Hemos visto comprobaciones que analizan el código sin ejecutarlo (fmt, validate, Checkov, tfsec). Son rápidas y útiles, pero tienen un límite: no comprueban que tu infraestructura funcione de verdad una vez creada. Para eso existen los tests de integración, y la herramienta más conocida en el mundo Terraform es Terratest. En este subcapítulo entenderás qué aportan y cómo funcionan a grandes rasgos.
El límite del análisis estático
Las herramientas de los subcapítulos anteriores leen tu código, pero no crean nada. Pueden decirte «este código parece correcto y seguro», pero no pueden responder a preguntas como:
- ¿La instancia EC2 arranca de verdad y responde?
- ¿El servidor web devuelve la página esperada?
- ¿El balanceador reparte el tráfico correctamente?
- ¿Los recursos se conectan entre sí como deberían?
Para responder a esto, no basta con leer el código: hay que crear la infraestructura de verdad y probarla. Eso es un test de integración.
Qué es un test de integración de infraestructura
Un test de integración sigue este ciclo: crea la infraestructura real (en un entorno de pruebas), verifica que funciona como esperas, y luego la destruye para no dejar nada ni seguir pagando.
1. CREAR → terraform apply (monta la infra real en una cuenta de pruebas) 2. VERIFICAR→ comprobar que funciona (¿responde? ¿está bien configurada?) 3. DESTRUIR → terraform destroy (limpia todo, deja de pagar)
Analogía: el análisis estático es como revisar los planos de un coche; el test de integración es como construir un prototipo y conducirlo en un circuito de pruebas para ver si de verdad arranca, frena y gira. Después del test, se desmonta el prototipo. Es más costoso que mirar los planos, pero te da una certeza que el papel no puede dar.
Qué es Terratest
Terratest es una librería de Go (creada por Gruntwork) para escribir tests de integración de infraestructura. Con ella, escribes un pequeño programa en el lenguaje Go que automatiza todo el ciclo: aplica tu Terraform, hace comprobaciones y destruye la infraestructura al final.
Un test con Terratest, a grandes rasgos, hace algo como esto (no necesitas dominar Go para entender la idea):
// Pseudo-ejemplo simplificado de un test con Terratest
func TestServidorWeb(t *testing.T) {
// 1. Aplicar el Terraform
terraform.InitAndApply(t, opciones)
// 3. Asegurar que se destruye al final (aunque el test falle)
defer terraform.Destroy(t, opciones)
// 2. Verificar: obtener la IP del output y comprobar que la web responde
ip := terraform.Output(t, opciones, "ip_publica")
http.Get("http://" + ip) // ¿responde 200 OK con el contenido esperado?
}Fíjate en el patrón:
- Apply: crea la infraestructura (usa tu código Terraform real).
- Verificar: lee los outputs (recuerda el subcapítulo 12.4) y comprueba cosas reales, como que el servidor web responde.
- Destroy (con
defer): se asegura de limpiar siempre, incluso si el test falla. Esto es crucial para no dejar recursos costosos olvidados.
Qué puedes verificar con Terratest
Terratest te permite comprobar que la infraestructura funciona de verdad:
- Que una web responde con el código y contenido esperados.
- Que un servidor es accesible por SSH o por un puerto.
- Que una base de datos acepta conexiones.
- Que los outputs de Terraform tienen los valores correctos.
- Que un módulo (Capítulo 18) crea exactamente los recursos que promete.
Es especialmente útil para probar módulos reutilizables: antes de publicar una nueva versión de tu módulo (subcapítulo 18.4), un test de integración confirma que sigue funcionando.
El compromiso: potente pero costoso
Los tests de integración son los más completos, pero también los más costosos, y conviene ser consciente de ello:
| Análisis estático (fmt, validate, Checkov) | Tests de integración (Terratest) | |
|---|---|---|
| Crea infraestructura real | No | Sí |
| Velocidad | Segundos | Minutos (crea y destruye) |
| Coste | Gratis (no crea nada) | Cuesta dinero (recursos reales) |
| Qué prueba | Que el código es correcto/seguro | Que la infra funciona de verdad |
| Requiere saber | Comandos básicos | Programar en Go |
Por eso no se ejecutan en cada cambio trivial: como crean recursos reales (lleva minutos y cuesta dinero), los tests de integración se suelen reservar para cambios importantes, para validar módulos antes de publicarlos, o se ejecutan periódicamente (por ejemplo, cada noche), en vez de en cada pequeño commit.
¿Necesito esto para empezar?
No de entrada. La pirámide de testing tiene sentido por orden de coste/beneficio:
▲ Pocos: tests de integración (Terratest) — costosos, para lo importante
╱ ╲
╱ ╲ Algunos: análisis de seguridad (Checkov/tfsec)
╱─────╲
╱ ╲ Muchos: fmt + validate — baratos, en cada cambio
╱─────────╲Empieza por la base (fmt, validate), añade seguridad (Checkov/tfsec), y reserva los tests de integración para cuando tu infraestructura sea crítica o publiques módulos reutilizables que muchos van a usar. No necesitas Terratest desde el primer día, pero conviene saber que existe y qué problema resuelve.
Lo que debes recordar
- El análisis estático (fmt, validate, Checkov) lee el código pero no comprueba que la infraestructura funcione de verdad; para eso están los tests de integración.
- Un test de integración sigue el ciclo crear → verificar → destruir: monta la infra real en una cuenta de pruebas, comprueba que funciona y la elimina. Como construir y conducir un prototipo, no solo mirar los planos.
- Terratest es una librería de Go que automatiza ese ciclo (apply → comprobaciones → destroy), asegurándose de limpiar siempre (con
defer destroy), incluso si el test falla. - Permite verificar cosas reales: que una web responde, que un servidor es accesible, que los outputs son correctos, que un módulo crea lo que promete (ideal para validar módulos).
- Son los tests más completos pero también los más costosos (crean recursos reales, llevan minutos, cuestan dinero, requieren Go); se reservan para lo importante, no para cada cambio trivial. Empieza por la base de la pirámide.
En el último subcapítulo del capítulo veremos una técnica para asegurar que los módulos encajan bien entre sí: el contract testing entre módulos.
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
