Construyendo una API Todo Serverless con AWS y Terraform Guía completa de aprendizaje
Introducción Este artículo explica paso a paso cómo crear y desplegar una API Todo serverless utilizando servicios de AWS y Terraform. Incluye conceptos clave, arquitectura, buenas prácticas, optimización de costes y seguridad. Además presentamos a Q2BSTUDIO empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especialista en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure que puede ayudar a llevar este proyecto a producción.
Qué es Serverless Computing Serverless es un modelo de computación en la nube donde no gestionas servidores directamente. El proveedor cloud se encarga del aprovisionamiento escalado y mantenimiento. Solo pagas por el tiempo de ejecución real del código. Esto facilita desarrollar aplicaciones a medida y software a medida con mayor rapidez y menor coste operativo.
Beneficios principales No gestión de servidores Auto escalado Pago por uso Alta disponibilidad Desarrollo más rápido Ideal para soluciones de inteligencia artificial e ia para empresas y para integrar agentes IA en flujos de trabajo empresariales.
Proyecto Todo API Serverless Resumen construiremos una API Todo con arquitectura serverless que soporta los endpoints principales GET /tasks para listar tareas POST /tasks para crear tareas DELETE /tasks slash id para eliminar tareas La arquitectura emplea AWS Lambda API Gateway DynamoDB y Terraform como Infrastructure as Code.
Tecnologías utilizadas AWS Lambda para lógica de negocio serverless API Gateway para endpoints REST DynamoDB como base de datos NoSQL serverless Terraform para gestionar la infraestructura como código Python como runtime de las funciones Lambda
Arquitectura y componentes AWS Lambda Lambda ejecuta el código Python en respuesta a solicitudes HTTP desde API Gateway. Configuración recomendada runtime Python 3.11 memoria 128 MB timeout 30 segundos handler lambda_function.lambda_handler Lambda contiene la lógica para listar crear y eliminar tareas y se integra con DynamoDB mediante boto3.
Amazon API Gateway API Gateway actúa como puerta de entrada gestionando HTTPS CORS enrutamiento validación y transformación de peticiones y respuestas. Permite controlar cuotas y políticas de seguridad para proteger los endpoints.
Amazon DynamoDB DynamoDB es la base de datos NoSQL que escala automáticamente. Configuración recomendada modo de facturación pay per request clave primaria id tipo String y atributos como title description completed created_at updated_at DynamoDB ofrece cifrado en reposo y tránsito además de control de acceso mediante IAM.
Terraform como Infrastructure as Code Terraform permite definir toda la infraestructura en ficheros reproducibles y versionables. Archivos clave main.tf lambda.tf api_gateway.tf dynamodb.tf variables.tf outputs.tf Con Terraform se gestionan roles IAM políticas despliegue de funciones Lambda configuración de API Gateway y creación de la tabla DynamoDB.
Despliegue y flujo de trabajo Requisitos instalar Terraform awscli configurar credenciales AWS Clonar el repositorio https github com bansikah22 aws-serverless-demo Crear paquete Lambda con script incluido Ejecutar Terraform plan y Terraform apply o usar los scripts de despliegue automatizados del repositorio Para pruebas obtener la URL del API desde la salida de Terraform y realizar peticiones curl o usar Postman
Optimización de costes Serverless reduce costes eliminando servidores ociosos y permitiendo pagar solo por uso. Buenas prácticas ajustar memoria de Lambda en función de latencia y coste optimizar consultas en DynamoDB aprovechar niveles gratuitos de AWS y revisar patrones de uso para ajustar configuraciones y mantener costes controlados.
Seguridad Mejores prácticas aplicar principio de least privilege en roles IAM concediendo solo permisos necesarios para dynamodb GetItem PutItem DeleteItem Scan utilizar HTTPS y configurar CORS en API Gateway habilitar validación de peticiones y límites de tasa cifrado en reposo y en tránsito para DynamoDB y auditoría y logs en CloudWatch.
Monitorización y observabilidad Integrar CloudWatch para logs y métricas Lambda registros estructurados métricas de API Gateway como count latency y errores métricas de DynamoDB lecturas escrituras y throttles Crear dashboards y alarmas para detectar anomalías y mantener la aplicación operativa.
Rendimiento y escalabilidad Características típicas cold start inicial 100 a 500 ms starts en caliente 10 a 100 ms operaciones DynamoDB 1 a 20 ms tiempo de respuesta total típico 50 a 500 ms Factores que influyen memoria código región y complejidad de consultas Lambda escala automáticamente y API Gateway y DynamoDB soportan altos volúmenes de tráfico.
Flujo de desarrollo local Crear paquete Lambda con scripts incluidos realizar terraform plan revisar cambios y desplegar con terraform apply o con make deploy Ejecutar pruebas automáticas linting y formateo antes de merge y usar entornos separados para desarrollo staging y producción.
Lecciones aprendidas Infrastructure as Code es esencial para reproducibilidad y control Documentation completa acelera la adopción y facilita contribuciones El manejo robusto de errores y códigos HTTP adecuados es crítico para producción Monitorización continua con CloudWatch ayuda a diagnosticar y solucionar problemas rápidamente.
Mejoras futuras Integrar autenticación con AWS Cognito o soluciones externas Implementar caché con CloudFront o Redis Crear pipelines CI CD con GitHub Actions o Azure DevOps Desarrollar frontend con React o Vue implementar categorías búsqueda y filtrado añadir dashboards avanzados en Power BI y ampliar capacidades de inteligencia artificial con agentes IA y modelos personalizados para casos de uso empresariales.
Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio implementaciones de power bi y consultoría de ia para empresas Nuestro equipo diseña soluciones escalables seguras y adaptadas a las necesidades del cliente desde portales web y aplicaciones móviles hasta agentes IA y sistemas de analítica avanzada.
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Conclusión Construir una API Todo serverless con AWS y Terraform ofrece ventajas de coste escalabilidad y rapidez de desarrollo. Combinando buenas prácticas de seguridad monitorización y Terraform como IAC se obtiene una solución lista para producción Si buscas apoyo para desplegar soluciones serverless o desarrollar aplicaciones a medida Q2BSTUDIO ofrece servicios integrales desde consultoría hasta entrega y soporte continuo.
Comienza hoy Si quieres acceder al código fuente y a la guía completa consulta el repositorio https github com bansikah22 aws-serverless-demo o contacta con Q2BSTUDIO para una asesoría personalizada en aplicaciones a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio con Power BI agentes IA y más
Recursos documentacion oficial AWS Lambda AWS API Gateway DynamoDB Terraform y Serverless Framework son lecturas recomendadas para profundizar y complementar esta guía
Gracias por leer Happy coding