Introduccion

Cuando un equipo quiere escalar pipelines de datos sin aumentar overhead operativo, el enfoque serverless suele ser la opcion mas eficiente. En AWS, la combinacion S3 + Glue + Athena cubre gran parte de los casos de ETL analitico sin gestionar clusters permanentes.

El reto no es crear recursos una vez. El reto real es mantener consistencia entre entornos, cambios y equipos. Ahi es donde Terraform marca diferencia: convierte decisiones de infraestructura en codigo versionado, revisable y repetible.

Este articulo explica un patron practico para construir ETL serverless en AWS sin caer en complejidad innecesaria.

Objetivo de la arquitectura

1. Ingestar datos en S3 de forma ordenada.
2. Transformar datos con Glue Jobs.
3. Exponer datasets curados via Athena.
4. Gestionar toda la plataforma como IaC con Terraform.
5. Mantener coste y operacion bajo control.

Componentes base y responsabilidades

S3 como storage por capas

Separar rutas por estado del dato:

• bronze para ingesta.
• silver para limpieza y estandarizacion.
• gold para consumo analitico.

Esto facilita permisos, retencion y gobierno.

Glue para catalogacion y transformacion

Glue Crawler detecta esquemas, y Glue Jobs ejecuta transformaciones.

Buenas practicas:

• Scripts PySpark pequenos y modulares.
• Parametros por entorno.
• Logs y metricas habilitadas por defecto.

Athena como capa SQL

Athena permite consulta serverless sobre datos en S3, ideal para BI y validaciones operativas.

Clave de coste:

• Formato columnar.
• Particionado correcto.
• Evitar SELECT * en tablas pesadas.

Terraform como motor de despliegue

Terraform define y versiona:

• Buckets S3.
• Catalogo Glue.
• Jobs y roles IAM.
• Workgroups de Athena y configuraciones base.

Resultado: menos drift, mejor trazabilidad y despliegues consistentes.

Estructura de modulos Terraform recomendada

Un patron simple que funciona:

1. modules/storage
2. modules/catalog
3. modules/jobs
4. modules/query
5. environments/dev|staging|prod

Cada modulo debe exponer inputs claros y outputs reutilizables. Evita mega modulos monoliticos: dificultan testing y evolucion.

Flujo operativo sugerido

1. Commit de cambio de infraestructura.
2. Pull Request con terraform fmt + terraform validate.
3. terraform plan revisado por otro miembro del equipo.
4. Apply controlado por entorno.
5. Verificacion post deploy (jobs, catalogo, queries base).

Este flujo evita sorpresas en produccion y facilita auditoria de cambios.

Riesgos comunes y mitigaciones

Riesgo 1: permisos IAM demasiado amplios

Mitigacion:

• Principio de minimo privilegio.
• Roles separados por funcion (crawler, job, consulta).
• Revision periodica de politicas.

Riesgo 2: Glue Job acoplado a rutas duras

Mitigacion:

• Parametrizar rutas S3 por entorno.
• Evitar hardcoded en scripts.
• Mantener convencion de carpetas estable.

Riesgo 3: coste de Athena fuera de control

Mitigacion:

• Workgroups con limites.
• Formato Parquet y compresion.
• Particiones alineadas con filtros.

Riesgo 4: drift entre entornos

Mitigacion:

• Backend remoto con locking.
• Variables por entorno controladas.
• Prohibir cambios manuales en consola salvo emergencia.

Integracion con CI/CD

Tu IaC no deberia ejecutarse a mano de forma habitual. Integrar Terraform en pipeline aporta:

• Validacion automatica de cambios.
• Historial de planes/applies.
• Politicas antes de desplegar.
• Menor dependencia de conocimiento tribal.

Si quieres profundizar en este enfoque, revisa Pipeline CI/CD en AWS, donde detallo gates de calidad y rollback.

Relacion con calidad de datos

Una plataforma ETL serverless no es solo infraestructura. Debe incorporar controles de calidad:

• Validacion de esquemas.
• Reglas de negocio en transformaciones.
• Registro de rechazos.
• Alertas de fallos por lote.

Sin este bloque, puedes desplegar impecable y aun asi generar datos no confiables.

Hoja de ruta de adopcion en 3 iteraciones

Iteracion 1: baseline funcional

• Bucket por capas.
• Catalogo inicial.
• Primer Glue Job.
• Athena operativo para consultas base.

Iteracion 2: robustez

• Modulos Terraform maduros.
• Controles IAM refinados.
• Alertas de fallos en jobs.

Iteracion 3: escalado

• Multiples dominios de datos.
• Optimizacion de coste.
• CI/CD completo para infraestructura y jobs.

Checklist de produccion

• Terraform state remoto con locking.
• Roles IAM por servicio y entorno.
• Glue Jobs parametrizados.
• Athena optimizado en formato/particion.
• Alertas de fallos y seguimiento de ejecuciones.
• Runbook de recuperacion documentado.

Referencias recomendadas

• AWS Glue: What is AWS Glue?
• Amazon Athena User Guide
• AWS Prescriptive Guidance: Serverless ETL
• Terraform: Develop Modules

Cierre

El enfoque ETL serverless con Terraform funciona bien cuando combinas simplicidad de arquitectura con disciplina operativa. El objetivo no es solo “hacerlo serverless”, sino desplegar rapido sin perder control de calidad, seguridad y coste.

Siguiente paso practico: aplica este patron en un dominio pequeno durante dos sprints y mide tiempo de despliegue, tasa de fallo y coste por consulta.

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