Los pilotos fallan en producción cuando no existe un mapa claro entre conocimiento, orquestación, validación y modelos.

DISCLAIMER: Todo proyecto, y más uno de IA, debe tener objetivos claros y un proceso ágil de incepción correcto. Más aún, en temas de IA, el no tener claridad del ¿qué?, el ¿cómo? y las métricas de éxito van a derivav en frustación y proyectos fallidos.

La AI Periodic Table, creado por IBM, es un enfoque evergreen y minimalista para arquitectos, jefes y líderes técnicos: separa la solución en elementos composables (como una tabla periódica) y te ayuda a decidir qué necesitas para cada caso de uso (chatbot, RAG, agente) con control, trazabilidad y confianza.

Row 1 — Primitives (lo mínimo que debe existir)

Pr — Prompts (con foco en system prompt)

Qué es: el diseño de instrucciones que gobiernan el comportamiento del modelo. En particular, el system prompt define rol, políticas, restricciones, formato, prioridades y criterio de “verdad”. Es la capa que siempre aplica, incluso si el usuario intenta desviarla.

Ejemplo (banca/fintech): system prompt para un asistente interno de pagos:

• “Responde solo usando evidencia del contexto recuperado. Si no hay evidencia, di: No encontrado en fuentes.”
• “No reveles PII, secretos, llaves, credenciales ni datos de clientes.”
• “No ejecutes acciones; sugiere pasos y valida supuestos.”
• “Devuelve: Resumen (1–2 líneas) + Evidencia (citas) + Recomendación (pasos).”

Em — Embeddings

Qué es: representaciones numéricas del significado del texto (y a veces de otros formatos) para comparar similitud semántica y recuperar conocimiento relevante.

Ejemplo: embebes runbooks de conciliación y reglas ISO 20022. Luego consultas “cómo mapear endToEndId” y recuperas el fragmento correcto aunque el usuario use otras palabras.

Lg — LLM (modelo predictivo)

Qué es: un modelo de lenguaje es, en esencia, un modelo predictivo de tokens: estima el siguiente token más probable dada la entrada (system prompt + contexto recuperado + conversación). Con el contexto correcto, habilita síntesis, explicación, clasificación y razonamiento.

Ejemplo (open source): usas un LLM open source como Llama 3 (en una VPC o en entorno local) para resumir incidentes, generar borradores operativos y responder preguntas internas basadas en evidencia (vía RAG) y bajo políticas (guardrails).

Row 2 — Compositions (cuando pasa de demo a producto)

Fc — Function call

Qué es: un mecanismo para invocar herramientas (APIs, DB, motores de reglas) con parámetros estructurados. Reduce “inventos” porque los datos vienen del sistema fuente.

Ejemplo: “¿Cuál fue el estado del lote 7781?” → llamada a get_settlement_batch_status(batch_id=7781) y respuesta con estado real, timestamps y códigos.

Vx — Vector (vector store / vector search)

Qué es: la infraestructura para almacenar embeddings y hacer búsqueda semántica (kNN). Es el índice de conocimiento para recuperar contexto.

Ejemplo: OpenSearch Vector indexa manuales antifraude, catálogos de códigos y procedimientos. Para cada pregunta, recuperas “top 5 chunks” con score y los pasas a RAG.

Rg — RAG

Qué es: patrón de recuperar + generar: primero recuperas evidencia desde tu base documental (vector o híbrido) y luego el LLM genera respuesta basándose en esa evidencia.

Ejemplo: “¿Qué campos ISO 20022 son obligatorios para pacs.008 en nuestro flujo?” → recuperas el apartado exacto de tu estándar interno y respondes con lista + citas.

Gr — Guardrails

Qué es: controles de seguridad y calidad: políticas (PII/secretos), límites de herramientas, formatos obligatorios, detección de inyección, y rechazo seguro.

Ejemplo: si el usuario solicita datos de cliente, se bloquea. Si la respuesta no tiene evidencia, se fuerza: “No encontrado en fuentes”.

Mm — Multimodal

Qué es: capacidad para trabajar con más de texto (por ejemplo, imagen + texto). Útil para diagramas, capturas, formularios y pantallazos.

Ejemplo: un analista sube una captura de un diagrama de pagos y el sistema devuelve componentes, flujo, puntos de control y sugerencias de observabilidad.

Row 3 — Deployment (operación real: costo, riesgo y mejora continua)

Ag — Agent (componente, no un LLM)

Qué es: un componente de control que coordina pasos para lograr un objetivo. El agente usa uno o varios LLMs, herramientas y memoria, pero no es el modelo. Decide cuándo recuperar contexto, cuándo llamar herramientas, cómo validar y cuándo detenerse.

Ejemplo: “resolver un incidente de conciliación” → el agente identifica el fallo, recupera runbooks (RAG), ejecuta chequeos (function calls), valida hallazgos y produce un plan de mitigación trazable.

Ft — Finetune (entrenamiento adicional)

Qué es: entrenar (fine-tuning) un modelo con datos propios para aprender patrones de salida, taxonomías, formatos o decisiones recurrentes. Es especialmente útil cuando prompt + RAG no logran consistencia suficiente.

Ejemplo: entrenas para que el asistente clasifique tickets en categorías internas (riesgo, fraude, cumplimiento), y redacte respuestas en un formato de auditoría consistente.

Fw — Framework

Qué es: librerías para construir flujos con control (estados, routing, tools, memoria, evaluación, observabilidad). Reduce código “pegamento” y mejora mantenibilidad.

Ejemplo: defines un flujo: intención → retrieve → responder → (si pide acción) tool_call → validar → respuesta final con reintentos y límites por política.

Rt — Red-teaming

Qué es: pruebas adversarias para romper el sistema antes de producción: jailbreak, prompt injection, exfiltración, abuso de herramientas y sesgos.

Ejemplo: inyectas instrucciones maliciosas en documentos (“ignora políticas”) y verificas que el sistema no obedezca; también pruebas pedidos de acciones riesgosas y confirmas que no se ejecutan sin autorización y controles.

Sm — Small (distilled)

Qué es: modelos pequeños para tareas específicas con menor costo/latencia; permiten enrutar y filtrar, reservando el modelo grande para lo complejo.

Ejemplo: un modelo small clasifica intención (FAQ/operación/incidente/riesgo) y solo las complejas pasan a LLM grande + RAG.

Row 4 — Emerging (calidad, confianza y ventaja competitiva)

Ma — Multi-agent

Qué es: varios agentes especializados que colaboran y revisan. Aumentan calidad y reducen errores frente a una sola “mente”.

Ejemplo: agente de pagos redacta, agente de seguridad valida PII, agente de compliance revisa lenguaje regulatorio, agente QA verifica evidencia y consistencia.

Sy — Synthetic data

Qué es: datos sintéticos para entrenamiento y evaluación: casos borde, Q&A, conversaciones, escenarios raros. Permite escalar pruebas sin exponer data sensible.

Ejemplo: generas 2,000 preguntas sintéticas sobre AML y conciliación para medir recuperación correcta, tasa de alucinación y cumplimiento de guardrails.

In — Interpretability (confianza y trazabilidad)

Qué es: mecanismos que elevan confianza y auditabilidad: qué fuentes se usaron, por qué se eligieron, qué reglas se aplicaron y qué herramientas se llamaron. Es clave para operación en entornos regulados.

Ejemplo: cada respuesta incluye “fuentes (con score)”, “reglas aplicadas” y “acciones ejecutadas (si aplica)”, habilitando revisión y mejora continua.

Th — Thinking (reasoning)

Qué es: capacidades/modelos orientados a razonamiento profundo para problemas multi-paso y trade-offs.

Ejemplo: compara 3 diseños (multi-cuenta vs multi-región), evalúa seguridad, resiliencia y costos, y entrega recomendación con supuestos y justificación.

Analogía final: “predecir reacciones” con la AI Periodic Table

Esta tabla te ayuda a anticipar qué solución obtendrás al combinar elementos.

Reacción 1: Chatbot confiable (con evidencia y control)

help to predict reactions

chatbot: Em, Vx, Rg, Pr, Gr y Lg

• Em + Vx: recuperación semántica
• Rg: evidencia al contexto del modelo
• Pr: reglas globales (system prompt)
• Gr: seguridad/calidad
• Lg: generación predictiva guiada por evidencia

Reacción 2: Agentic loop orientado a objetivo (con acciones)

agentic loop (goal): Ag <-> Fc, Fw [Pr, Mm, Ft, Lg]

• Ag coordina pasos
• Fc conecta con sistemas reales
• Fw gobierna el flujo
• Pr/Mm/Ft/Lg ajustan comportamiento, entrada multimodal, entrenamiento y potencia del modelo

Regla de oro

always try to mapping you problem with it

Antes de elegir proveedor o modelo, mapea tu problema con la tabla: te dirá qué necesitas para evidencia, control, operación y confianza, sin perderte.

IBM es el creador de esta propuesta mira acá:

Introducción: Cómo migrar a la nube paso a paso

La migración a la nube no es solo una decisión tecnológica, es un cambio estratégico que redefine la operación y la innovación en tu organización. Para lograrlo con éxito, necesitas un enfoque estructurado que:

• Identifique capacidades organizacionales clave.
• Desarrolle un ciclo completo de adopción, desde la planificación hasta la optimización.
• Establezca un proceso de madurez progresiva en aprendizaje, liderazgo, escalabilidad y seguridad.

En esta guía, se propone un enfoque de cómo migrar a la nube de manera eficiente y segura, logrando beneficios tangibles para tu negocio.

Fase 1: Estrategia – Define la Visión, los recursos y los resultados esperados

Antes de dar el primer paso, define claramente tus motivaciones y objetivos de negocio. Los términos podrían ser:

• Reducción de costos: Transición de CAPEX a OPEX mediante pago por uso, especialmente en sistemas legados.
• Escalabilidad y agilidad: Responde a la demanda sin límites físicos. ¿Cuál es tu respuesta a la agilidad empresarial?.
• Innovación: Accede a tecnologías avanzadas como analítica e inteligencia artificial, sin incurrir en gigantes inversiones.

El segundo paso es hacer un inventario de recursos y definir métricas relacionadas a los mismos:

• Inventario inicial de workloads: Identifica aplicaciones y sistemas críticos, secundarios y no críticos.
• Métricas de éxito tempranas: Define indicadores como reducción de costos (TCO) y tiempos de respuesta.
• En términos de Innovación se puede pensar en métricas como número de iniciativas habilitadas, lead time de implementación de iniciativas o número de iniciativas estables.

Fase 2: Planificación – Diseña tu Roadmap y Cierra Brechas

Crea una Hoja de Ruta Clara

Un plan sólido garantiza una transición ordenada y controlada. Considera estos elementos:

1. Evaluación de recursos y habilidades:

• Análisis de capacidades organizacionales: Evalúa el nivel de habilidades técnicas y liderazgo dentro de tu equipo.
• Capacitación: Crea un plan de upskilling progresivo para roles clave.

2. Definición de “Zonas de Aterrizaje”:

• Define entornos base seguros y escalables para desplegar workloads (aplicaciones o sistemas). Los términos de una zona de aterrizaje incluyen cuestiones como: estandarización, seguridad, cumplimiento, escalabilidad y niveles de automatización.

3. Clasificación de cargas de trabajo:

• Lift & Shift: Movimientos rápidos y sin cambios.
• Optimización parcial: Mejoras mínimas (replatforming).
• Modernización avanzada: Rediseño de aplicaciones para cloud-native.
  Estas son estrategias de migración y puedes saber más de ellas en: Estrategias de Migración a la Nube(7Rs).

Fase 3: Preparación – Establece la Base Correcta

Pilares Fundamentales para una Migración Exitosa

1. Infraestructura y Automatización:

• Implementa Infraestructura como Código (IaC) con herramientas como Terraform, OpenTofu o scripts automatizados.
• Automatiza despliegues con pipelines CI/CD para reducir errores humanos.

2. Seguridad y Gobernanza:

• Establece políticas de acceso con gestión de identidades (IAM).
• Crea controles automatizados de costos y recursos para evitar desperdicios.
• Aplica un enfoque de seguridad por capas:
• Autenticación y cifrado.
• Segmentación de redes y monitoreo constante.

3. Preparación del Entorno:

• Una vez definidas, implementa las zonas de aterrizaje con configuraciones optimizadas para cargas de trabajo específicas.

Criterios de éxito:

• Reducción de tiempos de aprovisionamiento (de semanas a minutos).
• Cumplimiento de políticas de seguridad y gobernanza en todo el entorno.

Fase 4: Adopción – Ejecuta con Control y Escalabilidad

En esta fase, la iteración y la agilidad son clave para minimizar riesgos.

Pasos en una Adopción

1. Prioriza workloads no críticos: Permite ganar experiencia antes de mover aplicaciones complejas.
2. Migración por fases: Despliega en etapas para validar rendimiento y estabilidad.
3. Monitoreo continuo: Implementa herramientas nativas de observabilidad para identificar cuellos de botella:

• Cloud Monitoring: Tando desde el punto de vista de operacoines, como el de desempeño de aplicaciones y como el de seguridad.
• Cost Management: Evaluar iterativamente el gasto en nube.
• SLA/SLO Tracking: Evaluar el cumplimiento de los acuerdos y objetivos de nivel de servicio definidos para aplicaciones, datos y sistemas.

Fase 5: Optimización e Innovación Continua

La migración a la nube no termina una vez que los workloads están activos. El verdadero valor surge cuando optimizas y transformas tu negocio.

Optimización

1. Automatización avanzada: Mejora pipelines CI/CD y aprovecha soluciones serverless.
2. Right-sizing: Ajusta recursos para maximizar eficiencia de costos.
3. Replatform: Busca servicios autogestionados que reemplazen a soluciones como bases de datos, OAauth 2.0 servicios, etc.

Innovación con la Nube

• Aprovecha el poder de los datos con analítica avanzada:
• Plataformas de big data y machine learning.
• Desarrolla nuevas capacidades en la nube, como IA para análisis predictivo o personalización en tiempo real.

Métricas de éxito:

• Reducción de costos: Optimización del 20%-30% en recursos.
• Mayor agilidad: Despliegues de nuevas aplicaciones en horas en lugar de semanas.
• Capacidad de innovación: Nuevas soluciones que impactan directamente en la experiencia del cliente.

Conclusión: Cómo Migrar a la Nube con Éxito

Migrar a la nube es un viaje estratégico que transforma la forma en que operas, escalas e innovas. El éxito no depende solo de la tecnología, sino de la capacidad de tu organización para aprender, adaptarse y liderar en un entorno digital.

Claves para una migración exitosa:

• Una estrategia clara con objetivos definidos.
• Un roadmap práctico con un ciclo iterativo de adopción y optimización.
• La consolidación de habilidades, procesos y tecnologías enfocadas en escalabilidad y seguridad.

Historias de Éxito: Migración a la Nube

Sabe como migrar a la nube, involucra más estrategia y tácticas alrededor de objetivos, que una receta definida. Muchas empresas empiezan su camino por ejes y lo expanden progresivamente. Estas empresas, entre otras, son ejemplos de transformaciones digitales en la nube.

FICO: Impulsando la Analítica Predictiva con AWS

FICO, líder mundial en soluciones de analítica predictiva, migró a AWS para modernizar su infraestructura. Este movimiento permitió reducir costos operativos y acelerar el desarrollo de sus plataformas, ofreciendo servicios más ágiles a sus clientes. Leer más sobre la historia de FICO.

3M Health Information Systems: Transformación de la Analítica Sanitaria

3M HIS eligió Amazon Redshift para construir una plataforma de analítica en salud, logrando una solución escalable que procesa millones de registros médicos en tiempo real. La decisión de migrar a la nube transformó su capacidad de ofrecer insights críticos a los profesionales de la salud. Descubre cómo lo hizo 3M HIS.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

1. ¿Qué necesito para migrar a la nube?
   Una evaluación clara de tu infraestructura, capacidades y un plan estructurado.
2. ¿Cuánto tiempo tarda una migración a la nube?
   Depende del alcance, pero suele implementarse por fases.
3. ¿Cuáles son los mayores beneficios de migrar a la nube?
   Reducción de costos, mayor agilidad y acceso a tecnologías avanzadas como IA y big data.

Ya sea simplemente mover aplicaciones existentes (migración a la nube) o rediseñar completamente tu infraestructura digital para aprovechar al máximo las capacidades de la nube (transformación en la nube), requiere de una estrategia adecuada, AWS promueve 7 estrategias de migración a la nube (las 7Rs):

• Rehost
• Replatform
• Repurchase
• Refactor / Re-architect
• Retire
• Retain
• Realocate

Este artículo te ayudará a entender cada una, cuándo utilizarlas, los pros y contras asociados, de forma que puedas tomar una decisión informada, buscando la innovación y optimización de recursos.

Estrategias de Migración a la Nube (7Rs)

Rehost (Lift and Shift)

El Rehost, o “lift and shift”, es una estrategia de migración a la nube que implica trasladar aplicaciones y datos a la nube con pocos o ningún cambio. Es una opción ideal para organizaciones que buscan una transición rápida, sin la necesidad de rediseñar su infraestructura actual.

Replatform (Lift, Tinker, and Shift)

Replatform es una estrategia de migración que implica hacer ligeros ajustes a la aplicación para optimizar su rendimiento en la nube. A diferencia de Rehost, esta estrategia aprovecha algunas capacidades de la nube sin realizar un rediseño completo, lo que puede llevar a una mayor eficiencia operativa.

Repurchase (Drop and Shop)

Repurchase implica abandonar una aplicación existente y migrar a una nueva solución SaaS en la nube. Esta estrategia es adecuada cuando una aplicación legada no justifica el esfuerzo de migración y una solución en la nube ofrece mayores beneficios.

Refactor / Re-architect

Refactor o re-architect es una estrategia de transformación en la nube que implica rediseñar una aplicación para aprovechar completamente las capacidades de la nube, como la escalabilidad automática o el uso de microservicios. Esta estrategia se utiliza cuando el objetivo es optimizar el rendimiento y la agilidad a largo plazo.

Retire

Retire implica desactivar/decomisar aplicaciones o componentes que ya no son necesarios. Esta estrategia forma parte del proceso de migración a la nube, ayudando a simplificar el entorno de TI y reducir costos.

Retain (Retener)

Retain es la decisión de mantener aplicaciones o componentes en su estado actual, en lugar de migrarlos a la nube. Esta estrategia de migración se utiliza cuando la migración no es viable o necesaria en el corto plazo, permitiendo una transformación en la nube más gradual.

Relocate

Relocate es similar al Rehost, pero se enfoca en mover una infraestructura completa, como máquinas virtuales VMware, directamente a la nube de AWS. Esta estrategia de migración a la nube es útil para organizaciones que buscan trasladar sus centros de datos sin realizar cambios significativos.

Planificación y Evaluación de la Migración

Antes de decidir cuál estrategia de migración es la más adecuada para tu organización, es crucial realizar un análisis exhaustivo del portafolio de aplicaciones.
AWS proporciona una guía detallada sobre cómo evaluar y planificar la migración de tu portafolio de aplicaciones existentes, lo que es fundamental para asegurar una migración a la nube exitosa y efectiva. Este análisis te permitirá identificar qué aplicaciones deben ser rehosteadas, replatformadas, o incluso retiradas, optimizando así la estrategia de migración de tu empresa.
Para más detalles sobre cómo realizar esta evaluación, consulta esta guía de AWS sobre planificación de la migración.

Pensamiento finales

Entender estas estrategias de migración es clave para desarrollar una estrategia que se alinee con los objetivos de tu empresa. Ya sea que busques una simple migración a la nube o una transformación completa, combinar diferentes estrategias puede ayudarte a maximizar los beneficios y minimizar los riesgos.

Recomendaciones:

1. Evaluación Inicial: Realiza una auditoría detallada de tus aplicaciones y recursos antes de elegir una estrategia de migración.
2. Combinación de Estrategias: Considera usar una combinación de “Rehost” y “Refactor” para balancear entre rapidez y optimización.
3. Evolución Continua: Piensa en “Replatform” y “Refactor” como parte de un proceso evolutivo en la nube, donde inicialmente puedes optar por “Rehost” y luego optimizar progresivamente.

¿Qué es Elastic Beanstalk?

Elastic Beanstalk es un servicio de AWS que simplifica el despliegue de aplicaciones en la nube. ¿Cómo lo hace? Este servicio tiene más de 100 servicios asociados y es compatible con aplicaciones desarrolladas en los lenguajes Go, Java, .NET, Node.js, PHP, Python y Ruby, y los orquesta creando una infraestructura basada en el código desplegado de la aplicación y archivos de configuración adicionados en el despliegue.

El desarrollador no tiene que aprovisionar nada.. o casi nada manualmente.

¿Porqué este tutorial?

Actualmente, existen muchos ejemplos de cómo desplegar aplicaciones en Elastic Beanstalk, y los puedes encontrar aquí. Sin embargo, ninguno de ellos aborda específicamente el despliegue de una aplicación Java con Spring Boot y Docker en Elastic Beanstalk. Este artículo asume que tienes conocimientos básicos de este servicio, por lo que si aún no estás familiarizado con el mismo, revisa aquí.

Contenido

En este tutorial, vamos a ver cómo desplegar una aplicación de ejemplo desarrollada con Java, utilizando el framework Spring Boot y diseñada para ser desplegada como contenedor Docker.

Además, realizaremos el proceso manualmente (por línea de comandos) y no a través de la consola web de AWS, ya que interactuar con la consola web cada vez que queremos hacer cambios en una aplicación y subirla a la nube, no es automatizable y puede ser largo y complejo.

Por lo tanto, los pasos a seguir son:

1. Descargar la aplicación y probarla localmente.
2. Instalar y configurar el cliente Elastic Beanstalk CLI.
3. Desplegar una primera versión en desarrollo (dev).
4. Desplegar una versión en QA (próximamente).

Descargar la aplicación y probarla localmente

La aplicación de ejemplo es un simple CRUD, que puedes descargar aquí con el comando:

git clone https://github.com/pazfernando/crud-spring-boot-example.git

Ve a la carpeta donde se descargó y compílala con (requieres tener instalado Java 17+):

cd crud-spring-boot-example
./mvnw clean install

Ejecuta la aplicación con:

java -jar target/crud-0.0.1-SNAPSHOT.war

Prueba la aplicación en tu navegador con:

http://localhost:8080/

Instalar y configurar el cliente Elastic Beanstalk CLI

IMPORTANTE: El procedimiento a continuación es para ambiente Linux, ya que tiene mejor soporte para herramientas y frameworks de desarrollo en general. Si no tienes Linux o Mac, instala WSL en Windows. Mira las instrucciones aquí. Por defecto tendrás un Ubuntu instalado en Windows y podrás usarlo ejecutando en PowerShell lo siguiente:

wsl

Listo, asumimos desde aquí que tienes Linux, Mac o WSL en Windows.

Instalación de pyenv

Empezamos instalando un manejador de versiones de Python llamado pyenv. Encuentra cómo aquí.

Post instalación de pyenv

Añade o verifica estas líneas en .bashrc de $HOME:

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

Actualiza tu .bashrc con:

source ~/.bashrc

Instala la última versión estable de Python

Encuentra la documentación de versiones estables en https://devguide.python.org/versions/. La instalación es con el comando:

pyenv install 3.11

IMPORTANTE: A la fecha de creación de este artículo, puedes usar Python 3.11 máximo.

Configura esta versión como la de defecto en tu ambiente:

pyenv global 3.11

Instala virtualenv para aislar tu ambiente de Python

Encuentra cómo hacerlo aquí.

Instala Elastic Beanstalk CLI

Encuentra cómo hacerlo aquí.

Actualiza tu .bash_profile para incluir los ejecutables de Elastic Beanstalk CLI en tu PATH:

echo 'export PATH="/home/pazfernando/.ebcli-virtual-env/executables:$PATH"' >> ~/.bash_profile

Refresca tus archivos de ambiente en tu $HOME:

source ~/.bash_profile
source ~/.profile

Desplegar una primera versión en desarrollo (dev)

Ve a la carpeta del proyecto (donde se descargó).

Configura el Elastic Beanstalk CLI, mira cómo hacerlo aquí.

Aspectos importantes previos

Antes de desplegar la aplicación, hay ciertos puntos esenciales a entender acerca de Elastic Beanstalk, ya que este conocimiento nos dará el entendimiento de por qué se despliega una aplicación de una forma u otra.

Ignorando archivos con .ebignore

Cuando desplegamos aplicaciones con Elastic Beanstalk CLI, debemos saber qué archivos son ejecutables, cuáles son de configuración, cuáles son de apoyo, etc. Esto se debe a que CLI empaqueta dichos archivos en un archivo .zip para luego extraerlo y desplegarlo en la instancia o instancias de la infraestructura que sirve la aplicación.

Por defecto, Elastic Beanstalk CLI busca el archivo .gitignore para saber, desde la carpeta donde se están ejecutando los comandos, qué archivos debe excluir de este archivo .zip. Pero como sabemos, para los proyectos Java, el archivo .gitignore excluye el directorio target/, el cual es esencial pues tiene el artefacto compilado del proyecto, y en su lugar empaqueta src/ y otros archivos que son fuentes de la aplicación, y que en este caso no aplican.

Esta estrategia funciona muy bien en proyectos tipo Python o PHP donde no hay compilados, pero no en el caso de Java. Aquí aparece otro archivo, .ebignore, que es otro recurso que busca por defecto Elastic Beanstalk CLI ante la ausencia de un archivo .gitignore o incluso lo precede si existiera. Por esta razón, el archivo .ebignore en este tipo de proyectos es tan importante, y por eso nosotros tenemos en los fuentes este contenido:

HELP.md
src/
*
!Dockerfile
!target/
!.ebextensions

Esto asegura y le dice a Elastic Beanstalk CLI qué ignorar y por ende qué sí empaquetar. En nuestro caso, es importante Dockerfile, target/ y .ebextensions.

Configuración avanzada con .ebextensions

Desplegar una aplicación con Elastic Beanstalk no es siempre, o nunca lo es, algo tan simple como desplegar un artefacto. Si bien la infraestructura se aprovisiona automáticamente, la aplicación suele requerir de variables de ambiente, datos de conexión con servicios externos, capacidades mínimas, etc.

¿Cómo especificamos esto sin tocar el código? La respuesta es con archivos de configuración o archivos .ebextensions.

En nuestro caso, tenemos el archivo env-vars.config donde configuramos ciertas variables de ambiente para que funcione la aplicación:

option_settings:
  aws:elasticbeanstalk:application:environment:
    SPRING_PROFILES_ACTIVE: dev
    CRUD_DB_URL: 'jdbc:postgresql://${RDS_ENDPOINT}/crud_spring_boot_example'
    CRUD_DB_USERNAME: ebroot
    CRUD_DB_PASSWORD: clave

Algo a destacar es SPRING_PROFILES_ACTIVE que determina cómo va a funcionar la aplicación Java + Spring Boot. En la vida real, tenemos cientos de configuraciones posibles que podemos hacer a través de estos archivos. Puedes aprender más aquí.

La documentación es un poco confusa, por eso te dejo dos enlaces más de los tipos de opciones: comando opciones y de las opciones a detalle aquí.

Trabajando con aplicaciones del tipo Docker

Para empezar, necesitas un Dockerfile que en nuestro caso contiene:

FROM amazoncorretto:17.0.11-alpine
ARG JAR_FILE=target/*.war
COPY ${JAR_FILE} app.jar
EXPOSE 8080
CMD ["java", "-jar", "/app.jar"]

Muy simple y claro, y que será incluido en el archivo .zip gracias a nuestro archivo .ebignore.

No tenemos en este caso Docker Compose y lo haremos a partir de ese archivo. Sin embargo, si quieres saber más de las opciones de despliegue, puedes mirarlo aquí.

IMPORTANTE: Hay otra forma de hacerlo en un clúster de Amazon ECS (Elastic Container Service), que está fuera de esta explicación pero que puedes consultarla aquí.

Despliega la aplicación

Excelente, ahora para desplegar vamos a ejecutar el comando:

eb create --single

El --single nos ayuda a desplegar una infraestructura simple, sin redundancia y alta disponibilidad, y que aplica en este caso del tutorial.

Verás algo como:

Enter Environment Name
(default is crud-spring-boot-example-dev): 
Enter DNS CNAME prefix
(default is crud-spring-boot-example-dev): 

Would you like to enable Spot Fleet requests for this environment? (y/N): 
Creating application version archive "app-0048-240801_111838855018".
Uploading: [##################################################] 100% Done...
...
2024-08-01 16:21:52    INFO    Application available at crud-spring-boot-example-dev.us-east-1.elasticbeanstalk.com.
2024-08-01 16:21:54    INFO    Successfully launched environment: crud-spring-boot-example-dev

IMPORTANTE: Si no eliges --single, adicionalmente te preguntarán alguna información necesaria para el despliegue, sigue las siguientes recomendaciones:

• Usa Application Load Balancer ALB (por defecto)
• Di que no a Spot Fleet (por defecto)
• Todo lo demás que no sepas deja por defecto.

Prueba tu aplicación visitando precisamente el url de la salida:

http://crud-spring-boot-example-dev.us-east-1.elasticbeanstalk.com/

Finaliza el despliegue IMPORTANTE IMPORTANTE IMPORTANTE

Si fallas este paso tu factura puede salir muy alta, especialmente si no usaste --single, así que ejecuta este comando para finalizar el tutorial:

eb terminate

Pensamientos finales

Desplegar una aplicación Java con Spring Boot en Elastic Beanstalk de AWS utilizando Docker es algo más complejo, pero siguiendo estos pasos detallados, el proceso se vuelve manejable y entendible, por lo que espero que sea de valor para ustedes.

Elastic Beanstalk de AWS simplifica enormemente el proceso de despliegue y gestión de aplicaciones, permitiendo enfocarte en el desarrollo sin preocuparte por la infraestructura. Utilizar Docker agrega una capa de consistencia y portabilidad, asegurando que tu aplicación funcione de la misma manera en cualquier entorno.

Es vital seguir entender prácticas como el uso adecuado de archivos .ebignore y .ebextensions para asegurar que solo los archivos necesarios se incluyan en el despliegue y que la configuración de tu aplicación sea flexible y segura. Además, siempre finaliza los entornos no utilizados para evitar costos innecesarios.

Usar perfiles de Maven es un poco más complicado, pero la idea es trabajar con .ebextension para configurar los valores requeridos, si hay recursos relacionados como bases de datos servicios colas y demás, la recomendación es que se creen fuera de el scope de la aplicación.

La implementación de una aplicación en la nube es un proceso iterativo. A medida que te familiarices con Elastic Beanstalk y Docker, encontrarás formas de optimizar y mejorar tu flujo de trabajo. Comparte tus experiencias y cualquier obstáculo que encuentres, y sigue aprendiendo de la documentación y la comunidad de AWS.

Explorando Límites de AWS Lambda – Porque

Es muy común implementar una solución Serverless en AWS utilizando los servicios API Gateway, AWS Lambda y DynamoDB, y, probar esta arquitectura para nuestro caso de uso es crucial al diseñar una solución.

Así, cuando trabajamos la charla ¿Como manejar 100K conexiones simultáneas en AWS? en Serverless o probamos los nuevos límites de AWS Lambda de acuerdo al anuncio Las funciones de AWS Lambda ahora escalan 12 veces más rápido cuando manejan solicitudes de gran volumen, nos vimos en la necesidad de crear recursos y ambientes, una y otra vez hasta crear el escenario perfecto.

Por eso decidimos crear un proyecto base como infraestructura como código que pueda apoyarlos para sus propias pruebas. El repositorio es público y de código abierto, y lo pueden encontrar aquí serverless-limits-playbook-test.

Arquitectura

La idea principal en esta versión es crear una arquitectura de un API RESTful con API Gateway integrado a un función AWS Lambda para llamadas sincrónicas, y crear una instancia EC2 con una instalación de JMeter para lanzar pruebas de carga.

Aunque en el código podrán observar también:

• Habilitación de CORS
• Bloque de código para llamadas asincrónicas (comentado)
• Configuración para reserve concurrency en AWS Lambda.
• El script setup.sh para adicionar configuraciones a su instancia EC2.
• El script index.mjs para definir la implementación real de su función AWs Lambda.
• Un identificador único para peticiones desde a lambda (opcional podrían eliminarlo).

Prerequisitos

Dependiendo de su caso de uso necesitarán configuraciones generales en su cuenta, pero aquí presentamos las básicas.

• Tener una Default VPC en la region que vayan a probar.
• Crear un Role en IAM que permita escribir desde API Gateway a CloudWatch.
• Asignar dicho rol a las configuraciones del servicio API Gateway en la región donde se va ha hacer pruebas.
• Tener los Server Limits adecuados a su prueba, especialmente los de AWS Lambda “Burst Concurrency” y “Concurrent Executions“.

Despliegue de recursos

Al ser un proyecto IaaC construido con AWS CDK, pues evidentemente usamos los comando apropiados. A continuación la lista de pasos:

• Cambiar las variables const targetRegion y const targetAccount en el archivo de los fuentes /bin/infra.ts apropiadamente.
• Instala AWS CLI la última versión.
• Instala Node.js 20 o superior.
• Instala el último AWS CDK.
• En la carpeta del proyecto corre cdk boostrap para preparar la región para IaaC.
• Ejecuta cdk synth para verificar que tus fuentes estén correctos.
• Ejecuta cdk deploy para crear los recursos descritos en la arquitectura.

Usamos AWS CDK para este proyecto, pero podrías reemplazar o hacer tus versiones con Terraform u OpenTofu respectivamente. Hacerlo con AWS Cloud Formation es otra opción aunque no lo recomiendo.

Lanzamiento de carga masiva

Para ejecutar las pruebas masivas con JMeter es necesario ingresar a la instancia EC2 creada a través de la Consola Web y con EC2 Instance Connect, dado que no se asoció un server key al momento de su creación.

Una vez en el shell los comandos son los siguientes:

• Cambia a root el usuario: sudo -i.
• Edita el archivo LambdaConcurrencyLimits.jmx con vi /tmp/LambdaConcurrencyLimits.jmx con el url de tu API RESTful (esa url la obtienes como salida del comando cdk deploy al final del log).

Ejecuta los test JMeter de carga con

rm -Rf /var/www/html/stats/* && rm -f /tmp/stats.jtl && /opt/apache-jmeter-5.6.2/bin/jmeter -n -t /tmp/LambdaConcurrencyLimits.jmx -l /tmp/stats.jtl -e -o /var/www/html/stats.

Pruebas en JMeter

Mientras se puede escribir un blog entero de pruebas en JMeter, el archivo creado esta compuesto de las siguintes características:

• Cinco grupos de usuarios (hilos)
• Primer grupo lanza 1001 usuarios en 10 segundos.
• Segundo grupo lanza 2001 usuarios en 20 segundos.
• Tercer grupo lanza 3001 usuarios en 30 segundos.
• Cuarto y quinto grupo lanza 0 usuarios, y están en el archivo jmx para que los usen como lo prefieran para su caso de prueba.
• Se prueba una URL con un HTTP Request de tipo GET al API RESTful creado.
• El URL del API Gateway RESTful esta externalizado en el argumento url-api-gateway.

Evidentemente estas pruebas no se ajustan a tu caso de uso y deberás cambiarlas apropiadamente, sin embargo el mecanismo de lanzamiento y la instancia EC2 configurada va a reducir el tiempo para esta operación.

Métricas

Una vez desplegada la infraestructura, y ejecutados las pruebas podremos monitorear los recursos y tomar las acciones correspondientes.

A continuación algunos gráficos que vamos a poder obtener:

API Gateway

AWS Lambda

Además siempre vamos a tener Grupos de Logs en Amazon CloudWatch apropiados para el caso de uso y por servicio para analizar los resultados:

IMPORTANTE: siempre al finalizar las pruebas no olviden ejecutar cdk destroy para decomisar los recursos usados y evitar facturación innecesaria.

Conclusiones y Pensamientos Finales

En este Playbook Explorando Límites de AWS Lambda, hemos podido plasmar un proyecto de código abierto para que puedan acelerar sus pruebas de implementaciones. Sin embargo hay mucho que mejorar en el mismo, como la inclusión de secrets con Secrets Manager para gestionar números de cuenta y otros parámetros sensibles y que NO deben estar en su repositorio de fuentes.

También este proyecto nos ayuda en la inmersión en el mundo apasionante que significa AWS CDK, y con el cual pueden gestionar su infraestructura de forma completamente automatizada.

Vale mencionar que en un proyecto de AWS CDK jamás deben subir el directorio cdk.out, dado que aquí como resultado de la compilación de los archivos Typescript a archivos propios de AWS Cloud Formation ((JSON por ejemplo), puede y va a quedar información sensible como números de cuenta y/o claves.

Para hacer uso de este enfoque de despliegue es necesario estar familiarizado con AWS CLI ya que con este generarán perfiles que contengan accesos de los usuarios de su cuenta, y con tales accesos se crearán los recursos. Entonces es importante que los usuarios asociados tengan los permisos correspondientes.

Los límites que tengan para su cuenta y por región van a incidir directamente en sus pruebas en caso de altas cargas de procesamiento, por lo que se debe tener en cuenta los mismos al momento de planificar la implementación.

Les animamos a dejar su feedback para mejorar el proyecto, sea aquí o en el repositorio de GitHub, y esperamos que sea de utilidad este proyecto “Explorando Límites de AWs Lambda”.

Introducción a Amazon VPC

Amazon VPC significa Amazon Virtual Private Cloud.

El servicio Amazon VPC permite a los usuarios crear una sección virtual y aislada de la nube de AWS, donde pueden lanzar recursos en una red virtual definida por ellos mismos. Esto brinda un control granular sobre el entorno de red, incluida la selección de rangos de direcciones IP, creación de subredes, y configuración de tablas de rutas y gateways de red.
Amazon VPC es esencial para mantener la seguridad y el aislamiento de los recursos, y para crear redes escalables y flexibles que se integren con otros servicios de AWS.

IMPORTANTE

• Cuando comienzas a utilizar AWS, se crea de forma predeterminada una VPC en cada región de AWS. Una VPC predeterminada viene con una subred pública en cada zona de disponibilidad (AZ), una puerta de enlace de Internet (IGW).
• La idea es que puedas comenzar rápidamente y lanzar instancias públicas como un blog o un sitio web simple.
• Siempre podrás modificar esta configuración inicial, mientras evoluciona tu arquitectura.

Características de Amazon VPC

Las siguientes son las características o componentes que ayudan a entender ¿qué es Amazon VPC? y que Amazon VPC permite crear en la nube AWS.

5 Beneficios principales de Amazon VPC

Seguido a la descripción de las características de Amazon VPC, veamos como las mismas tienen la capacidad de ofrecer opciones muy poderosas para tu infraestructura en la Nube.

1. Seguridad y Control de Acceso
   Amazon VPC permite crear un entorno de red aislado con control granular sobre el acceso, asegurando que solo el tráfico autorizado acceda a tus recursos.
2. Personalización y Flexibilidad
   Permite configurar tu red virtual según las necesidades específicas de tu empresa, incluyendo la selección de rangos de direcciones IP y la creación de subredes.
3. Escalabilidad
   Puedes adaptar fácilmente tus recursos de red a medida que crece tu empresa, sin la necesidad de invertir en infraestructura física costosa.
4. Integración con Otros Servicios de AWS
   Te provee de mecanismos de integración de Amazon VPC con otros servicios de AWS (VPC endpoints) para una implementación y gestión eficiente de aplicaciones en la nube.
5. Opciones de Conectividad Híbrida
   Conexión de forma segura de tu VPC con tu red local mediante opciones como VPN y AWS Direct Connect, permitiendo un entorno de red híbrido.

Precios de Amazon VPC

No hay cargos por configurar y usar VPCs, los cargos vienen de otros servicios (activados a demanda) que se usan para personalizar el control, monitoreo, seguridad o conectividad en la VPC.
Los casos incluyen, entre otros, servicios como:

• VPC Flow Logs y Trafic Mirroring.
• Transferencia de datos fuera de la red de AWS con redes privadas o VPCs en otras regiones.
• IPs públicas reservadas pero no usadas con servicios AWS en ejecución.
• Servicios adicionales de conexión como NAT Gateways, VPNs, VPC Endpoints o AWS Direct Connections.
  Evidentemente, hay más servicios que vamos a aprovisionar en la VPC, como Amazon EC2 o Amazon RDS o Amazon Load Balancers, los cuales tendrán cada uno su costo independiente.

Puedes encontrar más detalles en Precio de Amazon VPC.

Pensamientos finales

¿Qué es Amazon VPC? En este artículo hemos descrito a Amazon VPC como servicio esencial dentro de AWS que permite a las empresas crear redes virtuales seguras y escalables y ofrece un control granular sobre el entorno de red.
Los beneficios de usar Amazon VPC incluyen seguridad mejorada, escalabilidad, integración con otros servicios de AWS y opciones de conectividad híbrida.
Al migrar a la nube de AWS, es importante realizar una evaluación exhaustiva de los requisitos de la aplicación, planificar adecuadamente la arquitectura de red, seleccionar una estrategia de migración adecuada, y tener en cuenta los costos y el cumplimiento.
Es clave entonces saber que es Amazon VPC y conocer exaustibamente las posibilidades que nos ofrece para diseñar arquitectura seguras por sobre todo pero al mismo tiempo que nos optimice siempre el costo OPEX en la nube.

Tecnologías Serverless en AWS

¿Qué es Serverless?

El término “Serverless” se refiere a un enfoque de arquitectura en el cual los desarrolladores no necesitan gestionar ni mantener servidores para ejecutar sus aplicaciones. En lugar de esto, las aplicaciones se construyen utilizando servicios en la nube que automáticamente escalan y se encargan de la administración de recursos, como el cómputo, el almacenamiento y la red.

Ventajas de las tecnologías Serverless

• Costo: Solo pagas por lo que usas, ya que las tecnologías Serverless se facturan según el consumo de recursos y el tiempo de ejecución en lugar de tener costos fijos de servidores. Esto puede resultar en un ahorro significativo en comparación con la administración de infraestructura propia.
• Escalabilidad: Las aplicaciones Serverless escalan automáticamente según la demanda, lo que garantiza un rendimiento óptimo incluso en momentos de alta demanda. Esta escalabilidad dinámica elimina la necesidad de planificar la capacidad de los recursos y facilita el manejo de picos de tráfico inesperados.
• Desacoplamiento: Las tecnologías Serverless permiten desarrollar aplicaciones modulares y desacopladas, lo que facilita la actualización y el mantenimiento del software, a diferencia de un paradigma monolítico.
• Independencia tecnológica: Al no depender de una infraestructura específica, las aplicaciones Serverless pueden adaptarse fácilmente a cambios en los requisitos de negocio o tecnología.
• Foco en el negocio: Los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de la aplicación para crear valor al negocio, en lugar de preocuparse por la administración y el mantenimiento de la infraestructura. Esto permite a los equipos de desarrollo ser más ágiles y entregar nuevas funcionalidades más rápidamente.
• Resiliencia: Dado que las aplicaciones Serverless se construyen con servicios en la nube de alta disponibilidad y tolerantes a fallos, es menos probable que experimenten interrupciones o tiempo de inactividad. Además, las aplicaciones Serverless pueden beneficiarse de la redundancia geográfica y el balanceo de carga que ofrecen los proveedores de servicios en la nube como AWS.

Principales servicios Serverless en AWS

Otros Servicios

Dependiendo del caso de uso los siguientes son servicios Serverless que son usados menos frecuentemente o para casos de negocios específicos. Así tenemos: AWS AppSync (servicio que facilita el desarrollo de aplicaciones basadas en datos en tiempo real y offline, utilizando una única API GraphQL), Amazon RDS Proxy (proxy de conexiones a Amazon RDS sin servidor), Amazon Aurora Serverless (base de datos relacional sin servidor), Amazon Redshift Serverless (bodega de datos Bigdata sin servidor), Amazon Neptune Serverless (base de datos de grafos sin servidor), Amazon Opensearch Serverless (base de datos clave-valor sin servidor).

Casos de uso frecuentes de tecnologías Serverless

Aplicaciones web y móviles:

Las tecnologías Serverless en AWS permiten construir aplicaciones web y móviles escalables y de alto rendimiento sin la necesidad de administrar infraestructura. En paradigmas como BaaS y FaaS, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de la aplicación y la experiencia del usuario, mientras que AWS se encarga de la escalabilidad, la seguridad y el mantenimiento de la infraestructura.

Procesamiento de imágenes y vídeos:

Las aplicaciones Serverless pueden procesar y transformar imágenes y vídeos en respuesta a eventos, como la carga de archivos en Amazon S3 o la solicitud de un usuario. Los servicios de AWS, como Amazon Lambda, Amazon Comprehend y/o Amazon Elastic Transcoder, pueden ayudar a automatizar tareas como el redimensionamiento de imágenes, reconocimiento de imágenes, extracción de metadatos y la transcodificación de vídeos.

Análisis de datos en tiempo real:

Las tecnologías Serverless en AWS pueden utilizarse para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, como registros de aplicaciones, eventos de IoT o transacciones de comercio electrónico. Los servicios de AWS, como Amazon Kinesis, AWS Glue y Amazon Athena, pueden ayudar a extraer información valiosa de los datos y generar informes y visualizaciones en tiempo real o por lotes.

Automatización de flujos de trabajo (Workflows):

Las aplicaciones Serverless pueden automatizar y optimizar procesos empresariales, como la aprobación de documentos y requerimientos internos. Los servicios de AWS, como Step Functions y Amazon Simple Workflow Service (SWF), pueden ayudar a modelar, coordinar y ejecutar flujos de trabajo complejos y tareas de larga duración.

Pensamientos finales

Las tecnologías Serverless en AWS ofrecen una gran cantidad de ventajas y oportunidades para los desarrolladores y las empresas que buscan construir y desplegar aplicaciones en la nube.

Al eliminar la necesidad de aprovisionar, administrar y mantener la infraestructura, las aplicaciones serverless permiten a los equipos centrarse en el desarrollo de nuevas funcionalidades y mejorar la experiencia del usuario.

La escalabilidad y resiliencia implícita en estos servicios nos da la tranquilidad de tener continuidad en el negocio a un costo por uso y reducido frente a un provisionamiento y tecnologías on-demand.

Las tecnologías Serverless en AWS están transformando la forma en que las organizaciones desarrollan y despliegan aplicaciones en la nube. Al adoptar estas tecnologías y seguir las mejores prácticas de arquitectura y desarrollo, las empresas pueden reducir costos, mejorar la eficiencia y entregar soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades y expectativas de sus usuarios y clientes.

En este articulo vamos a presentar los aspectos más importantes a considerar al implementar WordPress en AWS, de forma que tengamos una instalación segura escalable y con tolerancia a fallos.

Arquitectura WordPress

Lo primero a considerar es que WordPress es un sistema monolítico, por lo que el despliegue de nuevas versiones, su performance y la estrategia de alta disponibilidad debe ser concebida como un todo, y, no esta en un paradigma distribuido como es la propuesta de la Arquitectura de Microservicios.

El segundo aspecto es que hablamos de una arquitectura en tres capas: presentación, lógica y datos. La capa de presentación esta compuesta por archivos HTML, CSS, JS y PHP, la capa lógica esta compuesta por archivos PHP, y, la capa de datos esta administrada por el gestor de base de datos MySQL.

Explicado esto, dichos componentes están distribuidos en el sistema de archivos de la siguiente forma:

• wp-admin: Ejecutables de las herramientas de administración del sitio.
• wp-content: Todos los archivos que no son parte del CORE de WordPress y que son adicionados o eliminados de acuerdo a las decisiones del webmaster.
• wp-includes: Todos los archivos CORE para que el sitio web funcione, y ejecute funcionalidad como publicaciones, páginas, widgets y otras características.
• wp-config.php: Archivo maestro de credenciales de conexión y configuraciones principales de funcionamiento.

En esta lista faltan otros archivos, que han sido omitidos porque no son importantes para esta implementación de WordPress en AWS.

Plugins

Como es de dominio público, WordPress trae la funcionalidad básica de un CMS, pero al mismo tiempo es fácil extender su funcionalidad a través de plugins.

Los plugins añaden características al CMS como protecciones de seguridad, gestión avanzada de usuarios, integración con plataformas de terceros e incluso funcionalidad de tiendas en línea (e-commerce) o plataformas educativas online.

Adicionalmente, a través de plugins se puede incrementar plantillas gráficas o temas gráficos, que modifican la apariencia del sitio de acuerdo a lo deseado por el cliente.

Todos los archivos que forman parte de estas extensiones de funcionalidad son almacenados en la carpeta wp-content/plugins o wp-content/themes, y son gestionados por el administrador del CMS.

wp-content

Cabe señalar aparte este directorio, ya que como se explico en la arquitectura, allí se almacenan los archivos de la funcionalidad no estándar de WordPress.

Además en la carpeta wp-content/uploads, se almacenan los archivos multimedia del CMS (fotos, video y documentos).

Entonces, es de especial importancia entender que su contenido es dinámico, y que por lo tanto su contenido debería ser el mismo en caso de tener dos o más servidores que provean funcionalidad como un solo CMS.

Más adelante, veremos que es necesario externalizar esta carpeta, para permitir un escalamiento del CMS WordPress con más de un servidor.

Implementando WordPress en AWS en 5 minutos

Para implementar WordPress en AWS, inicialmente desde un punto de vista monolítico, vamos a utilizar el servicio de AWS llamado Amazon Lightsail (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/home), porque nos da las herramientas más adecuadas para este primer paso.

Una vez dentro del servicio, creamos una instancia (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/create/instance).

Luego seleccionamos el blueprint WordPress

Selecciona el plan mínimo (instance plan) para esta prueba y da finalizar.

En 5 minutos tendrás la instancia lista.

Deberías ver el servidor aprovisionado en la región Ohio Zone A.

Adicionalmente para los siguientes pasos, requieres saber que versión exacta de MySQL o MariaDB tienen instalado. Para esto puedes ir a la página http://<servidor-ip>/wp-admin/site-health.php?tab=debug y en la pestaña “Database” encontrarás esa información.

El usuario es “user” y el password lo puedes saber consultando el archivo “/home/bitnami/bitnami_credentials” mediante el terminal (icono siguiente).

Habilitando VPC Peering en Amazon Lightsail

En primer lugar debemos habilitar el VPC Peering entre Amazon Lightsail y los recursos aprovisionados fuera de este servicio, como es el caso de una base de datos Amazon RDS MySQL o unidad de red NFS gestionada con el servicioAmazon EFS.

Para esto ve a Amazon Lightsail (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/home).

En la esquina superior derecha encontraras el menú “Account”, allí selecciona la opción también llamada “Account”.

En la pestaña “Advanced” vas a encontrar las opciones “VPC Peering” donde debes habilitarlo para los recursos aprovisionados fuera de Amazon Lightsail (en mi caso en Ohio).

Listo, ahora desde Amazon Lightsail podrás ver a nivel de red (exactamente de VPC) los recursos desplegados en la region de Ohio.

Conectando WordPress con Amazon RDS

El primer paso para poder aspirar a un esquema altamente disponible y resiliente es separar la base de datos.

En la implementación de WordPress en AWS usando un blueprint de Amazon Lightsail, el servidor resultante tiene tanto WordPress como la base de datos. Eso no es escalable dado que, a la base de datos, no podríamos ponerla en un esquema de alta disponibilidad sin afectar el todo.

Vamos a externalizar la base de datos con Amazon RDS, que nos permitirá en su modalidad Multi-AZ implementar este requerimiento.

Primero vamos a aprovisionar la base de datos en Amazon RDS (https://us-east-1.console.aws.amazon.com/rds/home).

En la parte superior derecha asegúrate que estas en la misma región donde creaste el servidor en Amazon Lightsail (en mi caso, si miras el gráfico es en Ohio Zona A)

Para la configuración elige las siguientes opciones:

• Creación estándar.
• Engine MariaDB con la versión 10.6.12 de acuerdo a lo identificado al crear el servidor en Amazon Lghtsail.
• Template Dev/Test para permitir Multi-AZ.
• Coloca una clave maestra (solo caracteres alfanuméricos).
• Tipo de instancia db.m6g.large por ser la menos costosa al día de esta publicación.
• Opción “Multi-AZ DB instance” para despliegue, creando una instancia standby.
• En configuraciones adicionales, crear una base de de datos inicial, como por ejemplo “wordpress”.
• Las demás opciones por defecto

La creación de una base de datos Multi-AZ va a tomar entre 10 a 20 minutos, por lo que deberás esperar antes de poder seguir al siguiente paso.

Aprovisionar una base de datos en Amazon RDS es fácil, pero configurarla apropiadamente de acuerdo a tu requerimiento real requiere conocer más este servicio. Esto tanto para no incurrir en gastos como para no subestimar o sobrestimar la instancia apropiada.

Si deseas conocer mas de este servicios te invito a visitar la Introducción a las bases de datos relacionales en Amazon RDS.

Por último obtén el endpoint de tu nueva base de datos, en el detalle de la base de datos creada.

Habilitación el Grupo de Seguridad

La habilitación del VPC Peering anterior permite la conexión entre la VPC de la región de Amazon Lightsail con la VPC por defecto de la región Ohio para nuestra cuenta.

Sin embargo, no existe una regla que permita el acceso al puerto de la base de datos Amazon RDS aprovisionada. Esto se debe hacer modificando el el grupo de seguridad al que pertenece la base de datos. En mi caso el sg-238da74a:

Así que dando click en el mismo, puedes ir al grupo y adicionar un “Inbound rule” con la IP interna del servidor WordPress en Lightsail, de forma que pueda acceder al puerto 3306 a cualquier instancia que este en ese grupo.

Usando Amazon RDS con WordPress

Bien, una vez que tenemos la base de datos creada, el grupo de seguridad configurado y habilitado el VPC Peering, podemos iniciar el proceso de conexión de nuestra instalación WordPress con esta base de datos.

Este es un tema más bien relacionado a DBAs, pero vamos a dejar las principales ideas de la migración y conexión:

En la consola de Amazon Lighsail identifica la instancia creada y da clic en el icono de linea de comandos “Terminal”.

mysqldump -u root -p bitnami_wordpress > /tmp/backup.sql

Para encontrar el password consulta el siguiente archivo:

cat bitnami_application_password

Restaura los datos en el endpoint de tu nueva base de datos Amazon RDS, por ejemplo con:

mysql -u dbmasteruser -p dbwordpress -h ls-cee65cedbb6cf04dde8adaebc6723f90c1471ab8.cygwzfiaau2b.us-east-2.rds.amazonaws.com < /tmp/backup.sql

Detén la base de datos local con:

sudo /opt/bitnami/ctlscript.sh stop mariadb

Modifica el archivo wp-config.php en la sección de conexión para que tu WordPress apunte a la instancia Amazon RDS.

Normalmente este archivo está en: “/home/bitnami/stack/wordpress” y debes editarlo como root.

Reinicia el servidor apache:

sudo /opt/bitnami/ctlscript.sh restart apache

Excelente, en este punto tu servidor WordPress ya esta trabajando en conjunto con Amazon RDS.

Externalizando el sistema de archivos WordPress en Amazon EFS

Para independizar los archivos que son dinámicos en WordPress, es necesario externalizar idealmente toda la carpeta wp-content.

Sin embargo, muchos archivos de plugins PHP son ejecutados en tiempo real cuando los usuarios del sitio Web acceden al contenido del CMS. Por esta razón se debe combinar esta estrategia con otras técnicas de memoria cache de dichos archivos, de forma que su ejecución sea en memoria o no acudiendo al fuente del sistema de archivos.

En este tutorial de WordPress en AWS no vamos a tomar en cuenta la configuración de cache, pero es un tema que debes considerar en una implementación de estas características.

El primer paso es crear una unidad de disco en el servicio Amazon EFS (https://us-east-1.console.aws.amazon.com/efs/home).

Asegúrate que estés el la misma región del servidor en Amazon Lightsail.

A continuación, selecciona la opción personalizada (Customize) al crearlo y configura los siguiente:

• Ubica un nombre para tu unidad
• Selecciona “Enhanced” en las opciones de Performance y deja la sub opción “Elastic”.
• Deja todas las demás opciones por defecto hasta finalizar la creación.

Verás la lista de unidades EFS una vez creada la unidad. Selecciona de la lista la unidad que acabas de crear y ingresa a la edición de la misma.

En el detalle selecciona la pestaña “Access points” y crea uno para que a través de este puedan conectarse tus servidores WordPress.

Deja todas las opciones por defecto y crea el Access point.

Una vez creado ingresa al Access point y a continuación da clic en “Attach” para ver las instrucciones de como montar esta unidad EFS en los servidores.

Toma nota de ese comando que lo necesitaremos más adelante.

Habilitación el Grupo de Seguridad

Del mismo modo que al aprovisionar la base de datos, al crear una unidad de almacenamiento en red Amazon RDS, vas a necesitar crear una regla “Inbound rule” para permitir que el servidor de Amazon Lightsail pueda ver dicho recurso.

El VPC Peering no va a ser suficiente ya que te garantiza que exista una camino para que las redes se vean, pero no para acceder al recurso específico.

Entonces, lo primero es identificar a que grupo de seguridad pertenece esta unidad, y eso se lo puede ver en la pestaña networking al visualizar la unidad Amazon EFS.

En mi caso es el mismo al que pertenece la base de datos, el sg-283da74a. Sobre este adicionamos la regla para permitir el acceso desde la IP privada del servidor Amazon Lightsail al puerto 2049 que es el usado por el servicio Amazon EFS.

Ve entonces a los grupos de seguridad (https://us-east-2.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=us-east-2#SecurityGroups:) y ubica el mismo.

Adiciona la regla.

Listo, con esto tu servidor puede acceder a la unidad de red.

Conectar la unidad Amazon EFS con el servidor WordPress

La tarea aún no ha finalizado, pues debemos montar esta unidad en nuestro servidor Amazon Lightsail y redireccionar el contenido de wp-content en la instalación a esta unidad Amazon EFS.

A continuación , vamos a ingresar al servidor a través de la línea de comandos.

Una vez allí ejecutamos los siguientes comandos:

sudo apt-get install -y netcat
sudo apt-get install -y nfs-common
sudo apt-get install -y nfs-common

nc -zv <ip-access-point> 2049
sudo mkdir /mnt/efs
sudo mount -t nfs4 -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport <ip-access-point>:/ /mnt/efs

Ve al directorio de instalación de WordPress, normalmente en “/home/bitnami/stack/wordpress”.

Sincronizar directorio wp-content en /mnt/efs/wp-content/ (‘sudo rsync -a –progress wp-content/ /mnt/efs/wp-content/’)

Renombra los directorios: wp-content a wp-content_old (‘sudo mv wp-content wp-content_old’)

Elimina el directorio antiguo y crea un symlink al nuevo para wp-content

sudo rm -Rf ./wp-content
sudo ln -s /mnt/efs/wp-content/ ./wp-content

Desactiva y desinstala el plugin jetpack (por un tema de cache), y a continuación reinicia el servidor apache:

sudo wp plugin deactivate jetpack
sudo wp plugin uninstall jetpack
sudo /opt/bitnami/ctlscript.sh restart apache

Felicitaciones, has conectado exitosamente tu instalación de WordPress con Amazon EFS, y de esta forma has externalizado tus archivos dinámicos.

Habilitando WordPress con Amazon Elastic Load Balancer (ELB)

Para implementar WordPress en AWS en alta disponibilidad y con tolerancia a fallos necesitamos más de un servidor que atienda las peticiones de los clientes.

Para esto AWS nos proveer de balanceadores de carga, que direccionarán las peticiones a el servidor menos cargado y que este disponible.

El primer paso es ir a la consola de Amazon Lightsail en la pestaña de opciones “Networking” (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/home/networking).

Creamos un balanceador con un nombre apropiado para nuestra instalación.

Al crear el balanceador, el siguiente paso es adicionar el servidor WordPress a este balanceador.

Ahora, ya tendrás publicado el balanceador y podrás acceder a tu sitio web a través de tu endpoint del mismo.

Implementando Alta Disponibilidad (HA) en WordPress

Finalmente vamos a crear un servidor adicional del mismo WordPress para adicionarlo a la configuración y obtener el beneficio de alta disponibilidad en caso de muchas peticiones y tolerancia a fallos en caso de que falle el original.

El primer paso es ingresar a la consola Amazon Lightsail (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/home/instances) y ingresar a la edición del servidor actual de WordPress.

En la pestaña “Snapshots” creamos un snapshot del servidor.

Creado el snapshot vamos a lanzar un servidor con este como template.

Asegúrate que el servidor a aprovisionar este en la misma región (en mi caso Ohio) y sea el mismo tipo de instancia.

Deja las demás opciones por defecto y dar “Crear Instancia”.

Ingresa a este nuevo servidor, a la línea de comandos.

Identifica la IP privada del servidor.

ip addr

Añade la IP (en mi caso 172.26.14.214) con “Inbound Rule” al grupo de seguridad sg-238da74a, de la siguiente forma:

• Una regla para acceso al puerto donde se accede a la unidad Amazon EFS.
• Una regla para acceso al puerto donde se accede a la base de datos Amazon RDS.

Monta la unidad Amazon EFS en el nuevo servidor con el mismo comando inicial del servidor original.

sudo mount -t nfs4 -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport 172.31.3.222:/ /mnt/efs

Listo, tu servidor esta lito para adicional al stack de servidores gestionados por el balanceador.

A continuación ve a Amazon Lightsail en la pestaña “Networking” (https://lightsail.aws.amazon.com/ls/webapp/home/networking), e ingresa al balanceador.

Adiciona el nuevo servidor al stack.

¡FELICITACIONES! haz implementado WordPress en AWS en alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Resumen de la arquitectura WordPress en AWS.

Acabamos de implementar WordPress en AWS en una arquitectura de alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Los punto a destacar son:

• Tenemos una base de datos redundante gracias a el aprovisionamiento en Amazon RDS Multi-AZ.
• Tenemos resiliencia en el sistema de archivos dinámico de WordPress gracias a la unidad aprovisionada en Amazon EFS.
• Tenemos alta disponibilidad y tolerancia a fallos, con dos servidores que entregan el servicio y un balanceador que gestiona las peticiones; esto gracias a Amazon Lightsail.

Video implementacion WordPress en AWS

Si deseas seguir este tutorial paso a paso en video puedes verlos aquí:

Recomendaciones

• Esta arquitectura es referencial, y por supuesto en una real hay muchas cosas que se pueden mejorar como el tema de cache, dimensionamiento de los tipos de instancias y adición de un CDN por ejemplo.
• Un tema delicado es Amazon EFS, puesto que la capacidad de I/O va a ser fundamental en el desempeño del todo. Por esto es importante optimizarla y monitorearla de forma contante.
• Hay que tomar en cuenta que la base de datos, en mi experiencia, es un 50% del desempeño del sitio. Al tener este recurso en Amazon RDS no obliga a pensar en las capacidades que tiene que tener, en red en I/O y el afinamiento de performance. Además al estar en un esquema Multi-AZ, cualquier cambio puede tardar más de 20 minutos, por lo tanto en importante seleccionar las opciones de este recurso con cuidado y a vista de un 50% adicional de rendimiento.
• Hay temas omitidos acá, como los certificados SSL, que son un no negociable en un esquema de producción.
• Adicionar un CDN es una fantástica idea, por dos motivo principales: uno el performance que se ba a ganar en la solicitud de recursos de imágenes y multimedia, y, la más importante es que nos va a ayudar a minimizar múltiples ataques de red previamente a la solicitud al servicio WordPress.
• Exite un whitepaper dedicado a las mejores prácticas de este caso de uso, lo puedes mirar en Mejores prácticas para WordPress en AWS.

Esperamos que sea útil esta tutoríal para implementar WordPress en AWS en HA y Failover y les animamos para que dejen sus comentarios y opiniones para aprender en comunidad.

Contenido:

• ¿Qué es AWS?
• Regiones en AWS
• ¿Cuáles son los principales servicios de AWS?
• Seguridad
• Costos

¿Qué es AWS?

Amazon Web Services o AWS es una compañía que ofrece más de 200 servicios de cómputo a sus clientes, tanto de tipo Infraestructura como servicio (IaaS), Plataforma como servicio (PaaS), Base de Datos como servicio (BaaS) y Software como servicio (SaaS).

Regiones en AWS

AWS ofrece estos servicios a través de decenas de centros de datos (data centers) en más de 29 regiones geográficas en todos los continentes del mundo: América del Norte, América del sur, Europa, Medio Oriente, África, Oceanía y Asia del Pacífico.

Esto por supuesto representa una red global, que garantiza la menor latencia desde cualquier lugar del mundo, y que además está potenciada por otros cientos de centros de datos más cercanos y más pequeños, distribuidos geográficamente llamados “edge locations” que mantienen servicios de caché y endpoints mucho más cercanos por país.

Ninguna otra Nube, al día de esta publicación, tiene la cobertura. que ofrece AWS.

¿Cuáles son los principales servicios de AWS?

Es difícil decidir cuáles son los servicios que vamos a exponer aquí, pues todos son principales dependiendo del caso de negocio que requieras.
El enfoque a continuación va a ser detallar los servicios agrupados por área de uso de los mismos:

Puedes basarte en esta página de Documentación de AWS para ver una lista completa de los servicios.

La mayor parte de servicios traen por defecto incorporadas opciones para escalabilidad y alta disponibilidad, por lo que es una gran ventaja para tu esfuerzo de operaciones.

Seguridad

Es un tema muy muy amplio en AWS y el pilar más importante de Una Buena Arquitectura en AWS, sin embargo, te puedo comentar que AWS cumple con todos los estándares internacionales de seguridad con respecto a infraestructura y gobierno en sus servicios; puedes encontrar más información en “Seguridades en la Nube AWS: Que opciones tenemos”.

Costos

Esto es un tema esencial para todas las organizaciones, y es que el modelo de costos de AWS, permitió a muchas empresas innovar y experimentar con riesgos más bajos. Básicamente hay dos modelos:

• On Demand: que es donde pagas por el tiempo que uses el servicio de cómputo, y es ideal para probar y arrancar nuevos servicios de tu empresa.
• 1-3 años: aquí tienes la opción de un menor costo por el uso de cada servicio y puedes pagarlo por adelantado, con un importante descuento; o mensualmente por adelantado, en donde el descuento es menor, pero es mucho mejor que la modalidad On Demand.

Pensamientos Finales

AWS es un proveedor de Computación en la Nube que sin duda ofrece más que servidores a sus clientes. Ofrece oportunidad y velocidad de experimentación e innovación a sus clientes, simplificando el acceso a tecnologías, con bajos costos y reducción del riesgo.

Hemos visto en este artículo ¿qué es AWS? Y ¿cuáles son los principales servicios de AWS?. Sin embargo, quedaron muchos servicios por fuera de la lista dado que es una introducción, por lo que se recomienda acudir a un experto en estas tecnologías si deseas saber más de sus opciones.

La distribución regional de cómputo a lo largo de todo el mundo es única de AWS y por lejos asegura la menor latencia y mayor rendimiento a tus aplicaciones, lo cual es sin duda un factor de decisión importante.

La seguridad en la prioridad No. 1 de AWS, por lo que puedes estar tranquilo que tienes opciones para llegar tan lejos como desees en este aspecto y diseñar sistemas seguros.

Finalmente, el modelo de costos de AWS habilita a las empresas, desde startups hasta corporaciones, a implementar nuevos servicios digitales con velocidad, menor inversión y una reducción del riesgo significativa. De hecho, en la actualidad muchas empresas optan por una estrategia de costos basada en OPEX.

Amazon Lightsail, en más que un servicio, en realidad es un conjunto de servicios de AWS con la visión de tener un completo control de costos y una simplificación de administración.

El enfoque, es poder acceder a una arquitectura de CERO a failover, con una reducción importante de complejidad en la configuración y un control completo de los costos, y claro, más la velocidad, rentabilidad y oportunidad de innovación que ofrece AWS para tu empresa.

Una Arquitectura de CERO a failover

Para efectos de explicar los servicios de Amazon Lightsail, vamos a tomar como referencia la siguiente arquitectura que nos da alta disponibilidad y failover.

Evidentemente, la arquitectura puede ser mucho mejor y dependerá de tu requerimiento, pero vamos a asumirla como la deseada para una aplicación monolítica Web.

Vamos a empezar de atrás hacia adelante:

Base de Datos

Amazon Lightsail nos ofrece el servicio de Amazon RDS para motores MySQL y PostgreSQL a un costo fijo, con varias opciones de rendimiento, que van desde 1 GB hasta 8 GB.

Adicionalmente una de las grandes ventajas es que Amazon RDS es una solución completamente administrada, es decir no te encargas de instalar, administrar, parchear o respaldar la base de datos.

Una opción interesante que posibilita el Failover a través de su configuración Multi-AZ, en donde Amazon RDS se encargará automáticamente del switch en caso de falla.

Servidores de Aplicación

Las instancias de servidores para tu aplicación Web, son aprovisionadas para tu caso de negocio con el servicio Amazon EC2, de igual forma con costo fijo, en donde puedes elegir instancias de entre 2GB a 32GB.

Te ofrece además, la posibilidad de seleccionar el Sistema Operativo Linux más adecuado a tu aplicación, estando entre los principales: CentOS, Ubuntu y Amazon Linux 2.

Una de las ventajas, en mi opinión, es que te da la opción de la instalación optimizada de aplicaciones de Software más comunes en hosting como WordPress, Joomla y Prestashop entre otros o, la instalación de Software necesario para tus aplicaciones Web como LAMP, Node.js o Nginx.

Balanceador de Carga

Uno de los componente claves de un esquema de alta disponibilidad es tener una balanceador de carga, que puede afrontar un eventual fallo de un servidor o gestionar alto tráfico de peticiones entre varios servidores.

Con Amazon Lightsail puedes aprovisionar un balanceador con la tecnología de su servicio Elastic Load Balancer.

Este balanceador permitirá monitorear la salud de los servidores destino, balancear la carga y enrutar el tráfico con protocolos HTTP y HTTPS, y, de igual forma tiene un costo fijo mensual para tu estrategia de costos fijos.

CDN

Bien, como sabes, un CDN nos ayuda a servir todos esos recursos que no cambian en nuestra aplicación Web, como imágenes, hojas de estilo y librerías JavaScript. Esto supone una gran ventaja, pues la experiencia del cliente al consumir la aplicación va a ser mucho más rápida en ese aspecto.

Amazon Lightsail nos ofrece una distribución CDN en la cual se va a almacenar en cache estos contenidos y serán servidor de forma acelerado a tu usuario dependiendo de la región del mundo, en los más de 300 data centers de AWS alrededor del mundo.

Otros Servicios

Es importante mencionar que Amazon Lightsail también tiene la posibilidad de aprovisionar otros servicios que contribuyen a tu estrategia de arquitectura. Así podemos mencionar a los siguientes:

Contenedores

Amazon Lightsail te permite aprovisionar contenedores para servir tus aplicaciones. Bajo una administración de costos fijos puedes aprovisionar nodos desde 512MB hasta 8GB de RAM, y, hasta 20 nodos por región, lo que te da la posibilidad de correr desde microservicios hasta aplicaciones completas contenerizadas.

El servicio te proporciona un endpoint del clúster de contenedores a donde puedes apuntar tus peticiones, abstrayéndote de toda la complejidad que puede significar aprovisionar y gestionar un clúster de contenerización.

Cabe mencionar aquí, que puedes monitorear el clúster, incrementar su capacidad de forma automática o manual y sincronizar tus imágenes de contenedores con un servicio de registro como Amazon ECR u otro.

Certificados SSL

Todos los endpoints tanto del CDN, balanceador de carga y clúster de servidores, suelen requerir, y se recomienda encarecidamente, el uso de protocolo HTTPS para su acceso. Este requiere de generación de certificados SSL y su asociación con dominios de internet.

Para esto Amazon Lightsail te permite crear los certificados, firmados por Amazon como entidad certificadora oficial, y asociarlos a estos dominios sin costo en cualquiera de sus servicios (incluso en los que no son a través de Amazon Lightsail) de forma amigable.

IPs estáticas

A menudo, especialmente para backend se suele requerir tener IPs estáticas para los servidores aprovisionados, de forma que las instancias creadas, que al principio tienen una IP pública temporal, no pierdan su IP al ser recreadas por actualizaciones o mantenimiento.

En este caso, Amazon Lightsail te permitirá tener IPs estáticas para tu arquitectura y asociarlas a tus instancias cuando lo desees. Es importante mencionar que las mismas no tienen costos siempre que están asociadas a una instancia.

Emparejamiento con otros servicios de AWS

Sabemos que la arquitectura base de este artículo, no es la adecuada en muchos casos, y a menudo se quiere tener acceso a un NFS (Amazon EFS), un almacenamiento de objetos como Amazon S3, otros servidores en Amazon EC2 o en general a otros servicios proporcionados por AWS.

Pensado en esto, Amazon Lightsail tiene la opción de activar la característica llamada VPC peering, la misma que permite a los recursos aprovisionados en Amazon Lightsail mirar a los recursos aprovisionados de toda la Nube AWS.

Esta configuración se activa desde la opción “Account → Advanced” de la consola de Amazon Lightsail y se empareja con la VPC por defecto de tu infraestructura en AWS normal.

¿Hasta dónde usar Amazon Lightsail?

Bueno, la idea siempre será optimizar costos, y mientras los mismos dentro de Amazon Lightsail sean menores a los causados con la misma arquitectura en el aprovisionamiento normal que llevaría en AWS, deberíamos considerar seguir con Amazon Lightsail.

Por otro lado tenemos ciertos requerimientos que no van a poder ser cumplidos con Amazon Lightsail, como demanda de instancias HPC (cómputo de alto rendimiento), bases de datos propietarias como Oracle, SQLServer, etc., servicios de colas como SQS, etc. en donde sería mejor opción un esquema de aprovisionamiento normal en AWS.

La otra principal razón en mi opinión, es la simplificación, pues una gestión de un esquema failover y de alta disponibilidad en aprovisionamiento normal en AWS, es mucho más complejo y demandante de conocimiento (empezando en como diseñar apropiadamente tu VPC), que hacerlo en Amazon Lightsail en donde hay muchas opciones por defecto que cubren el escenario.

Conclusiones

En este artículo hemos mirado como la solución, Amazon Lightsail un esquema de costo fijo AWS, representa una opción para esas empresa que prefieren tener un control total de la inversión en la Nube.

Amazon Lightsail permite crear esquemas de arquitectura que incluye desde un simple servidor hasta un esquema completo de alta disponibilidad y failover para sus aplicaciones.

Además, Amazon Lightsail cuenta con opciones de contenerización, con lo cual podrías aprovisionar arquitecturas que requieran microservicios y escalamiento contenerizado, de forma automática o manual.

Por otro lado y muy importante, hemos visto como los servicios aprovisionados en Amazon Lightsail pueden convivir con tus servicios aprovisionados en toda la Nube AWS a través de VPC peering, lo que te da opciones para seguir usando los otros servicios que no incluye Amazon Lightsail como Amazon S3, Amazon EFS, AWS Lambda, Amazon Redshift, etc.

Amazon Lightsail no es para todas las arquitecturas, y habrá que evaluar en términos de costo y carga de gestión, si es más apropiado utilizar un esquema tradicional o el simplificado que nos ofrece este servicio.