Seguimos en la Parte VII con el Capítulo 30: Multi-cuenta y landing zones, que trata sobre cómo organizan AWS las empresas grandes. En el subcapítulo 23.1 vimos AWS Organizations y las SCP, y mencionamos que las empresas usan varias cuentas. Ahora profundizamos: ¿por qué separar las cosas en cuentas distintas en vez de meterlo todo en una? Entender esto es clave para diseñar la base de cualquier organización seria en AWS. La idea central: la cuenta de AWS es la mejor unidad de separación que existe.
Recordatorio: qué es una cuenta de AWS
Una cuenta de AWS es un «contenedor» completo y aislado de recursos, con su propia facturación y sus propios límites de seguridad. Hasta ahora hemos trabajado, implícitamente, dentro de una cuenta. Las empresas grandes, en cambio, usan muchas cuentas coordinadas (con AWS Organizations, subcapítulo 23.1). La pregunta es por qué.
El problema: meterlo todo en una cuenta no escala
Imagina una empresa con varios equipos, varios proyectos y los entornos de desarrollo, pruebas y producción, todo en una sola cuenta de AWS. Surgen problemas serios:
Todo en una cuenta: - Desarrollo y producción mezclados → un error en pruebas afecta a producción - Costes de todos los proyectos juntos → imposible saber qué gasta cada uno - Permisos enrevesados → difícil aislar quién toca qué - Si la cuenta se ve comprometida → TODO está en peligro a la vez - Los límites de AWS se comparten → un proyecto puede agotarlos para todos
Es como tener a toda una empresa trabajando en una única habitación gigante sin paredes: el ruido, el desorden y los riesgos de unos afectan a todos. Hace falta poner «paredes». Y en AWS, la mejor «pared» es la cuenta.
La idea clave: la cuenta como unidad de aislamiento
La práctica recomendada para empresas es separar los distintos workloads (cargas de trabajo) en cuentas diferentes. Cada equipo, proyecto o entorno importante va en su propia cuenta. La cuenta es la unidad de separación más fuerte de AWS, porque ofrece aislamiento en tres dimensiones a la vez:
Separar en cuentas distintas da aislamiento de: 1. 🔒 Seguridad → un problema en una cuenta no salta a las demás 2. 💰 Costes → cada cuenta tiene su factura clara y separada 3. 📊 Límites → los límites de AWS son por cuenta, no se estorban
Analogía: separar en cuentas es como dividir un edificio en apartamentos independientes en vez de una nave diáfana. Cada apartamento tiene su puerta con llave (un problema en uno no entra en los otros: seguridad), su contador de la luz (cada uno paga lo suyo: costes), y sus propias instalaciones (uno no agota el agua del otro: límites). Vivir en apartamentos separados es mucho más ordenado y seguro que compartir una nave sin paredes. Las cuentas son esos apartamentos.
Las tres razones para separar, en detalle
- Aislamiento de seguridad (la más importante)
Si separas en cuentas, un problema de seguridad en una cuenta (una brecha, un error, un ataque) queda contenido en esa cuenta y no afecta a las demás. Es la aplicación máxima del «radio de explosión» limitado: si algo sale mal, el daño está acotado.
Producción en su cuenta + Desarrollo en otra cuenta → si la cuenta de desarrollo se compromete, PRODUCCIÓN sigue a salvo
Esto es especialmente valioso para separar producción (lo crítico) de desarrollo/pruebas (donde se experimenta y hay más riesgo). Un error de un desarrollador en su cuenta de pruebas jamás debería poder tocar producción, y separar cuentas lo garantiza.
- Separación de costes
Con cada workload en su cuenta, la factura de cada uno está separada automáticamente (recuerda la facturación consolidada de Organizations, subcapítulo 23.1: ves el total, pero también el desglose por cuenta). Saber exactamente cuánto cuesta cada proyecto o equipo es esencial para la gestión de costes (recuerda FinOps, subcapítulo 25.5). En una sola cuenta, separar costes es mucho más difícil (dependes solo de etiquetas).
- Separación de límites y recursos
AWS impone ciertos límites por cuenta (cuántos recursos de cierto tipo puedes crear, etc.). Si todo está en una cuenta, un proyecto podría agotar esos límites y afectar a los demás. Con cuentas separadas, cada workload tiene sus propios límites y no estorba a los otros.
Patrones habituales de separación
¿Cómo deciden las empresas qué va en cada cuenta? Patrones comunes:
Por ENTORNO: cuenta producción / cuenta pruebas / cuenta desarrollo Por EQUIPO: cuenta equipo-A / cuenta equipo-B Por PROYECTO: cuenta proyecto-X / cuenta proyecto-Y Cuentas especiales: cuenta de seguridad, cuenta de logs centralizados... (a menudo se combinan: equipo A tiene su cuenta de dev Y su cuenta de prod)
Estas cuentas se agrupan ordenadamente en Unidades Organizativas (OU) dentro de AWS Organizations (recuerda el subcapítulo 23.1), y se les aplican reglas comunes con SCP.
Ejemplo del mundo real: una empresa con tres equipos de producto decide su estructura multi-cuenta. Cada equipo recibe dos cuentas: una de desarrollo (donde experimentan libremente) y una de producción (con controles estrictos). Además, crean una cuenta de seguridad central (para el equipo de seguridad) y una cuenta de logs (donde se centralizan todos los registros). Resultado: cuando un desarrollador rompe algo en su cuenta de desarrollo, producción ni se entera; cada equipo ve exactamente lo que cuesta su producto; y un incidente en un equipo queda aislado de los demás. La empresa pasó de un «todo mezclado» arriesgado a una estructura ordenada, segura y con costes claros. Esa separación es la base de operar a escala.
Lo que debes recordar
- Meter todo en una sola cuenta de AWS no escala: mezcla entornos (un error en pruebas afecta a producción), confunde costes, enreda permisos, concentra el riesgo y comparte límites. Como una empresa en una nave sin paredes.
- La práctica recomendada es separar los workloads en cuentas distintas (por entorno, equipo o proyecto). La cuenta es la unidad de aislamiento más fuerte de AWS. Como dividir un edificio en apartamentos independientes.
- Separar en cuentas aísla en tres dimensiones: seguridad (un problema no salta entre cuentas; la más importante), costes (factura separada por cuenta) y límites (cada cuenta tiene los suyos).
- Lo más valioso: separar producción de desarrollo/pruebas, para que un error o brecha en pruebas nunca pueda tocar producción.
- Las cuentas se agrupan en OU y se gobiernan con SCP (Organizations, subcap. 23.1). Patrones: por entorno, equipo, proyecto, más cuentas especiales (seguridad, logs).
En el siguiente subcapítulo veremos cómo crear y gestionar todas estas cuentas de forma automatizada y con buenas prácticas desde el inicio, con AWS Control Tower y las landing zones.
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
