En el subcapítulo anterior vimos cómo poner límites con las SCP. Pero ¿cómo sabes, en todo momento, si tus recursos cumplen las reglas que tu empresa exige? ¿Cómo detectas un bucket que se volvió público o una base de datos sin cifrar? Para esa vigilancia continua del cumplimiento existe AWS Config. Es como tener un auditor permanente revisando tu infraestructura.
El problema: la infraestructura cambia constantemente
En una cuenta de AWS real, las cosas cambian todo el tiempo: se crean recursos, se modifican configuraciones, alguien ajusta un permiso... Con tantos cambios, es muy fácil que algo acabe incumpliendo las reglas de seguridad sin que nadie se dé cuenta:
- Un bucket S3 que alguien hizo público «temporalmente» y olvidó cerrar (recuerda el drift del subcapítulo 22.4).
- Una base de datos que se creó sin cifrado.
- Un Security Group con un puerto peligroso abierto.
- Un recurso sin las etiquetas obligatorias de la empresa.
Necesitas algo que vigile continuamente y te avise cuando algo deje de cumplir las normas.
Qué es AWS Config
AWS Config es un servicio que registra la configuración de tus recursos y vigila que cumplan las reglas que definas, de forma continua. Hace tres cosas fundamentales:
1. REGISTRA → guarda cómo está configurado cada recurso, y su historial 2. EVALÚA → comprueba si cada recurso cumple unas reglas 3. ALERTA → avisa cuando algo NO cumple (es "no conforme")
Analogía: AWS Config es como un inspector de sanidad que vive en tu restaurante y revisa continuamente que todo cumpla las normas de higiene. No viene una vez al año: está siempre vigilando, y en el momento en que algo se sale de la norma (una nevera mal cerrada, una superficie sucia), lo apunta y avisa. Además, lleva un diario de cómo ha estado todo a lo largo del tiempo.
Las tres funciones en detalle
- Registro e historial de configuración
Config guarda cómo está configurado cada recurso en cada momento, y mantiene un historial de los cambios. Esto te permite responder preguntas muy valiosas:
- «¿Cómo estaba configurado este Security Group la semana pasada?»
- «¿Quién y cuándo cambió esta configuración?»
- «¿Qué aspecto tenía mi infraestructura el día del incidente?»
Este historial es oro puro para investigar problemas y para auditorías.
- Reglas de cumplimiento (Config Rules)
Defines reglas que tus recursos deben cumplir, y Config comprueba continuamente si las cumplen. AWS ofrece muchas reglas predefinidas, y puedes crear las tuyas. Ejemplos:
Regla: "todos los buckets S3 deben tener bloqueado el acceso público" Regla: "todas las bases de datos RDS deben estar cifradas" Regla: "ningún Security Group debe tener SSH abierto a 0.0.0.0/0" Regla: "todos los recursos deben tener la etiqueta 'proyecto'"
Cada recurso se marca como «conforme» (cumple) o «no conforme» (incumple). De un vistazo, ves el estado de cumplimiento de toda tu cuenta.
- Alertas y remediación
Cuando un recurso se vuelve no conforme, Config puede avisar (al equipo de seguridad, por ejemplo) e incluso corregirlo automáticamente (remediación). Por ejemplo, si un bucket se vuelve público, una acción de remediación podría volver a bloquearlo automáticamente.
Bucket se vuelve público → Config lo detecta → marca "NO CONFORME" → alerta al equipo de seguridad → (opcional) remediación automática: vuelve a bloquearlo
Config vs el análisis estático del Capítulo 21
Quizá te preguntes en qué se diferencia de Checkov/tfsec (subcapítulo 21.2). La diferencia es cuándo actúan:
| Análisis estático (Checkov/tfsec) | AWS Config | |
|---|---|---|
| Cuándo | Antes de desplegar (en el código, CI) | Después, sobre recursos reales, en continuo |
| Qué mira | El código Terraform | Los recursos que existen en AWS |
| Detecta | Configuraciones peligrosas antes de crearlas | Recursos que dejaron de cumplir (incluido el drift) |
Se complementan: el análisis estático evita que llegue código inseguro (prevención), y AWS Config vigila que lo que ya está desplegado siga cumpliendo (detección continua). Recuerda el drift del subcapítulo 22.4: Config es una de las formas de detectar que algo cambió a mano y dejó de cumplir las normas.
Ejemplo del mundo real: una empresa financiera tiene la norma «todas las bases de datos deben estar cifradas» (por regulación). Configuran una Config Rule que lo comprueba. Un día, alguien crea a mano una base de datos de prueba sin cifrado. Config la marca inmediatamente como «no conforme», alerta al equipo de seguridad, y una remediación automática la marca para revisión. El incumplimiento se detecta en minutos, no en la auditoría anual. La empresa puede demostrar a los reguladores que tiene vigilancia continua del cumplimiento.
Por qué importa: compliance continuo
La idea clave es el compliance continuo (cumplimiento continuo). En vez de revisar el cumplimiento una vez al año (en una auditoría manual, estresante y que solo ve una foto puntual), Config lo verifica todo el tiempo, automáticamente. Esto es esencial para empresas con requisitos regulatorios (banca, sanidad, etc.), pero útil para cualquiera que quiera mantener su infraestructura segura y ordenada.
Lo que debes recordar
- En una cuenta real, la infraestructura cambia constantemente, y es fácil que algo acabe incumpliendo las reglas de seguridad sin que nadie lo note.
- AWS Config vigila el cumplimiento de forma continua: registra la configuración de los recursos (con historial), evalúa si cumplen unas reglas, y alerta (o remedia) cuando algo es no conforme. Como un inspector que vive en tu infraestructura.
- El historial de configuración permite investigar incidentes y auditar («¿cómo estaba esto la semana pasada?»).
- Frente al análisis estático (Capítulo 21), que actúa antes de desplegar sobre el código, Config actúa después, sobre los recursos reales y en continuo (detecta también el drift). Se complementan.
- Aporta compliance continuo: verifica el cumplimiento todo el tiempo, en vez de una auditoría puntual al año. Esencial para entornos regulados.
En el siguiente subcapítulo pasaremos de vigilar el cumplimiento a detectar amenazas activas con GuardDuty.
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
