En el subcapítulo anterior vimos los golden paths: formas preparadas y seguras de crear infraestructura para que los desarrolladores se autoservean sin ser expertos. AWS ofrece una herramienta concreta para implementar esa idea de «catálogo de recursos preaprobados que los equipos pueden desplegar por sí mismos»: el AWS Service Catalog. Es como crear una «tienda interna» de productos de infraestructura aprobados por la empresa, donde los desarrolladores «compran» (despliegan) lo que necesitan con la garantía de que cumple las normas.
El problema: equilibrar libertad y control
Una empresa se enfrenta a una tensión al dar acceso a la nube a sus equipos:
- Si das a los desarrolladores libertad total para crear cualquier cosa en AWS, ganan agilidad, pero pueden crear recursos inseguros, caros o que no cumplen las normas de la empresa.
- Si bloqueas todo y exiges que cada recurso lo apruebe y cree un equipo central, hay control, pero los equipos se vuelven lentos (esperan a que otros les den lo que necesitan), perdiendo la agilidad de la nube.
Libertad total → ágil pero arriesgado (recursos inseguros, caros, no conformes) Bloqueo total → seguro pero lento (los equipos esperan, sin autonomía) → necesitamos un punto medio: libertad CONTROLADA
Necesitas un punto intermedio: que los equipos puedan autoservirse lo que necesitan, pero solo de un conjunto de opciones aprobadas y seguras. Eso es el Service Catalog.
Qué es AWS Service Catalog
AWS Service Catalog te permite crear un catálogo de productos de infraestructura aprobados que los equipos pueden desplegar por sí mismos, de forma controlada. La empresa define qué se puede desplegar (productos preconfigurados y conformes), y los desarrolladores eligen de ese catálogo y lo despliegan ellos mismos, con la garantía de que cumple las normas.
Empresa define el CATÁLOGO (productos aprobados):
├── "Base de datos estándar" (segura, con copias)
├── "Servidor web estándar" (bien configurado)
└── "Entorno de datos" (conforme a las normas)
│
▼
Desarrolladores eligen del catálogo y despliegan ELLOS MISMOS
→ autoservicio, pero solo de opciones aprobadas y segurasAnalogía: Service Catalog es como el catálogo de compras aprobado de una empresa. En una empresa grande, no puedes comprar cualquier cosa con el dinero de la compañía libremente; tampoco tienes que pedir permiso para cada lápiz. Hay un catálogo de proveedores y productos aprobados del que puedes pedir directamente lo que necesites, sabiendo que ya está validado (precio, calidad, normas). Service Catalog hace lo mismo con la infraestructura: una «tienda interna» de recursos preaprobados que los equipos piden por sí mismos.
Cómo funciona
- La empresa define los productos (preaprobados)
El equipo de plataforma o de gobierno crea productos: plantillas de infraestructura preconfiguradas, seguras y conformes a las normas de la empresa. Estos productos suelen construirse sobre infraestructura como código (a menudo conectando con los módulos de Terraform del subcapítulo 31.1, o con plantillas nativas de AWS). Cada producto encapsula las buenas prácticas.
- Se organiza en un catálogo con permisos
Los productos se agrupan en un catálogo, y se controla qué equipos pueden ver y desplegar qué productos (con permisos, recuerda IAM, Capítulo 7). Así, cada equipo accede solo a lo que le corresponde.
- Los desarrolladores se autoservían
Un desarrollador entra en el catálogo, elige el producto que necesita (por ejemplo, «base de datos estándar»), rellena unos pocos parámetros y lo despliega él mismo. Obtiene su infraestructura en minutos, sin esperar a nadie y con la garantía de que cumple las normas (porque el producto ya estaba aprobado).
Desarrollador: "necesito una base de datos" → entra en Service Catalog → elige "base de datos estándar" → rellena 2-3 parámetros → despliega → obtiene una BD segura y conforme, en minutos, sin pedir permiso
Por qué importa: autoservicio gobernado
El gran valor de Service Catalog es lograr el equilibrio entre libertad y control: los equipos tienen autonomía para autoservirse (agilidad), pero dentro de unos límites seguros definidos por la empresa (gobierno). Es «libertad dentro de un marco»:
Service Catalog = autonomía de los equipos + control de la empresa "puedes desplegar lo que necesites, pero solo de lo que está aprobado"
Esto enlaza directamente con los golden paths (subcapítulo 31.1): Service Catalog es una forma de ofrecer esos caminos dorados como productos concretos que los equipos despliegan. Y refuerza la seguridad y el cumplimiento (Capítulo 23) sin sacrificar la velocidad.
Ejemplo del mundo real: una empresa quiere que sus equipos sean ágiles pero sin que creen recursos inseguros. Montan un AWS Service Catalog con productos preaprobados: «aplicación web estándar», «base de datos estándar», «bucket de almacenamiento conforme», etc., todos construidos siguiendo sus mejores prácticas de seguridad y costes. Dan a cada equipo acceso a los productos que necesita. Ahora, cuando un equipo necesita una base de datos, la despliega él mismo desde el catálogo en minutos, en vez de abrir un ticket y esperar días al equipo central. Y la empresa tiene la tranquilidad de que todo lo que se despliega está preaprobado y cumple las normas. Han ganado agilidad y mantenido el control: los equipos vuelan, pero por caminos seguros.
Lo que debes recordar
- Existe una tensión entre dar libertad total a los equipos (ágil pero arriesgado) y bloquearlo todo (seguro pero lento); la solución es la libertad controlada.
- AWS Service Catalog permite crear un catálogo de productos de infraestructura aprobados que los equipos despliegan por sí mismos, de forma controlada. Como una tienda interna de productos preaprobados de la empresa.
- Funciona en tres pasos: la empresa define productos (plantillas seguras y conformes, a menudo sobre Terraform), los organiza en un catálogo con permisos, y los desarrolladores se autoservían (eligen, rellenan pocos parámetros y despliegan).
- Su valor: autoservicio gobernado — autonomía de los equipos (agilidad) dentro de límites seguros definidos por la empresa (control). «Libertad dentro de un marco».
- Es una forma de ofrecer los golden paths (subcap. 31.1) como productos concretos, reforzando seguridad y cumplimiento sin sacrificar velocidad.
En el siguiente subcapítulo veremos una herramienta muy popular para dar a los desarrolladores un «portal» unificado desde donde acceder a todo esto: Backstage.
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
