Parte 17 — AWS: arquitectura, automatización y operación en producción

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Nivel: avanzado · Clases: 12 · Duración sugerida: 6–8 semanas

Integrar los casos AWS existentes en una ruta de producción con seguridad, costo, evidencia y destrucción.

Resultados de la parte

Al completar esta parte podrás explicar el dominio con lenguaje independiente del proveedor, implementar sus mecanismos esenciales, diagnosticar fallos y defender decisiones mediante evidencia, costo, seguridad y objetivos de confiabilidad.

Modelo mental

AWS se aprende como una progresión operativa: identidad federada, infraestructura declarativa, entrega, señales, recuperación y costo controlado.

Secuencia

Clases

ID	Clase	Laboratorio	Horas
205	Hosting progresivo con Amplify, S3 y CloudFront	`delivery`	4
206	OIDC de GitHub y GitLab hacia AWS sin secretos	`iam`	4
207	SAM, Lambda, API Gateway y despliegue serverless	`serverless`	4
208	DynamoDB por patrones de acceso y single-table design	`data`	4
209	Cognito, JWT authorizers, WAF y defensa en profundidad	`security`	4
210	EventBridge, SQS, DLQ, replay e idempotencia	`messaging`	4
211	CloudWatch, X-Ray y observabilidad como código	`observability`	4
212	ECR, ECS Fargate, ALB y autoscaling	`container`	4
213	EKS, IRSA, GitOps y operación de clúster	`kubernetes`	4
214	Budgets, Cost Explorer, etiquetado y FinOps automatizado	`finops`	4
215	Multi-región, Route 53, failover y game day	`reliability`	4
216	Proyecto: CloudShop productivo en AWS	`capstone`	8

Evaluación de la parte

35 % laboratorios y evidencia reproducible.
25 % retos verificables.
20 % decisiones y ADR.
10 % seguridad, confiabilidad y costo.
10 % proyecto integrador de la parte.

Se aprueba con 80 % de clases en nivel B o superior y el proyecto integrador reproducible.

Pauta bibliográfica

AWS Well-Architected Framework — AWS.
AWS Cookbook — Culkin y Zazon.
Serverless Architectures on AWS — Peter Sbarski.
Cloud FinOps — Storment y Fuller.