El Cloud Computing, o computación en la nube, es un modelo de prestación de servicios tecnológicos que permite acceder a recursos informáticos —como servidores, almacenamiento, bases de datos, redes, software y más— a través de Internet, sin necesidad d e poseer o gestionar físicamente la infraestructura subyacente. En lugar de comprar hardware y software, las empresas consumen estos recursos como un servicio, pagando solo por lo que utilizan.
La idea central es que la infraestructura física y la gestión de los recursos quedan a cargo de un proveedor especializado (por ejemplo, Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud), mientras que el cliente se enfoca en configurar y utilizar dichos recursos para satisfacer sus necesidades de negocio o desarrollo. Este cambio de paradigma ha transformado la forma en que las organizaciones implementan proyectos, ya que elimina muchas barreras de tiempo y costo asociadas a la infraestructura tradicional.
Existen tres modelos de servicio principales en el Cloud Computing, cada uno con distintos niveles de control, flexibilidad y responsabilidad:
El Cloud Computing también se clasifica por su forma de implementación:
Entre las principales ventajas del Cloud Computing se encuentran:
Sin embargo, también presenta desafíos:
Comprender qué es el Cloud Computing y sus modelos es el primer paso para tomar decisiones informadas sobre cuándo y cómo adoptarlo. Este conocimiento te permitirá evaluar si una solución debe construirse en infraestructura local, en la nube o en un modelo híbrido, además de elegir el tipo de servicio más adecuado para tus objetivos técnicos y de negocio.
Uno de los conceptos más importantes para trabajar correctamente en la nube de AWS es entender el modelo de responsabilidad compartida. Este modelo define qué aspectos de la seguridad y la operación son responsabilidad de AWS y cuáles corresponden al cliente. Ignorar o malinterpretar esta división es una de las principales causas de incidentes de seguridad en entornos cloud.
En términos simples, AWS se encarga de la seguridad de la nube, mientras que tú eres responsable de la seguridad en la nube. Esto significa que AWS protege y mantiene la infraestructura física, la red, los centros de datos y los servicios que ofrece, mientras que tú configuras, gestionas y aseguras los recursos que utilizas.
Comprender el modelo de responsabilidad compartida es esencial para trabajar de manera segura en AWS. No basta con confiar en que AWS es “seguro por defecto”; como cliente, debes tomar medidas activas para proteger tus datos y recursos. Con este conocimiento, podrás diseñar soluciones que no solo sean funcionales y escalables, sino también seguras y conformes a las mejores prácticas de la industria.
Amazon Web Services (AWS) es la plataforma de servicios en la nube más utilizada a nivel global, con presencia en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica. Ofrece más de 200 servicios que cubren cómputo, almacenamiento, redes, bases de datos, inteligencia artificial, análisis de datos, seguridad y mucho más. En esta clase aprenderás cómo está organizada su infraestructura global, qué categorías de servicios ofrece y cuál es el modelo de responsabilidad que define las obligaciones del proveedor y del cliente.
AWS organiza su infraestructura física y lógica para garantizar alta disponibilidad, baja latencia y tolerancia a fallos. Sus componentes principales son:
AWS ofrece tres formas principales para administrar y consumir sus servicios:
AWS agrupa sus servicios en distintas categorías, cada una enfocada en un área específica:
Uno de los conceptos clave para trabajar con AWS es entender el modelo de responsabilidad compartida. AWS es responsable de la seguridad de la nube, lo que incluye la infraestructura física, el hardware, las redes y los servicios que ofrece. El cliente, por su parte, es responsable de la seguridad en la nube, es decir: configuración de recursos, control de accesos, cifrado de datos, gestión de credenciales y cumplimiento normativo.
Conocer la organización y funcionamiento del ecosistema de AWS te permite aprovechar al máximo sus capacidades y diseñar arquitecturas que sean seguras, escalables y eficientes. Esta base te ayudará a tomar decisiones correctas sobre qué servicios usar y cómo combinarlos, preparando el terreno para los temas más avanzados que veremos en los siguientes módulos.
En esta clase realizaremos el primer paso práctico para comenzar a trabajar en la nube de Amazon Web Services: crear tu cuenta y dejarla configurada con las medidas básicas de seguridad y organización. Aunque el registro es sencillo, hacerlo correctamente desde el principio es fundamental para evitar vulnerabilidades, accesos no autorizados o gastos innecesarios.
Para comenzar, accede a aws.amazon.com y haz clic en “Crear una cuenta de AWS”. Durante el proceso de registro, se te pedirá:
AWS ofrece el Plan gratuito (Free Tier), que permite usar ciertos servicios sin costo durante 12 meses con límites de uso. Esto es ideal para aprender y realizar pruebas sin generar cargos altos, aunque debes monitorear siempre tu consumo.
Una vez creada la cuenta, es fundamental configurar medidas de seguridad básicas:
En AWS, IAM (Identity and Access Management) es el servicio para gestionar usuarios, grupos, roles y permisos. Desde el inicio, es buena práctica:
Si planeas interactuar con AWS desde la terminal, instala y configura la CLI (Command Line Interface). Esto implica guardar de forma segura tus credenciales (Access Key y Secret Key) y definir una región predeterminada para tus operaciones. Tener la CLI lista desde el inicio facilita la automatización y el despliegue de recursos.
Un paso crucial es activar alertas de facturación. Con Billing Alerts y CloudWatch puedes recibir notificaciones cuando el consumo supere un umbral definido. Esto ayuda a prevenir cargos inesperados, especialmente cuando estás en etapa de pruebas y exploración.
Configurar bien tu cuenta desde el principio es una inversión en seguridad, control y tranquilidad. Con la cuenta creada, los accesos seguros configurados y las alertas de costos activadas, estarás listo para comenzar a desplegar y administrar servicios de AWS de forma profesional y sin riesgos innecesarios.
Antes de comenzar a usar servicios en AWS de forma intensiva, es esencial entender cómo funciona su modelo de precios. Esto no solo te ayudará a evitar sorpresas en la factura, sino que también te permitirá optimizar recursos y elegir las opciones más rentables para cada proyecto. AWS sigue un esquema de pago por uso, lo que significa que pagas únicamente por la capacidad que consumes, sin contratos a largo plazo ni grandes inversiones iniciales.
Aunque cada servicio de AWS tiene su propia estructura de precios, existen patrones comunes:
AWS ofrece varias modalidades para optimizar costos:
Los costos en AWS pueden provenir de múltiples factores, por ejemplo:
Para gestionar los costos, AWS ofrece herramientas como:
Entender el modelo de precios de AWS es tan importante como dominar la parte técnica. Un diseño bien optimizado no solo funciona correctamente, sino que también es eficiente en costos. Con este conocimiento, podrás tomar decisiones que equilibren rendimiento, disponibilidad y gasto, asegurando un uso inteligente de los recursos en la nube.
Para diseñar arquitecturas en AWS que sean eficientes, seguras y con baja latencia, es fundamental entender cómo está organizada físicamente y lógicamente su infraestructura global. AWS no es una nube “difusa” sin ubicación, sino una red bien estructurada de centros de datos distribuidos estratégicamente en todo el mundo. En esta clase exploraremos tres conceptos clave: regiones, zonas de disponibilidad y edge locations.
Una región de AWS es una ubicación geográfica específica que contiene un conjunto de zonas de disponibilidad. Cada región está aislada de las demás para garantizar independencia y redundancia. Se identifican con un código, por ejemplo:
Elegir la región adecuada es una decisión estratégica que depende de factores como:
Dentro de cada región existen varias zonas de disponibilidad. Una AZ es un centro de datos independiente con su propia energía, refrigeración y conectividad, pero interconectado con otras AZs de la misma región mediante enlaces de baja latencia. Este diseño permite que, si una AZ presenta un fallo, las demás puedan mantener la operación sin interrupciones significativas.
En la práctica, cuando se habla de “alta disponibilidad” en AWS, implica distribuir recursos y cargas de trabajo entre múltiples AZs dentro de la misma región.
Las edge locations son puntos de presencia que AWS utiliza para acercar contenido y servicios a los usuarios finales. Se utilizan principalmente en el servicio Amazon CloudFront (Content Delivery Network, CDN) para almacenar en caché contenido estático o dinámico y entregarlo con baja latencia.
Por ejemplo, si tienes usuarios en Latinoamérica pero tu infraestructura principal está en Estados Unidos, las edge locations pueden servir los recursos más solicitados desde ubicaciones cercanas como São Paulo o Bogotá, reduciendo considerablemente el tiempo de carga.
Comprender la estructura de regiones, zonas de disponibilidad y edge locations te permitirá diseñar soluciones que aprovechen al máximo la infraestructura de AWS. Esto se traduce en menor latencia, mayor disponibilidad y cumplimiento normativo, aspectos esenciales en cualquier proyecto de arquitectura en la nube.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) es el servicio de almacenamiento de objetos más utilizado en AWS y uno de los pilares de la computación en la nube. Fue diseñado para proporcionar alta durabilidad (99,999999999% o “11 nueves”), alta disponibilidad y escalabilidad prácticamente ilimitada. Con S3, puedes almacenar cualquier tipo de archivo, desde documentos pequeños hasta grandes volúmenes de datos como videos o respaldos completos, y acceder a ellos en cualquier momento desde cualquier parte del mundo.
Una de sus grandes ventajas es su modelo de pago por uso, en el que solo pagas por el almacenamiento que consumes y las solicitudes o transferencias de datos que realizas. Esto lo convierte en una opción ideal para proyectos que necesitan flexibilidad y crecimiento progresivo, evitando la inversión inicial que requiere una infraestructura física tradicional.
El almacenamiento de objetos, que es el modelo que utiliza S3, se diferencia del almacenamiento en bloque o de archivos en que los datos no se organizan en jerarquías reales de carpetas, sino como “objetos” dentro de un contenedor llamado bucket. Cada objeto incluye el contenido del archivo, metadatos (información adicional como el tipo de archivo, fecha de creación o etiquetas) y una clave única que lo identifica dentro del bucket.
Para comenzar a usar S3, lo primero es crear un bucket. Cada bucket debe tener un nombre único a nivel global y estar asociado a una región de AWS. La elección de la región es importante porque influye en la latencia (tiempo de respuesta), en el cumplimiento normativo (ubicación de los datos) y en el costo del servicio. Dentro del bucket, puedes organizar objetos usando prefijos y etiquetas que te faciliten la búsqueda y la gestión.
Amazon S3 ofrece distintas clases de almacenamiento para adaptarse a diferentes patrones de acceso y necesidades de costo. Por ejemplo, S3 Standard es ideal para datos de acceso frecuente, S3 Standard-IA (Infrequent Access) para datos de acceso poco frecuente, S3 One Zone-IA para datos que no requieren alta redundancia, y S3 Glacier o Glacier Deep Archive para archivado de largo plazo a muy bajo costo. También existe S3 Intelligent-Tiering, que mueve automáticamente los objetos entre clases según su uso.
En términos de seguridad, S3 permite un control detallado de accesos mediante políticas de bucket, listas de control de acceso (ACL) y permisos configurados en IAM. Además, soporta cifrado en reposo (AES-256 o KMS) y cifrado en tránsito (HTTPS) para proteger la integridad y confidencialidad de los datos. Un aspecto clave para evitar exposiciones accidentales es el bloqueo de acceso público, que puede activarse a nivel de cuenta o de bucket.
Los casos de uso de S3 son muy amplios: almacenamiento de copias de seguridad, hospedaje de sitios web estáticos, distribución de contenido multimedia, almacenamiento intermedio para análisis de datos, integración con flujos de big data o machine learning, entre otros. Gracias a su integración con otros servicios de AWS, S3 puede convertirse en el núcleo de muchas arquitecturas modernas.
Como buenas prácticas, es recomendable habilitar el versionado de objetos para prevenir la pérdida de datos por eliminaciones o modificaciones accidentales, configurar reglas de ciclo de vida para optimizar costos automáticamente, y monitorear la actividad del bucket con CloudTrail y CloudWatch. También es esencial implementar políticas de acceso restrictivas desde el inicio para mantener la seguridad.
En resumen, Amazon S3 es una solución de almacenamiento versátil, segura y altamente escalable, esencial para cualquier arquitecto o desarrollador que trabaje en la nube. Dominar su funcionamiento, sus opciones de configuración y sus clases de almacenamiento es un paso imprescindible para construir soluciones eficientes y confiables en AWS.
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) es uno de los servicios más fundamentales de AWS y proporciona capacidad de cómputo escalable bajo demanda. Básicamente, permite lanzar máquinas virtuales en la nube —denominadas instancias— con las características que necesites, pagando solo por el tiempo que estén en ejecución. Esto significa que puedes implementar desde un sitio web simple hasta complejas aplicaciones empresariales sin la inversión inicial que requeriría comprar servidores físicos.
La gran fortaleza de EC2 radica en su flexibilidad. Puedes elegir entre distintos tipos de instancias, optimizados para casos de uso específicos como procesamiento intensivo de CPU, grandes cargas de memoria, almacenamiento de alto rendimiento o incluso aceleración gráfica. Cada instancia se lanza a partir de una Amazon Machine Image (AMI), que define el sistema operativo y, opcionalmente, aplicaciones y configuraciones iniciales. Existen AMIs proporcionadas por AWS, por la comunidad o que tú mismo puedes crear para replicar entornos personalizados.
En cuanto al almacenamiento, las instancias EC2 suelen utilizar Elastic Block Store (EBS), que actúa como un disco duro virtual persistente. También pueden usar almacenamiento efímero, que desaparece cuando la instancia se detiene, o integrarse con Amazon S3 para guardar datos de forma más económica. La seguridad y el control del acceso se gestionan con grupos de seguridad, que funcionan como firewalls virtuales donde defines qué tráfico entra y sale de cada instancia.
El modelo de precios de EC2 está pensado para adaptarse a distintos escenarios. Puedes pagar On-Demand, ideal para cargas impredecibles; reservar capacidad por uno o tres años para obtener descuentos significativos; o aprovechar Spot Instances, que ofrecen precios muy bajos usando capacidad sobrante, aunque con riesgo de interrupción. Además, con los Savings Plans puedes comprometerte a un gasto fijo por hora y obtener flexibilidad para cambiar entre diferentes tipos de instancias.
Para garantizar que las aplicaciones escalen y se mantengan disponibles, EC2 se integra con Auto Scaling y Elastic Load Balancing. El primero ajusta automáticamente la cantidad de instancias según la demanda, y el segundo distribuye el tráfico entre ellas para evitar sobrecargas. Esta combinación es clave para aplicaciones críticas que deben responder bien en picos de uso.
En temas de seguridad, además de los grupos de seguridad, es recomendable usar roles de IAM para otorgar permisos temporales a las instancias, evitando credenciales fijas. Para conectarte a instancias Linux se usan pares de claves SSH, mientras que en Windows se utilizan credenciales RDP. También es aconsejable mantener las instancias actualizadas y realizar respaldos periódicos mediante snapshots de los volúmenes EBS.
En resumen, Amazon EC2 es una pieza central en la mayoría de arquitecturas en AWS. Su capacidad de adaptarse a múltiples casos de uso, junto con su escalabilidad y opciones de costo flexible, lo convierten en una herramienta esencial tanto para desarrolladores como para arquitectos de sistemas. Dominar EC2 te permitirá construir soluciones más eficientes, seguras y resilientes en la nube.
En la nube de AWS, el manejo de datos estructurados y no estructurados se facilita enormemente gracias a servicios administrados como Amazon RDS y Amazon DynamoDB. Estos servicios eliminan gran parte del trabajo de configuración, mantenimiento y escalado que normalmente requiere administrar bases de datos en servidores propios, permitiéndote enfocarte en el diseño y uso de la información.
Amazon RDS (Relational Database Service) es un servicio administrado para bases de datos relacionales. Soporta motores populares como MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle y Microsoft SQL Server, además de Amazon Aurora, un motor optimizado para la nube que ofrece alto rendimiento y compatibilidad con MySQL y PostgreSQL. Con RDS, AWS se encarga de tareas como la instalación, configuración, parches de seguridad, backups automáticos y replicación, reduciendo la carga operativa. Esto lo hace ideal para aplicaciones que requieren integridad referencial, transacciones y estructuras de datos bien definidas.
En RDS puedes configurar opciones de alta disponibilidad mediante Multi-AZ Deployment, lo que replica la base de datos en una segunda zona de disponibilidad para garantizar continuidad en caso de fallo. También puedes habilitar réplicas de solo lectura (Read Replicas) para distribuir la carga de consultas y mejorar el rendimiento de lectura. La capacidad de escalado vertical y horizontal depende del motor de base de datos y del tipo de instancia que elijas.
Por otro lado, Amazon DynamoDB es un servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado, diseñado para ofrecer rendimiento rápido y consistente con escalabilidad prácticamente ilimitada. Al ser una base de datos de tipo clave-valor y documento, DynamoDB es ideal para aplicaciones que requieren baja latencia y grandes volúmenes de datos distribuidos, como juegos en línea, plataformas de comercio electrónico o aplicaciones móviles con millones de usuarios.
Una de las principales ventajas de DynamoDB es que escala automáticamente para manejar cambios en la demanda, y permite elegir entre capacidad bajo demanda o capacidad provisionada, ajustando costos y rendimiento según tus necesidades. También ofrece integración con DynamoDB Streams para capturar cambios en tiempo real y Global Tables para replicar datos en múltiples regiones, mejorando la disponibilidad global.
En términos de seguridad, tanto RDS como DynamoDB se integran con AWS Identity and Access Management (IAM) para controlar el acceso, soportan cifrado en reposo y en tránsito, y permiten aislar las bases de datos dentro de una Amazon VPC para protegerlas del acceso público no autorizado.
A la hora de elegir entre RDS y DynamoDB, la decisión suele depender del tipo de datos y del patrón de acceso. Si necesitas transacciones complejas, integridad referencial y estructuras bien definidas, RDS es la elección natural. Si requieres escalabilidad masiva, baja latencia y un modelo flexible de datos, DynamoDB es la opción más adecuada.
En conclusión, dominar estos dos servicios te permitirá cubrir un espectro muy amplio de necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos en AWS. RDS aporta la solidez del mundo relacional, mientras que DynamoDB ofrece la flexibilidad y escalabilidad del modelo NoSQL, y combinarlos estratégicamente puede ser clave para el éxito de muchas soluciones modernas.
Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) es el servicio de AWS que te permite crear y administrar una red virtual aislada dentro de la nube. En esta red puedes definir tu propio rango de direcciones IP, crear subredes, configurar tablas de enrutamiento y establecer reglas de seguridad. VPC es la base sobre la que se construyen prácticamente todos los entornos en AWS, ya que permite controlar cómo se comunican tus recursos entre sí y con el exterior.
Cuando creas una VPC, básicamente estás construyendo una red personalizada en la nube que se comporta de forma similar a una red local tradicional, pero con la flexibilidad y escalabilidad de AWS. Puedes segmentar esa red en subredes, que pueden ser públicas (con acceso directo a Internet) o privadas (sin acceso directo desde Internet, típicamente para bases de datos o servicios internos).
El control del tráfico dentro de una VPC se realiza mediante varios componentes. Las tablas de enrutamiento definen hacia dónde se envía el tráfico desde una subred. Las Internet Gateways permiten la comunicación entre recursos de la VPC y la red pública de Internet. Por su parte, los NAT Gateways y las instancias NAT permiten que recursos en subredes privadas inicien conexiones hacia Internet (por ejemplo, para actualizaciones), sin exponerse a conexiones entrantes.
La seguridad se gestiona a dos niveles: con grupos de seguridad (firewalls virtuales aplicados a instancias) y con listas de control de acceso a la red (NACLs) que funcionan a nivel de subred. Los grupos de seguridad son estatales (si permites tráfico entrante, la respuesta se permite automáticamente), mientras que las NACLs son listas explícitas que permiten o bloquean tráfico según reglas.
Otro aspecto importante es la conectividad híbrida. VPC se puede extender para comunicarse con redes locales mediante VPNs cifradas o usando AWS Direct Connect para enlaces dedicados de baja latencia y alto rendimiento. También puedes establecer conexiones privadas entre VPCs mediante VPC Peering o usar Transit Gateway para gestionar la interconexión de múltiples redes.
Diseñar correctamente una VPC implica pensar en aspectos como el tamaño de la red (definido por el bloque CIDR), la separación de cargas de trabajo en subredes públicas y privadas, y la configuración de medidas de seguridad que minimicen el riesgo de accesos no autorizados. Por ejemplo, colocar bases de datos en subredes privadas y exponer a Internet únicamente los balanceadores de carga o servidores de aplicación.
En conclusión, Amazon VPC es el cimiento de cualquier arquitectura en AWS. Controlar su configuración y entender cómo interactúa con otros servicios es esencial para construir entornos seguros, organizados y con un rendimiento óptimo. Un buen diseño de red en la nube no solo garantiza la conectividad, sino también la protección y el aislamiento de tus recursos.
En aplicaciones modernas, especialmente aquellas que deben atender a miles o millones de usuarios, distribuir el tráfico de manera eficiente es clave para garantizar un buen rendimiento y alta disponibilidad. En AWS, esta tarea se realiza mediante Elastic Load Balancing (ELB), un servicio que reparte automáticamente el tráfico entrante entre múltiples recursos, como instancias EC2, contenedores, direcciones IP o incluso funciones Lambda.
El objetivo principal de ELB es evitar que un solo servidor se sature mientras otros están subutilizados, y asegurar que, si un recurso falla, el tráfico se redirija automáticamente a otros que sigan disponibles. Esto no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que también aumenta la tolerancia a fallos y permite escalar de forma más sencilla.
Elastic Load Balancing ofrece varios tipos de balanceadores, cada uno adaptado a escenarios distintos. El Application Load Balancer (ALB) funciona a nivel de capa 7 (HTTP/HTTPS) y permite decisiones de enrutamiento basadas en el contenido de las solicitudes, como la URL, cabeceras o cookies. El Network Load Balancer (NLB) trabaja a nivel de capa 4 (TCP/UDP) y está optimizado para manejar grandes volúmenes de tráfico con latencias muy bajas. Por último, el Gateway Load Balancer (GWLB) se utiliza para distribuir tráfico hacia dispositivos virtuales de seguridad o análisis, como firewalls o sistemas de detección de intrusiones.
La integración de ELB con Auto Scaling es una de sus mayores ventajas. Cuando la demanda aumenta, Auto Scaling puede lanzar nuevas instancias EC2 que se registran automáticamente en el balanceador, y cuando la demanda disminuye, se pueden retirar sin interrumpir el servicio. Esto permite ajustar la capacidad en tiempo real sin intervención manual.
En cuanto a la seguridad, ELB se integra con Security Groups y puede usarse junto con AWS Certificate Manager para manejar certificados SSL/TLS y así habilitar conexiones seguras (HTTPS). Además, soporta el uso de health checks, que son comprobaciones automáticas de estado que determinan si un recurso está funcionando correctamente antes de enviarle tráfico.
Un uso típico sería colocar un ALB frente a una arquitectura de microservicios que recibe tráfico HTTP/HTTPS, donde cada ruta se dirige a un conjunto de contenedores distintos. En cambio, para servicios financieros o de juegos en línea que requieren alta velocidad y conexiones persistentes, un NLB puede ser la mejor opción.
Elastic Load Balancing es una pieza fundamental para cualquier arquitectura escalable en AWS. Al distribuir la carga de manera inteligente, proteger las conexiones y trabajar de forma conjunta con Auto Scaling, ELB te permite construir aplicaciones que no solo soporten grandes volúmenes de tráfico, sino que también se adapten de forma dinámica a las necesidades cambiantes de los usuarios.
En cualquier infraestructura en la nube, no basta con desplegar recursos: es esencial monitorearlos para asegurarse de que están funcionando correctamente, detectar problemas antes de que afecten a los usuarios y optimizar su rendimiento y costos. En AWS, la herramienta principal para lograr esto es Amazon CloudWatch, un servicio que recopila y analiza métricas, logs y eventos de casi todos los servicios de la plataforma.
CloudWatch permite centralizar la observación de tu entorno, ofreciendo visibilidad en tiempo real de lo que sucede en tus instancias EC2, bases de datos RDS, buckets S3, balanceadores de carga, funciones Lambda y muchos otros recursos. Esta visibilidad es clave para tomar decisiones informadas sobre escalabilidad, ajustes de configuración o medidas de seguridad.
El servicio se basa en tres elementos principales. Primero, las métricas, que son datos cuantitativos sobre el rendimiento o el estado de un recurso (como el uso de CPU, la memoria, el número de solicitudes o el tráfico de red). Segundo, los logs, que permiten almacenar y analizar registros generados por tus aplicaciones o por los servicios de AWS. Y tercero, los eventos, que representan cambios o situaciones específicas y pueden servir para automatizar respuestas, como el escalado automático de recursos.
Con CloudWatch puedes crear alarmas que se activan cuando una métrica supera un umbral que hayas definido. Por ejemplo, si la CPU de una instancia EC2 permanece por encima del 80% durante más de cinco minutos, la alarma podría enviar una notificación a través de Amazon SNS o activar una acción automática, como añadir más instancias mediante Auto Scaling.
La funcionalidad de dashboards permite visualizar métricas en gráficos personalizados, facilitando la supervisión de varios recursos al mismo tiempo. Esto es especialmente útil para operaciones de equipos DevOps o administradores de sistemas que necesitan una visión consolidada del estado del sistema.
CloudWatch Logs, por su parte, ofrece almacenamiento y análisis de registros, pudiendo incluso filtrar y buscar patrones específicos. Además, se integra con servicios como AWS Lambda para reaccionar en tiempo real ante ciertos eventos o anomalías detectadas en los logs.
En cuanto a buenas prácticas, es recomendable identificar métricas críticas para tu aplicación, establecer umbrales y alarmas acordes a tu capacidad de respuesta, y configurar retención de logs según necesidades legales o de auditoría. También es útil etiquetar y agrupar métricas para facilitar el análisis por aplicación, entorno o equipo responsable.
Amazon CloudWatch es una herramienta esencial para la observabilidad en AWS. Su capacidad para recopilar datos, generar alertas y ofrecer visibilidad centralizada te permite mantener el control de tu infraestructura y responder de forma proactiva a problemas, optimizando tanto el rendimiento como los costos.
En un entorno en la nube, la seguridad y el control de acceso son fundamentales. En AWS, el servicio encargado de esta tarea es Identity and Access Management (IAM), que permite gestionar usuarios, grupos, roles y permisos de forma centralizada. Con IAM, puedes definir exactamente quién puede acceder a qué recursos y bajo qué condiciones, aplicando el principio de mínimo privilegio para reducir riesgos.
IAM funciona a través de identidades (usuarios, grupos y roles) y políticas que describen permisos. Los usuarios representan personas o aplicaciones que interactúan con AWS; los grupos agrupan usuarios para asignar permisos comunes; y los roles son identidades temporales que pueden asumir usuarios o servicios para realizar tareas específicas sin compartir credenciales permanentes.
Las políticas de IAM se definen en formato JSON y establecen qué acciones están permitidas o denegadas sobre recursos concretos. Por ejemplo, una política podría permitir a un usuario listar y leer objetos en un bucket S3, pero no eliminarlos. Estas políticas se pueden adjuntar a usuarios, grupos o roles, y se evalúan de forma conjunta para determinar el acceso final.
Una característica clave de IAM es su integración con otros servicios de AWS. Por ejemplo, puedes asignar un rol de IAM a una instancia EC2 para que pueda acceder a un bucket S3 sin almacenar credenciales dentro de la máquina. También puedes usar IAM para habilitar Single Sign-On o federar identidades desde un directorio corporativo, permitiendo a los usuarios iniciar sesión con sus credenciales existentes.
En cuanto a seguridad, AWS recomienda activar autenticación multifactor (MFA) para todos los usuarios con acceso privilegiado. También es buena práctica evitar el uso de la cuenta raíz para tareas diarias, limitándola solo a operaciones críticas y protegidas con MFA.
IAM se complementa con Service Control Policies (SCPs) en entornos con AWS Organizations, lo que permite establecer restricciones a nivel global para todas las cuentas de una organización. Esto es útil para prevenir la creación de recursos no autorizados o el uso de servicios en regiones específicas.
En resumen, AWS IAM es la piedra angular de la seguridad en la nube de Amazon. Su correcta implementación garantiza que solo las personas o procesos autorizados puedan interactuar con los recursos, y que lo hagan con los permisos estrictamente necesarios. Dominar IAM no solo mejora la seguridad, sino que también facilita el cumplimiento normativo y la administración eficiente de entornos complejos.
Amazon S3 (Simple Storage Service) es un servicio de almacenamiento de objetos ofrecido por Amazon Web Services (AWS) que ofrece escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y rendimiento. Esto lo hace adecuado para una gran variedad de usos, como sitios web, aplicaciones móviles, respaldo y restauración, archivado, aplicaciones empresariales, dispositivos IoT y análisis de big data.
Cada clase de almacenamiento está optimizada para un caso de uso específico:
| Clase de Almacenamiento | Durabilidad | Disponibilidad | Accesibilidad | Características Principales |
|---|---|---|---|---|
| S3 Standard | 99.999999999% (11 nueves) | 99.99% | Acceso inmediato | Ideal para datos de acceso frecuente. |
| S3 Intelligent-Tiering | 99.999999999% (11 nueves) | 99.9% | Acceso inmediato | Optimización automática de costos para datos con acceso variable. |
| S3 Standard-IA | 99.999999999% (11 nueves) | 99.9% | Acceso rápido, con costo | Para datos poco accedidos, pero que requieren acceso rápido. |
| S3 One Zone-IA | 99.999999999% (11 nueves) | 99.5% | Acceso rápido, con costo | Más económico, datos en una sola AZ. |
| S3 Glacier | 99.999999999% (11 nueves) | 99.99% (indirecto) | Acceso en minutos a horas | Archivado a largo plazo con costos muy bajos. |
| S3 Glacier Deep Archive | 99.999999999% (11 nueves) | 99.99% (indirecto) | Acceso en 12 horas | Archivado a muy largo plazo al menor costo. |
S3 Standard está diseñado para datos de acceso frecuente que requieren alta disponibilidad y baja latencia. Es ideal para sitios web estáticos, donde se almacenan imágenes, estilos CSS, archivos JavaScript y otros recursos de uso constante. También es perfecto para aplicaciones móviles que necesitan servir archivos multimedia (fotos, audio, video) a miles de usuarios en tiempo real. Otro caso de uso clave es la distribución de grandes volúmenes de datos, como software, datasets de machine learning o contenido multimedia global, aprovechando la integración con Amazon CloudFront para acelerar la entrega.
S3 Intelligent-Tiering es la mejor opción cuando los patrones de acceso son impredecibles o cambian con el tiempo. Los objetos se mueven automáticamente entre niveles de acceso frecuente e infrecuente, lo que optimiza costos sin necesidad de gestión manual. Es ampliamente utilizado en Big Data y proyectos de analítica, donde algunos datos son accedidos constantemente durante fases de exploración o reportes, pero después se consultan con menor frecuencia. También es muy útil para datos de IoT y telemetría, donde la frecuencia de consultas disminuye con el tiempo.
S3 Standard-IA está orientado a datos que no se consultan con frecuencia, pero que deben estar disponibles de forma rápida cuando se necesiten. Es ideal para respaldos de datos críticos (por ejemplo, bases de datos empresariales), planes de recuperación de desastres que requieren restauración inmediata y archivos legales o financieros que deben conservarse durante años pero con accesibilidad inmediata. A pesar de ser más barato que Standard, tiene un costo por recuperación, por lo que es recomendable solo cuando los accesos son poco frecuentes.
S3 One Zone-IA almacena los datos en una sola zona de disponibilidad, reduciendo costos en comparación con Standard-IA. Es ideal para datos replicables que pueden regenerarse fácilmente, como miniaturas de imágenes, copias temporales de procesamiento de video o datos secundarios de respaldos que ya existen en otro sistema. También es muy utilizado en entornos de desarrollo y pruebas, donde no se requiere el mismo nivel de durabilidad y redundancia que en ambientes de producción.
S3 Glacier está optimizado para archivado de datos a largo plazo con costos de almacenamiento muy bajos. Se utiliza comúnmente en archivado regulatorio, donde las empresas deben retener documentos por obligación legal (por ejemplo, registros médicos o históricos contables). También es muy usado en la industria de medios de comunicación para almacenar bibliotecas de video y audio que deben conservarse durante décadas, pero cuyo acceso es poco frecuente. La recuperación de datos puede tomar de minutos a horas, dependiendo de la opción elegida.
S3 Glacier Deep Archive es la clase de almacenamiento más económica de AWS y está pensada para archivado de décadas. Se utiliza en escenarios donde los datos casi nunca se acceden, pero deben conservarse por razones de cumplimiento legal, auditorías o históricos corporativos. Un caso muy común es el de investigación científica, donde datasets masivos (como información genética, climática o astronómica) deben preservarse para consultas futuras, aunque el acceso sea extremadamente raro. Su tiempo de recuperación es más largo (12 a 48 horas), lo cual debe tenerse en cuenta en la planificación.
Amazon S3 Event Notifications permiten que tus buckets emitan eventos automáticos cuando se producen cambios en los objetos, como la creación, eliminación, restauración desde Glacier o copias.
Estos eventos pueden integrarse con otros servicios de AWS como Amazon SNS para notificaciones, Amazon SQS para encolado de mensajes, AWS Lambda para ejecutar código sin servidores o incluso endpoints externos HTTP/S. De esta manera, puedes automatizar procesos: por ejemplo, cuando un usuario sube una imagen, se dispara una función Lambda que la redimensiona y la guarda optimizada en otro bucket.
Las URLs prefirmadas de S3 permiten acceder o modificar objetos de manera segura durante un tiempo limitado, sin necesidad de exponer credenciales de AWS.
Se generan mediante el SDK o CLI de AWS y pueden permitir operaciones como GET (descargar) o PUT (subir). Esto es muy útil para compartir archivos de forma temporal con clientes, permitir que usuarios suban directamente datos a un bucket desde sus dispositivos o restringir accesos por tiempo limitado. Es importante generar estas URLs con permisos mínimos y monitorear su uso para evitar abusos.
Las Listas de Control de Acceso (ACLs) permiten definir qué usuarios o cuentas de AWS tienen permisos sobre un bucket o un objeto específico. Entre los permisos disponibles se incluyen lectura, escritura, lectura de ACLs, modificación de ACLs y control total. Aunque las ACLs siguen siendo soportadas, hoy en día se recomienda preferir Bucket Policies o IAM Policies, ya que son más flexibles y seguras. Aun así, las ACLs pueden ser útiles en escenarios específicos, como compartir objetos públicos en un sitio web estático.
S3 Transfer Acceleration acelera la subida y descarga de archivos hacia y desde Amazon S3 utilizando la red global de CloudFront. Esto significa que los datos viajan primero al punto de presencia más cercano al usuario y luego se transfieren por la red interna de AWS hasta el bucket.
Es especialmente útil para usuarios en diferentes partes del mundo que necesitan subir grandes archivos a un bucket ubicado en otra región, reduciendo la latencia y mejorando la velocidad de transferencia.
En Amazon S3 Glacier, un vault es una “bóveda digital” donde se almacenan archivos a largo plazo. Estos vaults permiten aplicar políticas de retención para cumplir con normativas, mantienen inventarios automáticos de los archivos guardados, y ofrecen múltiples opciones de recuperación dependiendo del costo y la urgencia.
Además, soportan cifrado en reposo con AWS KMS para mayor seguridad. Un uso típico de Glacier Vaults es el almacenamiento de documentos legales o financieros que deben conservarse por años.
S3 Block Public Access es una configuración de seguridad que evita que buckets y objetos de S3 se expongan accidentalmente al público. Ofrece cuatro protecciones principales: BlockPublicAcls para bloquear nuevas ACLs públicas, IgnorePublicAcls para ignorar ACLs públicas existentes, BlockPublicPolicy para evitar políticas de bucket públicas y RestrictPublicBuckets para restringir accesos solo a cuentas autorizadas de AWS. Esta función es altamente recomendada para proteger datos sensibles y se puede aplicar tanto a nivel de bucket como de cuenta completa.
La configuración de ciclo de vida en S3 permite automatizar la gestión de objetos a lo largo del tiempo. Puedes definir reglas que indiquen cuándo mover objetos a clases de almacenamiento más económicas (como Glacier), cuándo eliminarlos automáticamente después de cierto período o cuándo borrar versiones antiguas en buckets versionados. Esto ayuda a optimizar costos y mantener una correcta gestión del almacenamiento. Por ejemplo, los registros de logs pueden guardarse en S3 Standard por 30 días, luego moverse a Glacier y finalmente eliminarse al cumplirse un año.
Cuando los datos se almacenan en S3 Glacier, la recuperación depende del tiempo y costo que elijas. Expedited Retrievals permiten acceder a los datos en 1-5 minutos, pero con un costo mayor. Standard Retrievals son la opción más común, con acceso en 3-5 horas y costo moderado. Bulk Retrievals permiten recuperar grandes volúmenes en 5-12 horas a un costo muy bajo. Adicionalmente, AWS permite definir políticas de recuperación como No Retrieval Limit (sin restricciones), Free Tier Only (solo dentro del nivel gratuito) y Max Retrieval Rate (con un límite de tasa de recuperación) para controlar mejor los gastos. Esto da flexibilidad para elegir entre rapidez y optimización de costos según las necesidades.
Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) es el servicio de computación en la nube de Amazon Web Services (AWS) que permite crear y administrar servidores virtuales conocidos como instancias. Con EC2 puedes ejecutar aplicaciones, bases de datos y servicios en un entorno flexible, seguro y escalable, sin necesidad de invertir en infraestructura física propia.
EC2 ofrece un conjunto de funcionalidades que lo convierten en la base de muchos proyectos en la nube:
Amazon EC2 es uno de los servicios más versátiles de AWS y puede aplicarse a múltiples escenarios tecnológicos. Su flexibilidad en tipos de instancias, sistemas operativos y modelos de precios lo convierte en una solución adaptable para startups, empresas en crecimiento y grandes corporaciones.
EC2 permite hospedar sitios web y aplicaciones de forma sencilla utilizando servidores como Apache, Nginx o IIS. Es una solución ideal para proyectos que requieren escalabilidad, ya que las instancias pueden ajustarse dinámicamente a medida que crece el tráfico. Además, se integra fácilmente con servicios como Amazon RDS, S3 y CloudFront para construir aplicaciones web completas y de alto rendimiento.
Aunque AWS ofrece servicios administrados como RDS o Aurora, en algunos casos es necesario ejecutar bases de datos con configuraciones avanzadas o motores no soportados por esos servicios. Con EC2 puedes instalar y administrar tu propio motor de base de datos, como MongoDB, Cassandra o PostgreSQL en configuraciones específicas, con control total sobre el sistema operativo, almacenamiento y seguridad.
Gracias a su capacidad para usar instancias optimizadas con GPU o grandes cantidades de CPU y memoria, EC2 es ideal para cargas intensivas como análisis de Big Data, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial o renderizado de video en alta resolución. Con la integración a servicios como Amazon EMR o SageMaker, los datos pueden procesarse de forma más rápida y eficiente.
EC2 ofrece la posibilidad de crear entornos aislados para desarrollo y pruebas, evitando la necesidad de invertir en servidores físicos. Esto permite a los equipos de desarrollo trabajar en paralelo en diferentes proyectos, probar configuraciones antes de llevarlas a producción y simular entornos reales de forma rápida y económica.
Muchas organizaciones utilizan EC2 para migrar sistemas internos como ERP, CRM o SAP hacia la nube. Este tipo de aplicaciones requieren alta disponibilidad, seguridad y escalabilidad, características que EC2 proporciona a través de su integración con balanceadores de carga, almacenamiento elástico y redes privadas virtuales (VPC). De esta manera, las empresas logran modernizar su infraestructura y reducir los costos de mantenimiento de servidores físicos.
Amazon EC2 ofrece una serie de beneficios que lo convierten en uno de los pilares fundamentales de AWS. Estas ventajas permiten desplegar infraestructura en la nube de forma rápida, segura y rentable, adaptándose tanto a proyectos pequeños como a grandes entornos corporativos.
Con EC2 puedes aumentar o reducir la capacidad de cómputo en minutos, lo que permite responder a cambios en la demanda sin interrupciones. Por ejemplo, una aplicación de comercio electrónico puede incrementar sus recursos durante temporadas de alta demanda y reducirlos cuando la carga baja, optimizando costos y manteniendo un rendimiento constante.
AWS cuenta con múltiples regiones y zonas de disponibilidad en todo el mundo. Esto significa que puedes lanzar instancias en ubicaciones cercanas a tus usuarios, reduciendo la latencia y mejorando la experiencia de acceso a tus aplicaciones, sin necesidad de invertir en centros de datos físicos en cada país.
EC2 está diseñado con un fuerte enfoque en seguridad. Se integra con AWS Identity and Access Management (IAM) para la gestión de permisos, Security Groups para controlar el tráfico de red y Amazon VPC para aislar recursos en redes privadas. Esto te permite definir quién puede acceder a tus instancias y cómo se comunican, asegurando el cumplimiento de políticas de seguridad y regulaciones.
Amazon EC2 ofrece diferentes modelos de precios que se adaptan a diversos escenarios. Las instancias bajo demanda permiten pagar solo por el tiempo de uso, las instancias reservadas ofrecen descuentos importantes a cambio de un compromiso a 1 o 3 años, y las instancias spot permiten ahorrar aprovechando capacidad no utilizada. Esta flexibilidad facilita optimizar costos en función del tipo de carga de trabajo.
EC2 permite elegir entre múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, Ubuntu, Red Hat y más, además de instalar frameworks, aplicaciones y configuraciones personalizadas. También es posible utilizar AMIs (Amazon Machine Images) preconfiguradas para desplegar rápidamente aplicaciones. Esto le da a los equipos de desarrollo y operaciones la libertad de trabajar con el entorno más adecuado para sus necesidades.
La gran fortaleza de EC2 radica en su flexibilidad. Puedes elegir entre distintos tipos de instancias, optimizados para casos de uso específicos como procesamiento intensivo de CPU, grandes cargas de memoria, almacenamiento de alto rendimiento o incluso aceleración gráfica. Cada instancia se lanza a partir de una Amazon Machine Image (AMI), que define el sistema operativo y, opcionalmente, aplicaciones y configuraciones iniciales. Existen AMIs proporcionadas por AWS, por la comunidad o que tú mismo puedes crear para replicar entornos personalizados.
Las instancias EC2 pueden encontrarse en diferentes estados a lo largo de su ciclo de vida. Conocerlos es clave para entender costos y comportamiento:
Las instancias EC2 suelen utilizar Elastic Block Store (EBS), que actúa como un disco duro virtual persistente. También pueden usar almacenamiento efímero, que desaparece cuando la instancia se detiene, o integrarse con Amazon S3 para guardar datos de forma más económica. La seguridad y el control del acceso se gestionan con grupos de seguridad, que funcionan como firewalls virtuales donde defines qué tráfico entra y sale de cada instancia.
El modelo de precios de EC2 está pensado para adaptarse a distintos escenarios:
Para garantizar que las aplicaciones escalen y se mantengan disponibles, EC2 se integra con Auto Scaling y Elastic Load Balancing (ELB). Auto Scaling ajusta automáticamente la cantidad de instancias según la demanda, mientras que ELB distribuye el tráfico entre ellas para evitar sobrecargas. Esta combinación es clave para aplicaciones críticas que deben responder correctamente en picos de uso.
Además de los grupos de seguridad, se recomienda usar roles de IAM para otorgar permisos temporales a las instancias, evitando el uso de credenciales fijas. Para conectarse a instancias Linux se utilizan pares de claves SSH, mientras que en Windows se emplean credenciales RDP. También es aconsejable mantener las instancias actualizadas y realizar respaldos periódicos mediante snapshots de los volúmenes EBS.
S3 es un servicio para almacenar objetos (archivos) de forma segura, escalable y con alta disponibilidad. Se utiliza para guardar desde copias de seguridad hasta contenido estático para sitios web. El acceso es global y puedes definir permisos granulares.
Cómo se cobra: Se paga por el volumen de datos almacenados (en GB al mes), el número y tipo de solicitudes (PUT, GET, DELETE), y la transferencia de datos saliente hacia Internet. El precio varía según la clase de almacenamiento utilizada (Standard, IA, Glacier, etc.).
EC2 proporciona capacidad de cómputo bajo demanda mediante máquinas virtuales llamadas instancias. Puedes elegir tipos de instancias optimizadas para cómputo, memoria, almacenamiento o GPU.
Cómo se cobra: El costo depende del tipo de instancia, la región, el tiempo de uso (por hora o por segundo), el almacenamiento asociado (EBS), la transferencia de datos y el modelo de compra elegido: On-Demand, Reserved Instances, Savings Plans o Spot.
RDS ofrece bases de datos relacionales administradas, como MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server y Aurora, con backups automáticos y escalabilidad sencilla. DynamoDB es una base de datos NoSQL de alta disponibilidad y baja latencia, ideal para aplicaciones de gran volumen y rendimiento constante.
Cómo se cobra: En RDS, se paga por el tipo y tamaño de instancia, el almacenamiento asignado, las operaciones de I/O y las transferencias de datos. En DynamoDB, el costo depende de la capacidad provisionada o bajo demanda, el almacenamiento en GB y las lecturas/escrituras realizadas.
VPC permite crear una red privada en AWS, definiendo subredes, tablas de enrutamiento y reglas de seguridad. Es la base para aislar y controlar el tráfico de los recursos en la nube.
Cómo se cobra: No hay costo por crear y usar una VPC básica. Se facturan componentes adicionales como NAT Gateways, direcciones IP elásticas, endpoints privados y transferencia de datos entre zonas o regiones.
ELB distribuye el tráfico entrante entre múltiples recursos para mejorar el rendimiento y la disponibilidad. Admite balanceadores a nivel de aplicación (ALB), de red (NLB) y gateway (GWLB).
Cómo se cobra: Se paga por hora de uso del balanceador activo y por el volumen de datos procesados (GB) a través de él. El tipo de balanceador influye en la tarifa.
CloudWatch recopila métricas, logs y eventos de los servicios de AWS y tus aplicaciones, permitiendo crear alarmas y dashboards para supervisión en tiempo real.
Cómo se cobra: Incluye un nivel gratuito limitado. Los costos adicionales dependen del número de métricas personalizadas, dashboards, alarmas activas, almacenamiento y análisis de logs, y eventos procesados.
IAM controla quién puede acceder a qué recursos y bajo qué condiciones, usando usuarios, grupos, roles y políticas. Es esencial para la seguridad en AWS.
Cómo se cobra: IAM no tiene costo adicional. Solo se paga por servicios relacionados que utilicen sus permisos (por ejemplo, el acceso a recursos que generen facturación).
Estos servicios forman el núcleo de muchas soluciones en AWS. Entender no solo cómo funcionan, sino también cómo se cobra por ellos, es clave para diseñar arquitecturas eficientes en costo y alto rendimiento. Optimizar el uso y elegir el modelo de facturación correcto puede representar ahorros significativos sin comprometer la calidad del servicio.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio administrado de AWS que facilita la creación, operación y escalado de bases de datos relacionales en la nube.
Con RDS puedes ejecutar motores de base de datos populares sin preocuparte por las tareas de administración complejas, como instalaciones, parches de software, configuración de copias de seguridad o monitoreo de rendimiento. El servicio está diseñado para ofrecer alta disponibilidad, seguridad y escalabilidad, con un modelo de pago por uso que elimina la necesidad de inversión en hardware.
Amazon RDS soporta varios motores de base de datos relacional ampliamente utilizados en la industria:
Entre sus principales funcionalidades destacan:
Amazon RDS ofrece distintos tipos de almacenamiento para adaptarse a diferentes cargas de trabajo:
Amazon RDS puede aplicarse en múltiples escenarios prácticos:
Ideal para aplicaciones que requieren una base de datos relacional en segundo plano, como e-commerce, blogs o sistemas de reservas. Permite escalar automáticamente a medida que aumenta la demanda de usuarios.
Permite ejecutar bases de datos críticas para sistemas ERP, CRM o herramientas de analítica empresarial, con la confiabilidad y disponibilidad que requieren los entornos corporativos.
Con RDS puedes mantener bases de datos para análisis de datos, integrándolas con servicios como Amazon Redshift o AWS Glue para obtener insights valiosos en tiempo real o por lotes.
RDS permite crear rápidamente entornos de base de datos para pruebas, sin necesidad de complejas instalaciones ni configuración de hardware.
Amazon RDS ofrece una serie de beneficios que facilitan la gestión de bases de datos en la nube, optimizando el tiempo de administración, reduciendo costos y aumentando la seguridad. A continuación se detallan sus principales ventajas:
RDS automatiza tareas administrativas como copias de seguridad, parches de software, aprovisionamiento y monitoreo, lo que libera a los equipos de TI para que se concentren en el desarrollo de aplicaciones y en la innovación del negocio en lugar de en la gestión de infraestructura.
Con Amazon RDS puedes escalar verticalmente (más recursos de CPU o memoria) o ampliar el almacenamiento de manera rápida y sin interrumpir el servicio. Esto permite responder de forma inmediata a picos de carga y mantener un rendimiento estable en todo momento.
La opción de replicación Multi-AZ garantiza que las bases de datos estén siempre disponibles, incluso en caso de fallos en el hardware o en la infraestructura. RDS crea automáticamente una réplica en otra zona de disponibilidad, lo que asegura continuidad del servicio y tolerancia a fallos.
Amazon RDS protege los datos en reposo y en tránsito mediante cifrado. Además, se integra con AWS Identity and Access Management (IAM) y con Amazon VPC, lo que permite controlar quién accede a las bases de datos y desde dónde. Esto asegura el cumplimiento de políticas de seguridad y regulaciones de la industria.
RDS se integra de manera nativa con otros servicios de AWS como CloudWatch para monitoreo, Lambda para automatización y S3 para almacenamiento de datos. Esta compatibilidad permite construir soluciones más completas, escalables y alineadas con las necesidades del negocio.
Además de las ventajas principales, Amazon RDS ofrece características avanzadas que permiten construir bases de datos más seguras, escalables y fáciles de administrar. Estas funcionalidades son clave para entornos empresariales y aplicaciones críticas.
RDS permite diferentes configuraciones según las necesidades del negocio:
Amazon RDS ofrece backups automáticos diarios que permiten restaurar la base de datos a cualquier punto dentro del periodo de retención configurado. Además, los administradores pueden crear snapshots manuales que permanecen disponibles hasta ser eliminados, muy útiles para migraciones o puntos de restauración antes de aplicar cambios importantes.
RDS incluye la herramienta Performance Insights, que permite identificar consultas lentas, visualizar consumo de CPU y analizar métricas de rendimiento en tiempo real. Esto facilita la optimización de la base de datos y la resolución de cuellos de botella sin necesidad de herramientas externas.
Con Amazon Aurora (motor soportado por RDS) se puede habilitar Aurora Global Database, lo que permite replicar datos en múltiples regiones de AWS con baja latencia. Esto es especialmente útil para aplicaciones globales que necesitan brindar tiempos de respuesta consistentes a usuarios en diferentes partes del mundo.
El costo de usar RDS no se limita a la instancia de base de datos. También incluye el almacenamiento en EBS, los backups automáticos y la transferencia de datos. Es importante planificar el modelo de almacenamiento (General Purpose, IOPS Provisionado o Magnético) para balancear costo y rendimiento según el caso de uso.
Además de los usos generales, RDS es ideal en situaciones más concretas:
Para proteger las bases de datos en Amazon RDS, se recomienda:
Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) es el servicio de AWS que permite crear y administrar una red virtual aislada dentro de la nube. En esta red puedes definir tu propio rango de direcciones IP, crear subredes, configurar tablas de enrutamiento y establecer reglas de seguridad. VPC es la base de prácticamente todos los entornos en AWS, ya que permite controlar cómo se comunican tus recursos entre sí y con el exterior.
Cuando creas una VPC, básicamente estás definiendo una red privada virtual en la nube que se comporta de manera muy similar a una red local en un centro de datos tradicional, pero con la ventaja de la flexibilidad, escalabilidad y automatización que ofrece AWS. Esto significa que tienes control total sobre aspectos como direcciones IP, subredes, tablas de enrutamiento y reglas de seguridad.
Dentro de una VPC puedes segmentar recursos en subredes, que son divisiones lógicas de la red:
Esta separación permite construir arquitecturas más seguras y organizadas, asegurando que solo los componentes necesarios estén expuestos públicamente, mientras que los datos sensibles y servicios críticos se mantienen aislados dentro de subredes privadas.
Amazon VPC está compuesto por varios elementos que trabajan en conjunto para definir cómo se enruta, controla y asegura el tráfico dentro de la red. Estos son los principales componentes:
Las tablas de enrutamiento determinan el destino del tráfico que sale de una subred. Cada subred de una VPC debe estar asociada a una tabla de enrutamiento, la cual define si el tráfico se mantiene dentro de la propia red, se dirige hacia otra subred, o se envía hacia recursos externos como Internet o una red local conectada mediante VPN. En la práctica, esto permite controlar con precisión qué subredes son públicas (y tienen acceso hacia Internet) y cuáles permanecen privadas.
Un Internet Gateway es el componente que conecta tu VPC con la red pública de Internet. Sin este elemento, los recursos dentro de la VPC no pueden comunicarse hacia afuera. Generalmente se asocia con subredes públicas, donde residen servicios que deben ser accesibles desde Internet como servidores web, APIs o balanceadores de carga.
Un NAT (Network Address Translation) Gateway o una NAT Instance permiten que recursos en subredes privadas inicien conexiones hacia Internet sin estar expuestos a tráfico entrante no autorizado. Esto es útil, por ejemplo, cuando servidores de aplicaciones o bases de datos en una subred privada necesitan descargar parches, librerías o actualizaciones. El NAT actúa como intermediario: habilita la salida hacia Internet, pero bloquea accesos entrantes desde el exterior, reforzando la seguridad de los recursos internos.
Amazon VPC no solo permite crear redes privadas en la nube, sino que también puede extenderse para integrarse con infraestructura local (on-premise) u otras VPCs dentro de AWS. Esto habilita arquitecturas híbridas y multi-VPC que combinan lo mejor de los entornos locales con la flexibilidad de la nube.
Las conexiones VPN (Virtual Private Network) permiten enlazar una red corporativa local con una VPC en AWS a través de Internet de manera segura. El tráfico se cifra usando protocolos como IPSec, garantizando que la información viaje de forma protegida. Este tipo de conexión es común cuando una empresa quiere migrar gradualmente a la nube o necesita mantener comunicación entre sistemas locales y recursos desplegados en AWS.
AWS Direct Connect es un enlace dedicado de red entre el centro de datos de una empresa y AWS. A diferencia de una VPN, no depende de Internet, lo que asegura baja latencia, mayor ancho de banda y mayor confiabilidad. Es ideal para cargas críticas como aplicaciones financieras, bases de datos con replicación en tiempo real o entornos donde la transferencia de datos es muy intensiva.
El VPC Peering permite conectar dos VPCs de forma privada, usando direcciones IP internas sin pasar por Internet. Esto es útil cuando tienes distintos entornos separados por VPCs (por ejemplo, producción y desarrollo) y necesitas que se comuniquen de manera directa y segura. Es importante planificar bien los bloques de direcciones IP (CIDR), ya que las VPCs en peering no pueden tener rangos superpuestos.
El Transit Gateway simplifica la gestión de múltiples conexiones, actuando como un hub central de interconexión. En lugar de tener múltiples peering entre VPCs o VPNs, todas las redes se conectan al Transit Gateway, lo que reduce la complejidad y mejora la escalabilidad. Es ideal para organizaciones grandes que manejan docenas de VPCs y múltiples conexiones on-premise, ya que centraliza el enrutamiento y hace más fácil la administración de la red híbrida.
Son firewalls virtuales aplicados a nivel de instancia. Son estatales: si permites tráfico entrante, la respuesta se permite automáticamente. Se usan para definir qué puertos y protocolos pueden acceder a un recurso específico.
Funcionan a nivel de subred y permiten crear reglas explícitas para permitir o bloquear tráfico entrante y saliente. A diferencia de los grupos de seguridad, no son estatales, lo que otorga un mayor control, pero también requiere una gestión más detallada.
Diseñar correctamente una VPC implica planificar aspectos como:
En un entorno en la nube, la seguridad y el control de acceso son fundamentales. En AWS, el servicio encargado de esta tarea es Identity and Access Management (IAM), que permite gestionar usuarios, grupos, roles y permisos de forma centralizada. Con IAM puedes definir exactamente quién puede acceder a qué recursos y bajo qué condiciones, aplicando el principio de mínimo privilegio para reducir riesgos.
IAM funciona a través de identidades que representan a usuarios, grupos o roles dentro de AWS:
El control de acceso en IAM se define mediante políticas, que son documentos en formato JSON donde se establecen los permisos que determinan qué acciones pueden realizarse sobre qué recursos y bajo qué condiciones. Cada política puede permitir o denegar operaciones específicas y se adjunta a usuarios, grupos o roles. Cuando un usuario intenta ejecutar una acción, AWS evalúa todas las políticas asociadas para decidir si la acción está autorizada.
Por ejemplo, una política puede otorgar a un usuario la capacidad de listar y leer objetos en un bucket de Amazon S3, pero al mismo tiempo impedir que los elimine. De esta forma se aplica el principio de mínimo privilegio, otorgando solo los accesos estrictamente necesarios.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::mi-bucket",
"arn:aws:s3:::mi-bucket/*"
]
},
{
"Effect": "Deny",
"Action": "s3:DeleteObject",
"Resource": "arn:aws:s3:::mi-bucket/*"
}
]
}
En este ejemplo:
s3:ListBucket).s3:GetObject).s3:DeleteObject).Este tipo de políticas otorgan control granular, permitiendo diseñar accesos seguros y alineados con las necesidades del negocio sin exponer recursos de forma innecesaria.
Una de las principales fortalezas de IAM es su integración nativa con otros servicios de AWS, lo que permite administrar credenciales y permisos de forma centralizada, segura y escalable. En lugar de gestionar claves de acceso manualmente en cada recurso, IAM facilita que los servicios de AWS se comuniquen entre sí utilizando roles y políticas.
Un caso típico es asignar un rol de IAM a una instancia EC2 para que pueda leer o escribir en un bucket S3. Esto evita tener que almacenar credenciales en la máquina, reduciendo riesgos de seguridad. Por ejemplo, una aplicación en EC2 puede descargar archivos desde S3 o subir registros automáticamente, con permisos limitados solo a ese bucket.
IAM se integra con AWS Single Sign-On (SSO) y con directorios corporativos como Active Directory, Azure AD o proveedores SAML. De esta forma, los usuarios pueden iniciar sesión en AWS con sus credenciales existentes de la empresa, sin necesidad de administrar múltiples usuarios y contraseñas. Esto mejora la seguridad y facilita la administración en organizaciones grandes.
IAM también permite controlar el acceso de servicios como AWS Lambda, ECS o Glue. Por ejemplo:
Esto asegura que cada servicio tenga exactamente los permisos que necesita, sin exponer credenciales ni otorgar permisos excesivos.
En entornos con múltiples cuentas, IAM se complementa con AWS Organizations y Service Control Policies (SCPs). Esto permite definir permisos y restricciones a nivel organizacional, garantizando que todos los servicios de todas las cuentas cumplan con las políticas de seguridad globales.
AWS recomienda una serie de prácticas para reforzar la seguridad en IAM:
En entornos donde una empresa utiliza múltiples cuentas de AWS, IAM se complementa con AWS Organizations para aplicar políticas de seguridad y control de acceso a nivel global. Mientras que IAM gestiona permisos dentro de una sola cuenta (usuarios, grupos, roles y políticas), Organizations permite un gobierno centralizado sobre todas las cuentas de la organización.
Las Service Control Policies (SCPs) son un componente clave de AWS Organizations que permiten definir qué acciones o servicios pueden utilizarse dentro de las cuentas de una organización. A diferencia de las políticas de IAM, las SCPs no otorgan permisos por sí mismas, sino que actúan como una restricción de nivel superior: limitan lo que los usuarios y roles pueden hacer incluso si sus políticas de IAM lo permiten.
Al implementar IAM junto con AWS Organizations, es recomendable:
La combinación de IAM y AWS Organizations proporciona un modelo jerárquico de seguridad y gobierno. IAM asegura el acceso granular dentro de cada cuenta, mientras que Organizations con SCPs asegura que todas las cuentas sigan un marco común de seguridad, cumplimiento y optimización de costos. Esto resulta fundamental en empresas grandes o con múltiples equipos trabajando en diferentes proyectos.
En cualquier infraestructura en la nube, no basta con desplegar recursos: es fundamental monitorearlos de manera continua para garantizar que funcionen correctamente, detectar problemas antes de que impacten a los usuarios y optimizar tanto el rendimiento como los costos.
En AWS, la herramienta principal para lograrlo es Amazon CloudWatch, un servicio que recopila y analiza métricas, logs y eventos de prácticamente todos los servicios de la plataforma.
CloudWatch actúa como un panel de control unificado que permite observar el estado de tu entorno en tiempo real. Desde allí puedes monitorear instancias EC2, bases de datos RDS, buckets S3, balanceadores de carga, funciones Lambda y muchos otros recursos de AWS.
Esta visibilidad centralizada es clave para tomar decisiones informadas relacionadas con la escalabilidad de la infraestructura, ajustes de configuración y medidas de seguridad necesarias para mantener la estabilidad del sistema.
Son datos cuantitativos sobre el estado o rendimiento de un recurso. Ejemplos incluyen el uso de CPU en una instancia EC2, el número de solicitudes a un balanceador de carga, el tráfico de red o la latencia de una aplicación. Las métricas permiten establecer líneas base de rendimiento y detectar desviaciones.
CloudWatch Logs almacena y analiza registros generados tanto por aplicaciones como por servicios de AWS. Se pueden buscar patrones específicos, aplicar filtros y reaccionar automáticamente a eventos críticos. Por ejemplo, detectar un error recurrente en los logs de una aplicación web y ejecutar una función Lambda para mitigar el problema.
Los eventos representan cambios en el estado de un servicio o recurso. Mediante CloudWatch Events (hoy parte de EventBridge), es posible automatizar respuestas, como iniciar un backup cuando un volumen EBS entra en estado crítico o activar un escalado automático cuando aumenta la carga.
Una de las funcionalidades más potentes de Amazon CloudWatch es la capacidad de crear alarmas que se activan cuando una métrica supera un umbral previamente definido. Estas alarmas permiten detectar comportamientos anómalos y desencadenar acciones automáticas sin intervención humana, lo que reduce tiempos de respuesta y mejora la disponibilidad del sistema.
Por ejemplo, si la CPU de una instancia EC2 se mantiene por encima del 80% durante más de cinco minutos, la alarma puede enviar una notificación a través de Amazon SNS o incluso ejecutar de manera automática un ajuste en un grupo de Auto Scaling para añadir nuevas instancias y balancear la carga. De forma similar, si el espacio de almacenamiento en un RDS está por agotarse, la alarma podría generar una alerta inmediata para que el equipo de operaciones actúe antes de que se produzca una interrupción.
Las alarmas también pueden integrarse con acciones automatizadas, como:
De esta manera, las alarmas de CloudWatch no solo informan de un problema, sino que pueden convertirse en la primera línea de defensa para mantener la continuidad del servicio y optimizar el uso de la infraestructura.
Otra característica clave de CloudWatch es la creación de dashboards personalizados, que permiten visualizar métricas y alarmas en gráficos interactivos dentro de un único panel de control. Estos dashboards facilitan a los equipos de DevOps, arquitectos y administradores contar con una visión consolidada en tiempo real del estado de los recursos y aplicaciones en AWS.
Los dashboards pueden configurarse para mostrar métricas de distintos servicios en un solo lugar: uso de CPU en EC2, latencia en un balanceador de carga, número de invocaciones en Lambda o espacio disponible en un RDS. Esto ayuda a correlacionar información y detectar patrones o anomalías más rápidamente.
Además, los dashboards son altamente personalizables: es posible combinar métricas de diferentes cuentas y regiones, agregar filtros por aplicación o entorno (producción, desarrollo, pruebas) y compartirlos con diferentes equipos para mejorar la colaboración. Incluso se pueden integrar con sistemas de monitoreo externos o pantallas de operación en tiempo real, lo que los convierte en una herramienta fundamental para la observabilidad.
Diseñar en la nube no es solo desplegar recursos: es construir sistemas que se adapten a la demanda en segundos, que permanezcan disponibles frente a fallas de componentes o zonas y que se recuperen automáticamente sin intervención humana.
En AWS, estos objetivos se concretan en tres principios que guían cada decisión arquitectónica: escalabilidad, alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Aplicarlos desde el diseño —con automatización, desacoplamiento y redundancia— marca la diferencia entre una prueba de concepto y una plataforma lista para producción.
La escalabilidad es la capacidad de un sistema para aumentar o reducir su capacidad de manera eficiente cuando cambia la carga. En la nube, esto se traduce en agregar o quitar recursos bajo demanda para mantener rendimiento y costos bajo control.
Consiste en aumentar la capacidad de una misma unidad de cómputo (más CPU, RAM, IOPS o ancho de banda de red). Es útil para ganancias rápidas cuando la aplicación es monolítica o depende de un único proceso intensivo. Normalmente implica cambio de tipo de instancia o de plan de base de datos.
Añade más unidades idénticas detrás de un balanceador de carga para compartir la demanda. Es el enfoque preferido en la nube por su elasticidad, resiliencia y afinidad con modelos de pago por uso. Permite crecer y decrecer en pasos finos, con menos riesgo de “sobredimensionamiento”.
El vertical escala rápido pero salta en bloques de precio; el horizontal permite pagar exactamente por la carga. Mide y limita la concurrencia, el tiempo de arranque (warm-up) y el límite de conexión a BD antes de escalar para evitar cascadas de fallos.
Evita guardar sesión o archivos en el nodo. Mueve el estado a ElastiCache (Redis/Memcached), S3 o una base de datos. Esto permite replicar y reemplazar instancias sin impacto. Para sesiones web, usa stickiness solo si es imprescindible y temporal.
Coloca SQS/SNS/EventBridge entre productores y consumidores para absorber picos y suavizar la demanda. Permite reintentos, DLQ (dead-letter queues) y back-pressure controlado. Útil en pipelines de procesamiento, ETL y notificaciones.
Reduce latencia y descarga orígenes con CloudFront (CDN) para estáticos/dinámicos y ElastiCache para resultados frecuentes. Define expiraciones (TTL), invalidaciones y caché por clave bien diseñadas para evitar cache stampede (usa locking o jitter).
Para lectura intensiva, usa read replicas (RDS/Aurora) y connection pooling. Para crecimiento horizontal de escritura, considera particionamiento/sharding o motores elásticos como Aurora y DynamoDB (autoscaling u on-demand).
La alta disponibilidad busca que el sistema esté operativo la mayor parte del tiempo (mínimo downtime) frente a fallos de componentes o mantenimiento. Se logra eliminando puntos únicos de fallo y distribuyendo la carga en múltiples zonas de disponibilidad (AZ) o regiones.
La tolerancia a fallos diseña el sistema para que siga funcionando aun cuando ocurren fallas en componentes internos o externos. No solo evita el downtime: también limita el impacto y permite una degradación controlada del servicio.
| Principio | Objetivo | Cómo se logra | Ejemplos en AWS |
|---|---|---|---|
| Escalabilidad | Adaptar capacidad a la demanda | Scale out/in, caché, desacoplamiento | ASG + ALB, Lambda, ElastiCache, DynamoDB autoscaling |
| Alta disponibilidad | Minimizar el tiempo fuera de servicio | Redundancia multi-AZ/Región, health checks, failover | RDS Multi-AZ, EFS, Route 53 failover, ALB |
| Tolerancia a fallos | Seguir operando durante fallas | Reintentos, circuit breakers, colas, aislamiento | SQS+DLQ, Step Functions, EventBridge, Aurora Global |
Define y monitorea objetivos de resiliencia: RTO (tiempo máximo de recuperación), RPO (dato máximo perdible), SLO/SLA de disponibilidad y latencia. Usa CloudWatch, X-Ray y alarmas para validar que los diseños cumplen lo esperado.
Escalar no es “agregar más servidores”; es diseñar para que el sistema absorba picos impredecibles, mantenga latencias P95 estables y controle costos sin sacrificar fiabilidad. Los patrones de escalabilidad convierten estos objetivos en piezas de diseño reutilizables: desacoplar con colas y eventos, hacer el cómputo stateless, introducir caché en capas, escalar la capa de datos (réplicas, particiones) y automatizar la capacidad con métricas de negocio además de CPU. Implementados correctamente, permiten que tu arquitectura crezca y se contraiga con la demanda, degrade funciones de forma elegante ante presión y resista fallos sin interrupciones visibles.
En las siguientes secciones verás cómo aterrizar estos patrones en AWS —con ALB/Auto Scaling, SQS/SNS/EventBridge, CloudFront/ElastiCache, Aurora/DynamoDB, Lambda/Fargate y despliegues multi-AZ/Región— para construir plataformas que rinden, escalan y se mantienen bajo control incluso en los días de mayor tráfico.
Desacoplar productores y consumidores evita picos súbitos, reduce la presión sobre servicios aguas abajo y previene fallas en cascada. La nivelación de carga introduce un búfer temporal para procesar al ritmo que el sistema puede sostener, manteniendo la latencia y el throughput bajo control incluso cuando la demanda es irregular.
El patrón consiste en insertar una cola entre quien produce trabajo y quien lo consume. El productor publica mensajes tan rápido como lo necesite; los consumidores procesan a un ritmo constante o elástico según su capacidad. En AWS, el servicio recomendado es Amazon SQS.
Buenas prácticas: define claves de deduplicación (FIFO), agrega message attributes para ruteo, aplica backoff exponencial con jitter en reintentos y documenta contratos de mensaje. Antipatrones: bloquear el hilo productor esperando respuesta sincrónica; depender del orden en colas Standard; procesar sin idempotencia.
En modelos event-driven un servicio publica un hecho (“pedido creado”) y múltiples consumidores reaccionan de forma independiente (fan-out). Esto reduce el acoplamiento y permite evolucionar cada componente a su propio ritmo.
| Uso típico | Modelo | Ruteo | Orden | Casos recomendados |
|---|---|---|---|---|
| SNS | Pub/Sub push | Filtro por atributos de mensaje | No garantizado | Fan-out simple, notificaciones, triggers directos a Lambda/SQS/HTTP |
| EventBridge | Bus de eventos | Rules por patrón de contenido, cross-account, SaaS | No garantizado | Enrutamiento selectivo, múltiples productores/consumidores, auditoría (archive/replay) |
Diseñar el cómputo como stateless permite escalar horizontalmente, desplegar sin interrupciones y reemplazar nodos sin impactar al usuario. La idea central es externalizar el estado (sesiones, archivos, colas de trabajo, configuración) hacia servicios gestionados y compartidos.
Mantén las instancias intercambiables: cualquier petición puede ser atendida por cualquier nodo. Evita almacenar en disco local o memoria datos que deban sobrevivir al ciclo de vida de la instancia.
Cuando una carga requiere un sistema de archivos compartido POSIX (lectura/escritura simultánea por varios nodos), utiliza Amazon EFS; para objetos (blobs), usa Amazon S3.
Para permitir escalado y despliegues sin “pegajosidad”:
No hagas que el servidor de aplicación “intermedie” archivos pesados:
La caché no es un único componente, sino una estrategia en capas: en el cliente (navegador/app), en el borde (CDN), en la aplicación (Resultados/HTML) y en la capa de datos (consultas/objetos). Bien aplicada, reduce latencia, suaviza picos y alivia a bases de datos y orígenes, con un impacto directo en costos y resiliencia.
Coloca Amazon CloudFront delante de tu origen para cachear contenido estático y —cuando la lógica lo permite— contenido dinámico. Además de cachear, CloudFront ofrece compresión (Brotli/Gzip), TLS en el borde, HTTP/2 y HTTP/3, y se integra con AWS WAF y Shield para protección.
max-age, s-maxage, stale-while-revalidate) y versiona activos (hash en el nombre de archivo) para invalidaciones cero-dolor. Usa invalidaciones solo cuando sea imprescindible.Authorization si no controlas la variación./static/) y APIs (/api/), usa ETag/Last-Modified, y restringe contenido privado con Signed URLs/Cookies.Usa Amazon ElastiCache para respuestas frecuentes, contadores, sesiones y rate limiting. El objetivo es reducir lecturas repetitivas y proteger a la base de datos. Diseña claves y TTL con intención y planifica la invalidadión.
Considera DynamoDB Accelerator (DAX) para workloads de lectura intensa: provee lecturas de microsegundos con API compatible de DynamoDB. Funciona como read-through/write-through, reduce la carga de la tabla y suaviza picos.
GetItem/Query.Define qué puede cachearse, por cuánto tiempo y cómo se invalida. Mide hit ratio y latencia, y ajusta claves/TTL. En el borde, controla la clave de caché y versiona; en datos, aplica patrones de escritura/lectura con invalidación fiable. Una caché bien diseñada es la manera más barata de ganar rendimiento a escala.
Escalar la capa de datos suele ser más desafiante que escalar cómputo: las escrituras requieren coordinación y las lecturas deben mantener consistencia razonable. En la nube, combinamos réplicas de lectura, particionamiento y motores elásticos para sostener el crecimiento sin sacrificar fiabilidad ni costos.
Las read replicas descargan tráfico de lectura de la base principal. En Amazon RDS/Aurora puedes añadir réplicas y dirigir el tráfico a endpoints de solo lectura (en Aurora, el reader endpoint balancea entre réplicas). Son ideales para consultas, reportes y APIs intensivas en lectura.
El particionamiento divide datos por clave para paralelizar lectura/escritura y aislar “calor” de carga. En DynamoDB la clave de partición determina la distribución; en RDS puedes aplicar particionamiento lógico (por esquema/tabla) o por rango/hash.
Algunos motores escalan capacidad de forma granular y automática, útiles para cargas con picos impredecibles.
El Cloud Computing, o computación en la nube, es un modelo de prestación de servicios tecnológicos que permite acceder a recursos informáticos —como servidores, almacenamiento, bases de datos, redes, software y más— a través de Internet, sin necesidad d e poseer o gestionar físicamente la infraestructura subyacente. En lugar de comprar hardware y software, las empresas consumen estos recursos como un servicio, pagando solo por lo que utilizan.
La idea central es que la infraestructura física y la gestión de los recursos quedan a cargo de un proveedor especializado (por ejemplo, Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud), mientras que el cliente se enfoca en configurar y utilizar dichos recursos para satisfacer sus necesidades de negocio o desarrollo. Este cambio de paradigma ha transformado la forma en que las organizaciones implementan proyectos, ya que elimina muchas barreras de tiempo y costo asociadas a la infraestructura tradicional.
Existen tres modelos de servicio principales en el Cloud Computing, cada uno con distintos niveles de control, flexibilidad y responsabilidad:
El Cloud Computing también se clasifica por su forma de implementación:
Entre las principales ventajas del Cloud Computing se encuentran:
Sin embargo, también presenta desafíos:
Comprender qué es el Cloud Computing y sus modelos es el primer paso para tomar decisiones informadas sobre cuándo y cómo adoptarlo. Este conocimiento te permitirá evaluar si una solución debe construirse en infraestructura local, en la nube o en un modelo híbrido, además de elegir el tipo de servicio más adecuado para tus objetivos técnicos y de negocio.
Uno de los conceptos más importantes para trabajar correctamente en la nube de AWS es entender el modelo de responsabilidad compartida. Este modelo define qué aspectos de la seguridad y la operación son responsabilidad de AWS y cuáles corresponden al cliente. Ignorar o malinterpretar esta división es una de las principales causas de incidentes de seguridad en entornos cloud.
En términos simples, AWS se encarga de la seguridad de la nube, mientras que tú eres responsable de la seguridad en la nube. Esto significa que AWS protege y mantiene la infraestructura física, la red, los centros de datos y los servicios que ofrece, mientras que tú configuras, gestionas y aseguras los recursos que utilizas.
Comprender el modelo de responsabilidad compartida es esencial para trabajar de manera segura en AWS. No basta con confiar en que AWS es “seguro por defecto”; como cliente, debes tomar medidas activas para proteger tus datos y recursos. Con este conocimiento, podrás diseñar soluciones que no solo sean funcionales y escalables, sino también seguras y conformes a las mejores prácticas de la industria.
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