Cursos en esta ruta
Guía de Servicios Core de AWS
Entra a AWS desde cero y arma, con tus propias manos, una arquitectura real de punta a punta — sin poner una tarjeta de crédito. La guía usa el caso de Andes Cargo, una empresa de logística LATAM que necesita mover sus manifiestos de envío y su tracking de inventario de una laptop a la nube, y con ese hilo construye el modelo mental de "la nube" (servicio gestionado, responsabilidad compartida, regiones y zonas de disponibilidad) y los cuatro servicios que sostienen el 80% de lo que se construye en AWS: IAM (identidad y mínimo privilegio), S3 (almacenamiento de objetos), EC2 + VPC (cómputo y la red mínima) y Lambda + DynamoDB (procesamiento por eventos y base de datos NoSQL). Todo corre contra LocalStack, el emulador que replica la API real de AWS en Docker, así que cada comando es el mismo `aws`/`awslocal` que se usaría en una cuenta real, con salidas JSON literales y verificadas. El hilo es acumulativo: la VPC del módulo 2 sostiene la instancia EC2 del módulo 5, los roles IAM del módulo 3 se adjuntan a Lambda y a EC2, el bucket S3 del módulo 4 dispara la función Lambda del módulo 6, que escribe en la tabla DynamoDB del módulo 7 — y el capstone del módulo 8 corre ese flujo completo, de la subida de un archivo a la consulta final, con evidencia ejecutada de cada paso. Es la guía que abre el ecosistema AWS Cloud: no enseña Terraform, contenedores, Kubernetes, CI/CD, SRE ni seguridad multi-cuenta — construye el cimiento sobre el que esas guías hermanas profundizan.
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Guía de Fundamentos de Docker
Domina Docker aplicado a aplicaciones AI: construye imágenes optimizadas, containeriza apps FastAPI + LLM, orquesta stacks multi-servicio con Docker Compose (API + ChromaDB + Redis), y aplica best practices de producción incluyendo multi-stage builds, secrets management y health checks. 8 módulos progresivos que te llevan de tu primer container a un stack AI production-ready con un solo comando. La puerta de entrada a producción en el AI Engineering Path.
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Guía de Despliegue e Infraestructura Cloud
Domina las estrategias de deployment para sistemas AI: cuándo usar Local, Serverless, Managed o Self-hosted; aprende AWS (S3, Lambda, SageMaker básico) con LocalStack sin coste; evalúa alternativas modernas (Render, Railway, Fly.io); y construye una decision matrix completa para elegir la estrategia correcta. De containers Docker a sistemas AI desplegados en producción.
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Guía de Terraform e IaC
Toma el stack de Andes Cargo que en la Guía de Servicios Core de AWS se creó a mano, comando por comando, y le enseña a dejar de crear infraestructura a mano para empezar a declararla. La guía cubre HCL en profundidad (`resource`, `data`, `variable`, `output`, `locals`, `module`), el ciclo `init`/`plan`/`apply`/`destroy` y la idempotencia que lo sostiene, y dedica el módulo de mayor peso al `state` de Terraform: qué es, por qué es la fuente de verdad, cómo se detecta el drift, cómo se importa infraestructura que ya existe (el mismo problema real de Andes Cargo, creada a mano en la guía anterior) y por qué un state mal resguardado es uno de los riesgos de seguridad menos enseñados de la disciplina. Construye dos módulos reutilizables (`s3-bucket`, `iam-role`) y los usa para declarar los mismos cuatro recursos canónicos de Andes Cargo — el bucket, los dos roles IAM y la función Lambda con su tabla DynamoDB — probando que un solo `terraform apply` recrea lo que antes exigía un checklist manual, y que un solo `terraform destroy` lo limpia todo. El capstone corre el mismo código con OpenTofu, el fork open source de Terraform, y dedica una lección al incidente real de marzo de 2026 donde un agente de IA corrió un `terraform destroy` contra infraestructura de producción sin que nadie revisara el `plan` con atención — instalando la regla de que ningún `apply` ni `destroy` corre sin leer el plan completo primero. Todo corre $0 contra el mismo laboratorio LocalStack de la guía anterior.
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Guía de Serverless y Contenedores en AWS
Continúa directo desde la Guía de Servicios Core de AWS, con el mismo caso Andes Cargo y el mismo laboratorio LocalStack, para enseñar las dos formas reales en que se diseña cómputo en AWS de producción: serverless a fondo y contenedores. La función Lambda que procesaba manifiestos se convierte en una función de producción con layers, concurrencia y secrets; se envuelve en un workflow de Step Functions con reintentos y manejo de error explícito; el trigger directo de S3 se desacopla con un bus de eventos en EventBridge, con su propia cola de dead-letter; y una API Gateway REST unifica el acceso HTTP a todo lo que Andes Cargo expone. Sobre ese mismo hilo, la guía construye `andes-cargo-status-api`, un servicio siempre activo (a diferencia de una función que solo corre por evento), empacado en Docker, publicado en un registro y corrido con el modelo de clusters/task definitions/services de ECS sobre Fargate. La guía es honesta sobre una limitación real: el plan gratuito de LocalStack no incluye ECR ni ECS, así que esos dos módulos ejecutan la mecánica real con Docker liso y un registro local, y muestran la sintaxis y salida verificada de los comandos AWS como referencia, dejando el plan pago de LocalStack como camino opcional, nunca obligatorio. El capstone corre el flujo event-driven de punta a punta y documenta el camino del contenedor, cerrando con el criterio "cuándo Lambda, cuándo un contenedor" instalado desde el primer módulo.
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Guía de Monitoreo y Observabilidad
Domina la observabilidad de sistemas AI en producción con OpenTelemetry, el estándar de la industria en 2026. Aprende a instrumentar aplicaciones LLM con traces de prompts, embeddings y tool calls, crear dashboards para latency y cost, diseñar estrategias de alerting, implementar monitoring AI-específico (calidad de prompts, uso de tokens, model drift) y debuggear issues de producción como hallucinations y cost spikes. Integración con LangSmith y backends de monitoring.
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Guía de Kubernetes y EKS en Producción
Le da a Andes Cargo el orquestador que le faltaba: `andes-cargo-status-api`, el componente en contenedor que `aws-serverless-and-containers-guide` construyó pero dejó "documentado, nunca ejecutado" en ECS, finalmente corre de verdad contra un clúster Kubernetes real. Esta guía usa `kind` —Kubernetes real, no un simulador— como laboratorio $0, con el backbone ejecutable más fuerte del ecosistema hasta ahora: casi todo el contenido corre sin ningún límite de plan de pago. Construye las primitivas de carga de trabajo (Pod, Deployment, Service) hasta llevarlas a nivel de producción con configuración externalizada, `liveness`/`readiness`/`startup probes` y autoscaling horizontal por métricas reales; el modelo de red del clúster con `Ingress` y `NetworkPolicy`; GitOps pull-based real con ArgoCD sobre un repositorio Git propio (Gitea, corriendo dentro del mismo clúster) que converge el estado del sistema sin que nadie ejecute un `kubectl apply` manual; admission control real con dos motores (OPA Gatekeeper y Kyverno) que rechazan un objeto antes de que llegue a existir; y escaneo de la imagen de contenedor con Trivy. Cierra con un módulo específico de EKS —node groups, Fargate profiles, IRSA/EKS Pod Identity, autoscaling de nodos con Karpenter, el AWS Load Balancer Controller— mostrado y explicado a fondo pero declarado representativo con honestidad exacta: EKS solo está disponible en el plan Ultimate de LocalStack, y ni pagando reproduce fielmente el plano de control gestionado real. El capstone corre el sistema completo de punta a punta, con un cambio que pasa el gate y uno que el admission webhook detiene.
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Guía de CI/CD y GitOps sobre AWS
Toma el proyecto Terraform de Andes Cargo, terminado a mano en la Guía de Terraform e IaC, y le enseña a dejar de correr `terraform apply` desde la laptop para correrlo dentro de un pipeline. La guía distingue integración continua, entrega continua y despliegue continuo, define GitOps (Git como fuente de verdad de la infraestructura, no solo del código) y diseca la anatomía completa de un workflow de GitHub Actions. Construye el patrón estándar de la industria —`fmt`/`validate`/`plan` corridos en cada Pull Request como el artefacto que se revisa antes de fusionar, y `apply` corrido automáticamente solo al fusionar a `main`—, cubre el manejo de secretos y por qué una credencial de AWS de vida larga en un repositorio es el antipatrón de seguridad más citado del mercado, muestra el patrón OIDC federado en YAML real, y enseña ambientes con aprobación, control de concurrencia y detección de drift programada. El módulo de rollback enseña el patrón específico de infraestructura (revertir el commit, dejar que el mismo pipeline vuelva a aplicar) y construye un guardrail real que falla el job si un cambio intenta destruir la tabla de datos de Andes Cargo — retomando el incidente real de `terraform destroy` de la guía anterior desde la pregunta de si un pipeline lo habría evitado. Todo corre $0 y reproducible con `act`, la herramienta que ejecuta el YAML real de GitHub Actions en Docker local, contra el mismo laboratorio LocalStack de las guías anteriores — con honestidad explícita sobre lo que `act` no puede simular (aprobación de ambientes, branch protection, comentarios reales de PR) y una cita completa del punto donde ese límite aparece.
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Guía de SRE y Respuesta a Incidentes
Opera, con la disciplina de SRE, todo lo que las seis guías anteriores del ecosistema AWS Cloud ya construyeron sobre Andes Cargo: un sistema puede pasar el security gate y el cost gate y seguir fallando en producción, porque "confiable" no es un estado, es una medición. Esta guía enseña la matemática real de SLI/SLO/error budget con una calculadora en Python que corre de verdad, primero sobre datos fijos y después sobre métricas reales del Lambda de Andes Cargo leídas con CloudWatch, Prometheus, Grafana y trazas de Jaeger vía OpenTelemetry — observabilidad tratada como el insumo de esa matemática, no como una disciplina de instrumentación completa. Construye alerting basado en la tasa de consumo del error budget (burn rate multi-ventana, el patrón real de Google SRE) en vez de umbrales sueltos, y arma el ciclo de vida completo de un incidente con roles, niveles de severidad y una rotación de on-call diseñada con honestidad sobre su costo humano. Al centro de la guía, opera de punta a punta el incidente real Claude Code `destroy` que las tres guías anteriores del ecosistema ya usaron como advertencia: aquí se reconstruye su timeline, se clasifica su severidad, se declara y se mitiga con el marco recién construido, y se cierra con un postmortem sin culpa siguiendo la plantilla real de Google SRE y un runbook operativo verificado contra LocalStack. El capstone corre un incidente sintético nuevo, determinista, a través de la máquina completa.
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Guía de Seguridad Cloud y Guardrails
Toma el proyecto Terraform y el pipeline de Andes Cargo que las tres guías anteriores dejaron funcionando, y enseña que un pipeline en verde no es un pipeline seguro. Arranca con modelado de amenazas usando el framework STRIDE aplicado al inventario real de infraestructura de Andes Cargo, y produce un documento de modelo de amenazas que gobierna el resto de la guía. Construye de verdad la infraestructura de identidad federada OIDC (el identity provider, la trust policy de mínimo privilegio) contra LocalStack, siendo honesta sobre el límite exacto de lo que un laboratorio gratuito puede validar de un token real, y endurece a mínimo privilegio los roles IAM que Andes Cargo ya tiene. Migra los secretos de un archivo plano a SSM Parameter Store y Secrets Manager, y escanea el repositorio en busca de credenciales filtradas. El núcleo ejecutado de la guía es policy-as-code preventivo: escribe políticas Rego con `conftest`/OPA que evalúan el `plan` de Terraform antes de que exista la posibilidad de aplicarlo, reemplazando el guardrail artesanal construido a mano en la guía de CI/CD. Suma escaneo estático de infraestructura como código con Trivy y Checkov, y cadena de suministro de software real: genera un SBOM y firma/verifica un artefacto de despliegue con `cosign`, 100% offline, demostrando que la firma detecta manipulación de verdad. Cierra distinguiendo guardrails preventivos de detectivos y encadenando `conftest` → Trivy → `cosign` como un security gate real dentro del pipeline heredado, probado con un cambio que pasa y uno que se detiene antes de aplicar.
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Guía de FinOps y Guardrails de Costo
Le pone precio y presupuesto al proyecto Andes Cargo que las cuatro guías anteriores del ecosistema AWS Cloud ya construyeron y ya aseguraron: mismo caso, mismo LocalStack a costo $0, mismo pipeline de GitHub Actions. Un `plan` limpio, un pipeline seguro y un `apply` exitoso no dicen nada sobre si la decisión es financieramente sostenible — esta guía enseña FinOps como disciplina (Inform, Optimize, Operate) y construye, con Infracost, un estimado real en dólares del `terraform plan` antes de aplicarlo, sin necesitar cuenta de AWS. A partir de ahí arma un cost gate artesanal en el PR (dos escaneos, un delta calculado con `jq`, un umbral que detiene el `apply`) como tercer carril del pipeline, independiente del security gate ya existente; políticas de tagging de asignación de costo evaluadas con `conftest` en un directorio propio; presupuestos y alarmas de billing hasta donde LocalStack los permite verificar, con la razón técnica exacta cuando no; y rightsizing medido con números reales de Infracost, no con reglas de bolsillo, para decidir entre `PAY_PER_REQUEST` y `PROVISIONED` en DynamoDB. Cierra con un capstone que corre el cost gate y el security gate en paralelo sobre el mismo pipeline, sin fusionarlos nunca.
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Guía de Gen AI en Producción sobre AWS
Le agrega a Andes Cargo su primera carga de trabajo de IA generativa: un extractor que entra en escena cuando el parser determinista de manifiestos (heredado de las guías anteriores) no puede leer un texto libre, e invoca un modelo de Amazon Bedrock como camino de escalamiento, nunca como default. Esta es la única guía del ecosistema donde ninguna invocación real de un modelo corre dentro del laboratorio — Bedrock exige cuenta de pago y solo está disponible en el plan Ultimate de LocalStack — así que declara toda la infraestructura como código real (`terraform validate`/`plan` verificados de verdad, sin necesitar LocalStack ni una cuenta AWS), construye las seis políticas de Bedrock Guardrails como HCL y las complementa con una capa de defensa en profundidad propia (un scrubber de PII y un validador de esquema de salida, ambos deterministas y probados con `pytest`), extiende el security gate y el cost gate ya construidos por las guías hermanas (mínimo privilegio de IAM para `bedrock:InvokeModel`, una política de costo nueva) y calcula el costo por token con una calculadora propia, porque Infracost no puede fijarle precio a un supuesto de volumen que nadie declaró. Aplica el vocabulario de SLI/SLO a métricas de IA (tasa de escalamiento, tasa de bloqueo del guardrail, latencia) y cierra con un capstone que corre el camino barato de punta a punta y documenta con honestidad exacta dónde termina lo ejecutable y empieza lo representativo. No enseña prompt engineering, RAG, agentes ni evaluación semántica — eso es terreno de AI Engineering; esta guía enseña a operar, no a construir, el sistema de IA.
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Guía de Preparación AWS SAA
Prepara para el examen AWS Certified Solutions Architect – Associate (SAA-C03) con una ventaja concreta: en vez de explicar servicios sobre diapositivas, relee Andes Cargo —la infraestructura que las nueve guías anteriores del ecosistema AWS Cloud ya construyeron y operaron con las manos— a través del lente de los cuatro dominios oficiales del examen (Secure 30%, Resilient 26%, High-Performing 24%, Cost-Optimized 20%). A diferencia de esas nueve guías, esta rompe a propósito la regla de "todo comando corrió": preparar un examen no es construir infraestructura nueva, es consolidar vocabulario y criterio sobre lo que ya se operó, y aprender de forma honestamente conceptual —con diagramas de arquitectura de referencia, nunca fingiendo ejecución que no hay— los servicios que el examen exige y que ningún laboratorio $0 pudo tocar (RDS/Aurora, balanceo de carga real, Auto Scaling de EC2, CloudFront, almacenamiento y conectividad híbrida, servicios de migración). El corazón de la guía son las preguntas de práctica: 100% originales, nunca copiadas ni parafraseadas de bancos reales, con escenarios de Andes Cargo y de negocios ficticios nuevos, cada una con explicación completa de por qué la respuesta correcta lo es y por qué cada distractor falla. Cierra con un examen de práctica completo proporcionado a los pesos reales del examen, análisis de desempeño propio, estrategia del día del examen, y una reflexión honesta sobre para qué sirve realmente una certificación.
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Guía de Inglés Técnico y Empleabilidad
Aprende a trabajar y postularte en inglés: lee documentación sin traducir, escribe PRs, bug reports y documentos de diseño en inglés llano, sostén un standup y una demo en voz alta, y ejecuta una búsqueda de empleo con criterio de mercado. Los siete módulos parten de tu objetivo real —el puesto, el mercado y la brecha de inglés que te separan de él— y avanzan por los fundamentos de leer y escuchar inglés técnico, la comunicación escrita asíncrona (chat, issues, PRs, commits), la escritura de documentos técnicos en lenguaje llano (design docs, ADRs, READMEs, postmortems), el inglés técnico hablado (standups, reuniones, pair programming, demos), tus materiales profesionales (CV apto para ATS, LinkedIn, portafolio) y el proceso de contratación completo. El proyecto final es el Employability Kit: un dossier acumulativo y defendible en entrevista, con la ficha de objetivo, el portafolio con design doc y ADR, el paquete de comunicación asíncrona, el CV adaptado y tres grabaciones en inglés sin guion —pitch, demo y simulacro de entrevista.
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