo 17.1). Ahora surge una pregunta práctica: una vez construida tu imagen, ¿dónde la guardas para que tus servidores o servicios de AWS puedan usarla? La respuesta es un registro de imágenes, y el de AWS se llama ECR (Elastic Container Registry).
El problema: las imágenes hay que guardarlas en algún sitio
Construyes una imagen en tu ordenador. Pero para desplegarla en AWS (en ECS o EKS, que veremos a continuación), esos servicios necesitan descargarla de algún lugar accesible. No puedes ejecutar una imagen que solo está en tu portátil; tiene que estar en un sitio central del que todos puedan tirar.
Tu ordenador ¿? Servidores en AWS construyes ──────► (¿dónde?) ────► descargan y ejecutan la imagen la guardas la imagen
Ese «sitio central» es un registro de imágenes.
Qué es un registro de imágenes
Un registro de contenedores (container registry) es un almacén de imágenes de Docker. Subes (push) tus imágenes a él, y luego cualquier máquina o servicio autorizado las descarga (pull) para ejecutarlas.
Subes (push) Registro Descargan (pull) tu imagen ────────► [imágenes] ◄──────── ECS / EKS / servidores
Seguramente conozcas Docker Hub, el registro público más famoso. ECR es el equivalente de AWS, pensado para tus imágenes privadas.
Analogía: un registro de imágenes es como un almacén o biblioteca de plantillas. Guardas allí tus «moldes» (imágenes, recuerda la analogía del subcapítulo 17.1), etiquetados y ordenados, y cualquiera con permiso puede ir a coger el molde que necesita para producir sus galletas (contenedores).
Qué es ECR
ECR (Elastic Container Registry) es el registro de imágenes privado y gestionado de AWS. Sus características clave:
Privado y seguro
Tus imágenes son privadas por defecto: solo quien tú autorices (mediante IAM, Capítulo 7) puede subirlas o descargarlas. Esto es importante porque tus imágenes contienen tu código y tu propiedad intelectual; no quieres que estén expuestas al mundo.
Integrado con IAM
El control de acceso usa IAM (Capítulo 7), igual que el resto de AWS. Defines con políticas quién puede hacer push (subir) y quién pull (descargar). Aplica el mínimo privilegio (subcapítulo 7.2): por ejemplo, que el sistema de CI/CD pueda subir imágenes y que ECS solo pueda descargarlas.
Integrado con ECS y EKS
ECR se conecta de forma natural con los servicios que ejecutan contenedores en AWS (ECS y EKS, siguientes subcapítulos). Cuando despliegas una aplicación, esos servicios descargan la imagen directamente de ECR, sin configuración complicada y dentro de la red de AWS (rápido y seguro).
Gestionado
Como otros servicios gestionados que hemos visto, AWS se encarga de la infraestructura: disponibilidad, escalado del almacenamiento, etc. Tú solo subes y descargas imágenes.
El flujo de trabajo con ECR
El ciclo típico, que conecta el desarrollo con el despliegue:
1. Construyes la imagen → docker build (subcap. 17.1) 2. La etiquetas para ECR → con la dirección de tu repositorio ECR 3. Te autenticas en ECR → con tus credenciales de AWS (IAM) 4. Subes la imagen (push) → queda guardada en ECR 5. ECS/EKS la descarga (pull)→ y ejecuta tus contenedores
Ejemplo del mundo real: un equipo desarrolla una API. Su sistema de CI/CD (Capítulo 22), cada vez que se aprueba un cambio, construye una imagen nueva de la API y la sube a ECR con una etiqueta de versión (ej.
api:v2.3). Después, ECS descarga esa versión de ECR y la despliega. ECR es el «puente» entre el código que se construye y los contenedores que se ejecutan.
Repositorios y etiquetas (tags)
Dentro de ECR, organizas las imágenes en repositorios (uno por aplicación, normalmente) y cada imagen lleva una etiqueta (tag) que suele indicar la versión:
Repositorio "mi-api" ├── mi-api:v1.0 (versión 1.0) ├── mi-api:v2.0 (versión 2.0) └── mi-api:latest (la más reciente)
Las etiquetas te permiten tener varias versiones de la misma aplicación y elegir cuál desplegar. Esto es clave para poder volver a una versión anterior rápidamente si una nueva da problemas (rollback).
Apunte de costes: ECR cobra por el almacenamiento de las imágenes. Las imágenes viejas que ya no usas se acumulan, así que conviene configurar políticas de ciclo de vida (parecidas a las de S3, subcapítulo 5.3) que borren automáticamente las versiones antiguas y mantengan el coste bajo control.
Lo que debes recordar
- Una imagen construida hay que guardarla en un registro para que los servicios de AWS puedan descargarla y ejecutarla; no basta con tenerla en tu portátil.
- ECR (Elastic Container Registry) es el registro de imágenes privado y gestionado de AWS (el equivalente privado de Docker Hub).
- Es privado y seguro (control de acceso con IAM, mínimo privilegio) e integrado de forma natural con ECS y EKS, que descargan las imágenes de ahí.
- Flujo: construyes la imagen → la subes (push) a ECR → ECS/EKS la descarga (pull) y la ejecuta. Es el «puente» entre el desarrollo y el despliegue.
- Organizas las imágenes en repositorios con etiquetas (tags) de versión, lo que permite desplegar versiones concretas y hacer rollback. Usa políticas de ciclo de vida para borrar imágenes viejas y controlar costes.
En el siguiente subcapítulo veremos el servicio que ejecuta tus contenedores: ECS, con sus task definitions, services y la diferencia entre Fargate y EC2.
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
