
El instructor Alejandro Guzmán presentará el resultado esperado del laboratorio de terraform que realizaremos.
Antes de iniciar nuestro proyecto, te enseñare a organizar los repositorios del proyecto y los repositorios de los modulos que crearemos en el laboratorio, incluyendo el directorio de lambdas.
Crearemos un archivo de configuración de proveedor que cierto nivel de seguridad para facilitar el desarrollo del proyecto.
Crearemos el modulo dynamodb, con el cual desplegaremos desde terraform una tabla de DynamoDB, con una hash key o llave principal y una llave de ordenación.
Continuaremos con el desarrollo del modulo Dynamodb.
Creamos en terraform un modulo de servicio para subir cualquier lambda, realizando compresión y upload de la lambda a AWS, todo desde Terraform.
Analizaremos en detalle cuales API utilizaremos para comprimir las lambdas y como configurarlas correctamente de forma modular.
Una vez comprimimos las lambda, vamos a crear una configuración para subir la lambda a la nube de AWS, analizaremos los parametros requeridos para las lambda en un modulo reutilizable con cualquier lambda.
Crearemos el rol de ejecución para las lambda, utilizaremos una API tipo "document" que nos permitirá definir la política en formato JSON y asociarla a la lambda.
Crearemos el rol para la tabla de dynamodb y la StepFunctions, utilizaremos una API tipo "document" que nos permitirá definir la política en formato JSON y asociarla tanto a una tabla DynamoDB como al componente StepFunctions.
Verificaremos el código que hemos creado y resolveremos algunos errores de sintaxis. Empezaremos a diseñar el modulo StepFunctions.
Crearemos los roles y políticas para las lambdas y la maquina de estado.
Aprenderemos a crear la definición de la StepFunctions mediante la asociación de los recursos tipo lambda que crearemos para el proyecto.
Definiremos las variables que utilizaremos para la maquina de estado.
Crearemos las lambda utilizando SDK Python. Las lambda serán estandarizadas para conectarse a la tabla de dynamodb y guardar su inicio de ejecución.
Realizaremos la ejecución final del proyecto completo. Repasaremos los integración de modulos, el formateo del codigo terraform, la validación del código, generación del plan de acción y despliegue de todos los componentes del laboratorio. Si tenemos algunos errores de sintaxis, aprendemos a evaluarlos y corregirlos.
Veremos el resultado de la ejecución 100% terraform sobre la nube de AWS, Veremos la ejecución de la maquina de estado con las lambda asociadas y validaremos su ejecución mediante los datos almacenados en la tabla de Dynamodb.
Hola, bienvenido al curso avanzado de Terraform. En esta ocasión, vamos a desarrollar un laboratorio completo y crearemos AWS Step Functions. El código que trabajaremos es completamente reutilizables, escrito en modulos y funcionan sin problema; puedes adaptar este modulo a tu proyecto y empezar a utilizarlo de inmediato.
Desarrollaremos un taller que te enseñará como crear una lambda, como comprimir y subir las lambda que crearemos a AWS. Desarrollaremos las lambdas con el SDK python de AWS e interactuaremos con una tabla de dynamoDB, que crearemos igualmente desde Terraform.
Todos los laboratorios han sido probados y certificados en su sintaxis y funcionamiento. Al final del curso, podrás descargar los fuentes del modulo y proyecto base para ser reutilizados.
No te pierdas otros cursos avanzados sobre Terraform donde estaré publicando componentes con cierto grado de complejidad, como por ejemplo, despliegue de RDS, despliegue de Kubernetes, Cluster de ECS, Cluster de MSK y muchos mas.
Recuerda consultar mediante mensaje directo cualquier duda que tengas sobre el contenido o desarrollo de los laboratorios, te responderé lo mas pronto posible. Si requieres ayuda en tus proyectos de integracion con Terraform estoy disponible para escuchar tus dudas, no solamente a nivel de la nube de AWS, sino tambien integraciones con las nubes de Azure y Google.