Saltar al contenido principal

Plan de Aprendizaje Completo: AWS

Objetivo: Diseñar un flujo de datos pequeño en AWS con identidad, almacenamiento, cómputo y una idea clara de la factura.

Metodología: Usa una cuenta de práctica y un presupuesto con alarma. Cada fase debe poder apagarse. No dejes un recurso corriendo “para ver”.

Tus apuntes van en Mis notas.

Índice​

  1. Fase 1: Cuenta, IAM y regiones
  2. Fase 2: Almacenamiento y cómputo
  3. Fase 3: Datos
  4. Fase 4: Eventos y orquestación
  5. Fase 5: Red, seguridad y costo
  6. Proyectos integradores

Fase 1: Cuenta, IAM y regiones​

Meta: Entrar con el menor privilegio y saber en qué región estás creando cosas.

  • Cuenta, usuario raíz solo para lo inevitable, usuario o rol de trabajo
  • Políticas, roles, AssumeRole; nada de access keys en el código
  • Regiones y zonas; elegir una y quedarte ahí al empezar
  • AWS CLI y un perfil con nombre
  • Presupuesto y alarma de costo el primer día
  • 🧪 Práctica: Un rol que puede listar un bucket y no puede administrar IAM.

Fase 2: Almacenamiento y cómputo​

Meta: Guardar archivos y correr un proceso que termina.

  • S3: buckets, prefijos, clases de almacenamiento, bloqueo de acceso público
  • Versionado y ciclo de vida a un nivel básico
  • Lambda para un proceso corto; límites de tiempo y memoria
  • EC2 o Fargate solo si el proceso no cabe en una función
  • 🧪 Práctica: Sube un CSV a S3 y una Lambda que cuente filas y escriba un resumen en otro prefijo.

Fase 3: Datos​

Meta: Consultar y transformar sin convertir S3 en un desorden de CSV.

  • Formato: CSV de aterrizaje, Parquet para lo curado
  • Glue Data Catalog y crawler o registro manual de una tabla
  • Athena para consultar Parquet en S3
  • RDS PostgreSQL cuando necesitas transacciones, no para todo
  • Redshift o un warehouse como panorama, no como primer servicio
  • 🧪 Práctica: Una tabla Athena sobre Parquet particionado por fecha y una consulta de totales.

Fase 4: Eventos y orquestación​

Meta: Disparar el proceso cuando llega el archivo, no a mano.

  • EventBridge o notificación de S3 hacia Lambda o un workflow
  • Step Functions para encadenar validar → transformar → publicar
  • Colas SQS cuando hay que absorber picos
  • Reintentos e idempotencia: el mismo archivo dos veces no duplica el curado
  • 🧪 Práctica: Al subir un archivo a raw/, parte un flujo que deja el resultado en curated/.

Fase 5: Red, seguridad y costo​

Meta: Cerrar lo que abriste y explicar el costo de una corrida.

  • Security groups y el principio de no abrir 0.0.0.0/0 a una base
  • Cifrado en S3 (SSE) y secretos en Secrets Manager, no en variables sueltas del repo
  • CloudWatch logs de la Lambda o del step
  • Cost Explorer: qué servicio gastó
  • IaC de introducción: un stack mínimo en Terraform o CloudFormation del bucket y el rol
  • 🧪 Práctica: Borras o paras los recursos de práctica y el presupuesto queda en calma.

Proyectos integradores​

  1. Ingesta serverless — S3 raw, Lambda o Step Functions, Parquet, Athena.
  2. API chica en Lambda — solo si ya cerraste FastAPI; aquí el foco es el empaquetado y el rol.

Recursos​

RecursoUso
IAM best practicesIdentidad
S3Almacenamiento
AthenaSQL sobre S3

Criterios de avance​

FaseLa dominas cuando...
1Trabajas con un rol y una alarma de costo activa
2Un archivo entra a S3 y un proceso termina solo
3Consultas Parquet con Athena sin descargar el dataset
4El flujo se dispara por el archivo y es idempotente
5Puedes apagar el ejercicio y decir qué se iba a cobrar