Cerramos el capítulo de backends y estado con un comando muy útil en el mundo real: terraform import. Sirve para resolver una situación muy común: tienes recursos en AWS que se crearon a mano (o con otra herramienta) y quieres que Terraform empiece a gestionarlos. En lugar de borrarlos y recrearlos, los «adoptas» en tu estado. Veamos cómo.
El problema: infraestructura que ya existe
Pocas empresas empiezan de cero con Terraform. Lo habitual es que ya tengan infraestructura creada antes de adoptar la Infraestructura como Código:
- Recursos creados a mano desde la consola de AWS (clicando).
- Recursos creados con scripts antiguos u otras herramientas.
- Infraestructura «heredada» que nadie recuerda muy bien cómo se montó.
Ahora quieres gestionar todo eso con Terraform (recuerda las ventajas del Capítulo 9). Pero hay un problema: Terraform no conoce esos recursos, porque no están en su estado. Si simplemente escribes el código y haces apply, Terraform intentaría crear unos nuevos, ¡duplicando lo que ya existe! Y no puedes borrar los originales sin más, porque están en producción.
Recurso real en AWS (creado a mano) ✓ existe Estado de Terraform ✗ no lo conoce → si haces apply, Terraform crea un DUPLICADO ⚠️
La solución: terraform import
terraform import resuelve esto: le dice a Terraform «este recurso que ya existe en AWS, regístralo en tu estado y asócialo a este bloque de mi código». Así, Terraform empieza a gestionar el recurso existente, sin crearlo de nuevo.
Analogía:
importes como adoptar algo que ya existe. Imagina que te mudas a una casa que ya tiene muebles. No los tiras para comprar otros idénticos: los registras como tuyos y empiezas a gestionarlos.terraform importhace eso con la infraestructura: adopta lo que ya hay en vez de recrearlo.
Cómo funciona, paso a paso
Importar un recurso tiene dos partes que debes hacer juntas:
Paso 1: Escribir el bloque de código
Primero, escribes en tu código Terraform el bloque resource que representará ese recurso existente. Por ejemplo, si tienes una instancia EC2 creada a mano:
resource "aws_instance" "servidor_heredado" {
# de momento, puede ir bastante vacío;
# lo completarás para que coincida con el recurso real
}Paso 2: Ejecutar el import
Luego, ejecutas el comando import indicando dos cosas: a qué bloque de tu código corresponde, y el ID real del recurso en AWS:
terraform import aws_instance.servidor_heredado i-0a1b2c3d4e5f67890
│ │
│ └── ID real en AWS
└── el bloque de tu códigoTerraform busca esa instancia (i-0a1b2c3d4e5f...) en AWS y la registra en el estado, asociada a tu bloque servidor_heredado. A partir de ahora, Terraform sabe que ese recurso le pertenece.
Paso 3: Completar el código para que coincida
Aquí está la parte que requiere cuidado. Tras importar, tu código debe describir el recurso tal y como es en realidad. Si tu código no coincide con el recurso real, el siguiente plan mostraría cambios (Terraform querría «ajustar» el recurso a tu código incompleto).
Después de importar: terraform plan → si el código coincide con la realidad → "No changes" ✓ → si NO coincide → muestra diferencias; ajusta tu código hasta que cuadre
El objetivo es llegar a un plan que diga «sin cambios»: eso confirma que tu código refleja exactamente el recurso real, y que la adopción fue limpia.
El reto: importar mucha infraestructura
Importar un recurso es sencillo. El problema llega cuando tienes que importar cientos de recursos heredados, escribiendo el código de cada uno y ajustándolo a mano. Es un trabajo tedioso. Por eso existen ayudas:
- Bloques
importen el código (versiones modernas de Terraform): permiten declarar las importaciones en el propio código de forma más ordenada, e incluso generar un borrador del código del recurso automáticamente. - Herramientas de terceros como Terraformer, que escanean tu cuenta de AWS y generan el código y el estado de muchos recursos a la vez. Útiles para migraciones grandes, aunque el resultado siempre conviene revisarlo.
Ejemplo del mundo real: una empresa lleva años creando infraestructura a mano en AWS y decide «poner orden» adoptando Terraform. En vez de recrear todo (imposible, está en producción), van importando sus recursos clave al estado de Terraform, escribiendo el código que los describe, hasta que
plandice «sin cambios». A partir de ahí, gestionan esa infraestructura con código, con todas las ventajas del Capítulo 9, sin haber causado ninguna interrupción.
Cuándo usar import (y una advertencia)
- Úsalo cuando tengas recursos existentes valiosos (en producción) que quieres gestionar con Terraform sin recrearlos.
- Hazlo con cuidado: importar toca el estado (subcapítulos 20.2 y 20.3), así que aplica las mismas precauciones: copia de seguridad, nadie más trabajando, y verifica con
planal final. - No te obsesiones con importarlo absolutamente todo de golpe. Es válido ir adoptando recursos poco a poco, empezando por los más importantes.
Lo que debes recordar
terraform importsirve para que Terraform adopte recursos que ya existen en AWS (creados a mano u otra herramienta), registrándolos en su estado sin recrearlos.- Sin import, si escribes el código de un recurso que ya existe y haces
apply, Terraform crearía un duplicado. Import evita eso. - Proceso: escribe el bloque
resource, ejecutaterraform import <bloque> <ID-real>, y completa el código hasta queplandiga «sin cambios» (señal de adopción limpia). - Como adoptar muebles de una casa nueva en vez de tirarlos y comprar otros iguales.
- Para muchos recursos, hay ayudas: bloques
import(que generan borradores de código) y herramientas como Terraformer. - Aplica las precauciones de manejo de estado (copia de seguridad, plan de verificación) y adopta los recursos poco a poco, empezando por los más importantes.
¡Has terminado el Capítulo 20! Ya dominas el estado de Terraform a fondo: backends, locking, migración e importación. En el Capítulo 21 veremos cómo asegurar la calidad y seguridad de tu infraestructura con testing: validación, análisis de seguridad y tests de integración.
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
