En el subcapítulo anterior vimos que los workspaces no son la mejor forma de separar entornos serios. Ahora veremos la estrategia recomendada por la comunidad: organizar la infraestructura en directorios separados por entorno. Es más explícita, más segura y mucho más fácil de entender. Es como gestionan los entornos la mayoría de los equipos profesionales.
La idea: una carpeta por entorno
En lugar de un mismo código que cambia de comportamiento según el workspace, tienes una carpeta por cada entorno, cada una con su propia configuración y su propio estado:
mi-infraestructura/
├── modulos/ ← módulos reutilizables (Capítulo 18)
│ ├── red/
│ ├── servidores/
│ └── base-de-datos/
│
└── entornos/
├── dev/ ← entorno de desarrollo
│ ├── main.tf
│ └── terraform.tfvars
├── stg/ ← entorno de staging
│ ├── main.tf
│ └── terraform.tfvars
└── prod/ ← entorno de producción
├── main.tf
└── terraform.tfvarsCada carpeta de entorno usa los mismos módulos (para no duplicar la lógica), pero les pasa valores distintos. Así, el «qué se construye» está en los módulos (compartido), y el «con qué tamaño y configuración» está en cada entorno (separado).
Cómo se evita la duplicación: los módulos
Aquí es donde brilla todo lo que aprendiste en el Capítulo 18. La lógica de la infraestructura vive una sola vez en los módulos. Cada entorno simplemente llama a esos módulos con sus propios valores:
# entornos/dev/main.tf
module "servidores" {
source = "../../modulos/servidores"
tipo_instancia = "t3.micro" # pequeño y barato para dev
cantidad = 1
}# entornos/prod/main.tf
module "servidores" {
source = "../../modulos/servidores"
tipo_instancia = "t3.large" # grande y robusto para producción
cantidad = 5
}Mismo módulo servidores, dos entornos, configuraciones distintas. Si mejoras el módulo, ambos entornos se benefician, pero cada uno mantiene su tamaño y configuración propios. No hay duplicación de lógica.
Por qué esto es mejor que los workspaces
Esta estrategia resuelve los problemas que vimos en el subcapítulo 19.1:
- Separación clara y fuerte
Cada entorno es una carpeta independiente con su propio estado (recuerda configurar un backend distinto por entorno, Capítulo 11 y subcapítulo 20.1). Producción y desarrollo están realmente separados: un error en una carpeta no toca las otras.
- Difícil equivocarse de entorno
Para trabajar en producción, tienes que entrar físicamente en la carpeta prod/ y ejecutar Terraform allí. No es un sutil workspace select que se olvida: es un cambio de directorio evidente. Esto reduce muchísimo el riesgo de aplicar algo en el entorno equivocado.
cd entornos/prod # estás MUY consciente de dónde estás terraform apply # aplicas en producción, sin ambigüedad
- Visibilidad total
Mirando la estructura de carpetas, ves de un vistazo qué entornos hay y qué tiene cada uno. Abres entornos/prod/main.tf y sabes exactamente qué hay en producción. Es transparente y fácil de auditar.
- Flexibilidad
Si producción necesita componentes que desarrollo no tiene (por ejemplo, réplicas de base de datos o copias de seguridad extra), simplemente los añades en prod/main.tf sin afectar a los demás entornos. Cada entorno puede divergir lo que necesite, sin condicionales enrevesados.
Analogía: los workspaces eran como tener una sola casa y «cambiar la decoración» según quién la visita. La estrategia de directorios es como tener casas separadas para cada propósito: una para vivir (producción), otra para experimentar (desarrollo). Están físicamente separadas, no te confundes de casa, y puedes reformar una sin tocar la otra.
El papel de los archivos .tfvars
Habrás visto un archivo terraform.tfvars en cada entorno. Es donde se ponen los valores de las variables específicos de ese entorno (lo veremos a fondo en el subcapítulo 19.4). Así, la configuración de cada entorno (tamaños, nombres, cantidades) queda separada y clara, sin tocar el código.
El pequeño inconveniente: algo de repetición
Esta estrategia tiene un coste: hay cierta repetición en los archivos main.tf de cada entorno (las llamadas a los módulos se parecen). En proyectos con muchos entornos, esa repetición puede volverse molesta. Para eso existe una herramienta llamada Terragrunt, que reduce esa repetición y veremos en el siguiente subcapítulo.
Lo que debes recordar
- La estrategia recomendada para entornos serios es separar por directorios: una carpeta por entorno (
dev/,stg/,prod/), cada una con su configuración y su estado propio. - La lógica vive una sola vez en los módulos (Capítulo 18); cada entorno llama a esos módulos con valores distintos (tamaños, cantidades), evitando duplicar la lógica.
- Ventajas frente a los workspaces: separación clara y fuerte, difícil equivocarse de entorno (entras físicamente en la carpeta), visibilidad total y flexibilidad para que cada entorno diverja.
- Como casas separadas para cada propósito, en vez de redecorar la misma casa.
- Inconveniente: algo de repetición entre entornos, que Terragrunt ayuda a reducir (siguiente subcapítulo).
En el siguiente subcapítulo veremos Terragrunt, una herramienta que mantiene tus configuraciones de entorno DRY (sin repetición).
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
