Curso de Cloud Computing y DevOps

Lección 1 • Panorama del paradigma de computación en la nube

Define la computación en la nube, su evolución desde la TI tradicional y sus características clave. Establece el vocabulario utilizado a lo largo del curso.

Lección 2 • Componentes centrales de infraestructura en la nube

Presenta máquinas virtuales, tipos de almacenamiento, primitivas de redes y servicios gestionados. Proporciona los bloques fundamentales para los laboratorios prácticos en capítulos posteriores.

Lección 3 • Modelos de servicio en la nube explicados

Cubre IaaS, PaaS y SaaS con casos de uso del mundo real. Conecta la elección del modelo de servicio con el costo, el control y la responsabilidad operativa.

Lección 4 • Economía de la nube y modelos de precios

Explica los precios de pago por uso, reservados y spot, junto con el análisis del costo total de propiedad. Permite tomar decisiones arquitectónicas con conciencia de costos.

Lección 1 • Acceso remoto seguro y SSH

Explica la autenticación por par de claves SSH, el tunneling y la transferencia segura de archivos. Establece los patrones de acceso seguro utilizados en todos los laboratorios prácticos posteriores.

Lección 2 • Firewalls y grupos de seguridad de red

Presenta las reglas de firewall, los grupos de seguridad y las listas de control de acceso a la red en entornos de nube. Prepara a los estudiantes para aplicar políticas de red de mínimo privilegio.

Lección 3 • Fundamentos de redes para la nube

Enseña conceptos de direccionamiento IP, subnetting, DNS y enrutamiento, esenciales para el diseño de redes en la nube. Conecta la teoría con tareas de configuración de redes virtuales.

Lección 1 • Estrategias de ramificación y fusión

Enseña la creación de ramas, fusión, rebase y resolución de conflictos. Conecta la estrategia de ramificación con la colaboración en equipo y la gestión de liberaciones.

Lección 2 • Repositorios remotos y colaboración

Explica los flujos de trabajo de push, pull, fetch y solicitud de extracción en plataformas alojadas. Prepara a los estudiantes para prácticas de desarrollo basadas en equipo.

Lección 3 • Flujos de trabajo de Git para equipos DevOps

Compara GitFlow, desarrollo basado en tronco y estrategias de feature flags. Alinea las prácticas de control de versiones con los requisitos del pipeline de CI/CD.

Lección 1 • Registros de contenedores y distribución de imágenes

Cubre el envío y la obtención de imágenes desde registros públicos y privados. Prepara a los estudiantes para la gestión de imágenes en pipelines de CI/CD.

Lección 2 • Construcción de imágenes Docker

Cubre la sintaxis de Dockerfile, el almacenamiento en caché de capas, las compilaciones multi-etapa y la optimización de imágenes. Permite directamente la creación de imágenes de aplicación listas para producción.

Lección 3 • Ejecución y gestión de contenedores

Enseña las opciones de ejecución de contenedores, montaje de volúmenes, variables de entorno y límites de recursos. Conecta la configuración de tiempo de ejecución con la confiabilidad de la aplicación.

Lección 4 • Docker Compose para aplicaciones de múltiples contenedores

Presenta la sintaxis del archivo Docker Compose para definir aplicaciones de múltiples servicios. Permite entornos de desarrollo local que reflejan la topología de producción.

Lección 1 • Arquitectura de Kubernetes y objetos centrales

Explica los componentes del plano de control, los nodos trabajadores y los objetos fundamentales de la API. Construye el modelo mental necesario para operar cualquier clúster de Kubernetes.

Lección 2 • Redes en Kubernetes e Ingress

Enseña los servicios ClusterIP, NodePort, LoadBalancer y los controladores Ingress. Permite el enrutamiento de tráfico externo y la comunicación servicio a servicio.

Lección 3 • Despliegue de aplicaciones en Kubernetes

Cubre la escritura de manifiestos, la aplicación de configuraciones y la gestión de despliegues progresivos. Conecta la configuración declarativa con la entrega confiable de aplicaciones.

Lección 4 • Escalamiento y gestión de recursos

Cubre el Autoscaler Horizontal de Pods, las solicitudes y límites de recursos, y el autoescalado del clúster. Asegura una operación de carga de trabajo rentable y resistente.

Lección 1 • Estado remoto y colaboración en equipo

Explica los backends remotos, el bloqueo de estado y el aislamiento de espacios de trabajo para flujos de trabajo en equipo. Previene conflictos de estado en entornos con múltiples ingenieros.

Lección 2 • Terraform en pipelines de CI/CD

Integra los pasos de plan y apply de Terraform en pipelines automatizados con verificaciones de políticas. Permite cambios de infraestructura seguros y auditables a la velocidad de entrega.

Lección 3 • Fundamentos y flujo de trabajo de Terraform

Presenta la sintaxis HCL, los proveedores, los recursos y el flujo de trabajo init-plan-apply. Establece la mentalidad declarativa central para la infraestructura como código.

Lección 4 • Módulos de Terraform y reutilización

Enseña la creación, composición y versionado de módulos para patrones de infraestructura reutilizables. Conecta el diseño modular con la gestión de infraestructura a escala de equipo.

Lección 1 • Construcción de etapas de prueba automatizadas

Cubre la automatización de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo dentro de los pipelines. Asegura que los puntos de control de calidad eviten que el código defectuoso llegue a producción.

Lección 2 • Seguridad en pipelines y puntos de control de cumplimiento

Integra análisis estático, escaneo de dependencias y verificaciones de cumplimiento en los pipelines. Aplica seguridad temprana para detectar vulnerabilidades antes del despliegue.

Lección 3 • Estrategias de despliegue y patrones de liberación

Explica las estrategias de despliegue blue-green, canary y progresivo con procedimientos de reversión. Permite liberaciones sin tiempo de inactividad con un radio de impacto controlado.

Lección 4 • Principios de CI/CD y anatomía del pipeline

Define la integración continua, la entrega continua y el despliegue continuo con conceptos de etapas del pipeline. Enmarca el valor de la automatización en la reducción del tiempo de entrega y las tasas de defectos.

Lección 1 • Pilares de observabilidad: métricas, registros y trazas

Presenta los tres pilares de la observabilidad y sus roles complementarios. Establece la base para construir una estrategia de monitoreo completa.

Lección 2 • Recolección de métricas y creación de tableros

Cubre la recolección de métricas de series de tiempo, reglas de alerta y diseño de tableros. Permite visibilidad en tiempo real del estado y rendimiento del sistema.

Lección 3 • Principios SRE y gestión de incidentes

Cubre SLIs, SLOs, presupuestos de error y procesos estructurados de respuesta a incidentes. Alinea la ingeniería de confiabilidad con los requisitos de disponibilidad del negocio.

Lección 4 • Trazabilidad distribuida y APM

Explica la propagación de trazas, el análisis de spans y el monitoreo del rendimiento de aplicaciones. Permite el diagnóstico de latencia de extremo a extremo en microservicios.