Cerramos el capítulo de gestión de entornos viendo en detalle cómo se pasan los valores a Terraform: los archivos .tfvars y las variables de entorno. Ya los hemos mencionado de pasada; ahora entenderás bien cómo separar la configuración (los valores que cambian) del código (la lógica que se queda igual). Esta separación es clave para gestionar entornos de forma limpia.
Recordatorio: las variables
Recuerda las variables del Capítulo 10. Una variable es un «hueco» en tu código que se rellena con un valor desde fuera:
variable "tipo_instancia" {
description = "Tipo de instancia EC2"
type = string
}
variable "cantidad_servidores" {
type = number
default = 1
}El código usa var.tipo_instancia, pero no fija el valor. ¿De dónde sale ese valor? Hay varias formas de proporcionarlo, y aquí las vemos.
Los archivos .tfvars: la forma principal
Un archivo .tfvars es un archivo donde asignas valores a las variables. Es la forma más habitual y ordenada de configurar un entorno. Por ejemplo:
# produccion.tfvars tipo_instancia = "t3.large" cantidad_servidores = 5 nombre_proyecto = "tienda-prod"
# desarrollo.tfvars tipo_instancia = "t3.micro" cantidad_servidores = 1 nombre_proyecto = "tienda-dev"
Fíjate en la idea clave: el código es el mismo, pero cada archivo .tfvars le da valores distintos. Esto es exactamente lo que permite usar la misma lógica para varios entornos (subcapítulo 19.2).
Cómo se usa un .tfvars
Le indicas a Terraform qué archivo de valores usar con la opción -var-file:
terraform apply -var-file="produccion.tfvars" # aplica con valores de producción terraform apply -var-file="desarrollo.tfvars" # aplica con valores de desarrollo
Caso especial —
terraform.tfvars: si nombras un archivo exactamenteterraform.tfvars, Terraform lo carga automáticamente sin que tengas que indicarlo. Por eso, en la estrategia de directorios (subcapítulo 19.2), cada carpeta de entorno suele tener su propioterraform.tfvarsque se aplica solo.
Analogía: el código Terraform es como una plantilla de carta con huecos («Estimado ___, su pedido ___ está listo»). Los archivos
.tfvarsson los datos que rellenan los huecos para cada destinatario. Una plantilla, muchas cartas personalizadas. Cambias los datos, no la plantilla.
Las variables de entorno: otra forma de pasar valores
Otra manera de dar valores a las variables es a través de variables de entorno del sistema operativo, usando el prefijo TF_VAR_:
Terraform lee automáticamente cualquier variable de entorno que empiece por TF_VAR_ y la asigna a la variable correspondiente (aquí, tipo_instancia).
¿Cuándo se usa esto? Sobre todo en dos casos:
- En automatización (CI/CD, Capítulo 22): los sistemas automáticos suelen pasar los valores como variables de entorno, sin archivos.
- Para datos sensibles (secretos): como veremos enseguida, las contraseñas y claves no deben ir en archivos
.tfvarsque se suben a Git; las variables de entorno son una forma de pasarlas sin escribirlas en ningún archivo del repositorio.
El orden de prioridad
Como hay varias formas de dar valores, Terraform sigue un orden de prioridad si un mismo valor se define en varios sitios (de menor a mayor prioridad, a grandes rasgos):
1. valor "default" en la definición de la variable (la más baja) 2. archivo terraform.tfvars (automático) 3. archivos -var-file que indiques 4. variables de entorno TF_VAR_ 5. opción -var en la línea de comandos (la más alta)
No hace falta memorizarlo, pero quédate con la idea: si defines un valor en varios sitios, gana el más específico/directo. En la duda, lo que pones en la línea de comandos manda sobre lo demás.
⚠️ Seguridad: nunca metas secretos en .tfvars versionados
Esto es crítico. Tus archivos .tfvars con la configuración normal (tamaños, nombres) se guardan en Git sin problema. Pero NUNCA debes poner datos sensibles —contraseñas de bases de datos, claves de API, tokens— en archivos .tfvars que subes al repositorio. Si lo haces, esos secretos quedan expuestos en el historial de Git para cualquiera que acceda.
❌ MAL: password = "MiContraseña123" en un .tfvars subido a Git
✅ BIEN: el secreto se pasa por variable de entorno, o mejor aún,
se lee de un gestor de secretos (Secrets Manager, Cap. 23)Las formas correctas de manejar secretos:
- Variables de entorno (
TF_VAR_password), que no quedan en ningún archivo del repo. - Gestores de secretos como AWS Secrets Manager o Parameter Store (que veremos en el Capítulo 23): Terraform los lee en el momento, sin que el secreto se escriba nunca en el código.
- Añadir los archivos
.tfvarscon secretos al.gitignorepara que nunca se suban.
Recuerda también (del Capítulo 11) que el propio estado puede contener datos sensibles, por lo que el backend remoto debe estar cifrado y con acceso restringido. La gestión de secretos es un tema serio que retomaremos en profundidad en el Capítulo 23.
Lo que debes recordar
- Las variables dejan «huecos» en el código; los valores se proporcionan desde fuera, separando la configuración del código (la misma lógica sirve para varios entornos).
- Los archivos
.tfvarsson la forma principal de asignar valores; usas-var-file="entorno.tfvars", y un archivo llamadoterraform.tfvarsse carga automáticamente. - Las variables de entorno con prefijo
TF_VAR_son otra forma de pasar valores, útil en CI/CD y para secretos. - Hay un orden de prioridad cuando un valor se define en varios sitios: gana el más directo (línea de comandos > entorno > archivos > default).
- ⚠️ Seguridad crítica: nunca pongas secretos (contraseñas, claves) en
.tfvarsversionados en Git. Usa variables de entorno, gestores de secretos (Secrets Manager, Capítulo 23) y.gitignore.
¡Has terminado el Capítulo 19! Ya sabes gestionar múltiples entornos de forma limpia y segura. En el Capítulo 20 profundizaremos en uno de los temas más importantes para trabajar en equipo: los backends remotos y el locking del estado.
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
