Amazon Web Services (AWS) es la plataforma de servicios en la nube más utilizada del mundo, lanzada por Amazon en 2006. AWS ofrece más de 200 servicios que abarcan computación, almacenamiento, bases de datos, redes, inteligencia artificial, seguridad y herramientas DevOps, permitiendo a organizaciones de cualquier tamaño construir, desplegar y escalar aplicaciones en la nube sin necesidad de gestionar infraestructura física. Su modelo de pago por uso y su infraestructura global con decenas de regiones y zonas de disponibilidad la convierten en la opción preferida por startups y grandes empresas por igual.
El ecosistema de AWS se organiza en torno a servicios que se integran de forma nativa entre sí. Desde instancias EC2 con procesadores Graviton4 y aceleradores Trainium2 hasta funciones Lambda y contenedores serverless, pasando por almacenamiento S3, bases de datos DynamoDB, CDN CloudFront e IA generativa con Amazon Bedrock y Amazon Q, cada servicio resuelve una necesidad específica dentro de una arquitectura cloud moderna. El modelo de responsabilidad compartida, junto con IAM para gestión de acceso y servicios como CloudWatch y CloudTrail para monitorización y auditoría, proporciona un marco completo de seguridad y gobernanza.
Este curso te guía desde los conceptos fundamentales de computación en la nube hasta el diseño de arquitecturas completas en AWS siguiendo el Well-Architected Framework. Aprenderás a gestionar identidad y acceso con IAM, desplegar aplicaciones con EC2 y Lambda, almacenar datos en S3 y RDS, diseñar redes con VPC, construir APIs con API Gateway, automatizar despliegues con CloudFormation y CDK v2, integrar IA generativa con Amazon Bedrock, Amazon Q y SageMaker AI, y monitorizar y optimizar costes en entornos de producción. Todo ello con ejercicios prácticos (Bash, YAML CloudFormation, Python boto3) y un proyecto integrador serverless que reproduce un escenario real de infraestructura empresarial.
Qué incluye este itinerario
- Fundamentos: computación en la nube, infraestructura global de AWS, regiones, zonas de disponibilidad, consola, CLI y capa gratuita.
- IAM: usuarios, grupos, roles, políticas, MFA, Organizations y mejores prácticas de acceso.
- Computación: EC2 (instancias x86 y Graviton4, AMIs, security groups, EBS), Lambda, ECS/Fargate y Elastic Beanstalk.
- Almacenamiento: S3 (buckets, políticas, versionado, lifecycle), EBS, EFS, Glacier y clases de almacenamiento.
- Redes: VPC, subnets, tablas de rutas, NAT, Internet Gateway, security groups, NACLs, VPN, Direct Connect y Route 53.
- Bases de datos: RDS, Aurora, DynamoDB, ElastiCache y Redshift.
- Aplicaciones: API Gateway, SQS, SNS, EventBridge, Step Functions y CloudFront CDN.
- IA y ML: Amazon Bedrock (modelos fundacionales y Agents), Amazon Q Developer y Q Business, SageMaker AI y SageMaker Studio, Rekognition, Comprehend, Polly y AI Practitioner.
- DevOps moderno e IaC: AWS CLI v2 con Amazon Q Developer CLI, CloudFormation, CDK v2, AWS Amplify Gen2 para aplicaciones full-stack y aceleradores Trainium2 para inferencia.
- Seguridad y producción: CloudWatch, CloudTrail, AWS Config, Systems Manager, Cost Explorer y Well-Architected Framework.
Público objetivo
- Ingenieros cloud que necesitan diseñar y gestionar infraestructura escalable en AWS para aplicaciones de producción.
- Desarrolladores backend que buscan desplegar aplicaciones serverless y basadas en contenedores en la nube de Amazon.
- Administradores de sistemas que quieren migrar cargas de trabajo on-premise a AWS y automatizar la gestión de infraestructura.
- Arquitectos de soluciones que diseñan arquitecturas cloud siguiendo las mejores prácticas del Well-Architected Framework.
- Profesionales que preparan certificaciones AWS (Cloud Practitioner, Solutions Architect, AI Practitioner) y buscan una base sólida.
- Estudiantes de informática que desean adquirir competencias cloud demandadas en el mercado laboral actual.
Prerrequisitos: conocimientos básicos de redes (IP, DNS, puertos), familiaridad con la línea de comandos (Bash o PowerShell) y conceptos generales de desarrollo de software. No se requiere experiencia previa con AWS ni con otros proveedores cloud. Es recomendable disponer de una cuenta de AWS con acceso a la capa gratuita para realizar los ejercicios prácticos.