Comencem el capítol de missatgeria i esdeveniments, les peces que connecten els diferents components d’una arquitectura moderna. La primera i més fonamental és SQS (Simple Queue Service): el servei de cues d’AWS. Ja l’hem vist com a trigger de Lambda (subcapítol 14.2); ara l’entendrem a fons.
El problema: connectar serveis sense que depenguin els uns dels altres
Imagina una botiga online. Quan un client fa una comanda, cal: cobrar, actualitzar l’inventari, enviar un correu, avisar el magatzem... Si el servei que rep la comanda hagués de fer tot això de cop i esperar que cada pas acabi, seria lent i fràgil: si el servei de correu està caigut, es perd la comanda sencera?
La solució és desacoblar els serveis amb una cua al mig. El servei de comandes només deixa un «missatge» («processa aquesta comanda») a la cua i segueix amb la seva feina. Altres serveis van traient missatges de la cua i processant-los al seu ritme.
Què és una cua SQS
Una cua és com una llista de tasques pendents compartida. Un servei posa missatges (tasques) per un costat, i un altre servei els treu i els processa per l’altre.
Productor Cua SQS Consumidor
(posa missatges) [msg][msg][msg][msg] (treu i processa)
│ ──────────────► ──────────────► │- Productor: qui crea missatges i els posa a la cua (ex. el servei de comandes).
- Consumidor: qui treu missatges i els processa (ex. una Lambda o un servidor).
Analogia: una cua SQS és com la comanda en un restaurant. El cambrer (productor) apunta les comandes i les penja a la cuina. Els cuiners (consumidors) van agafant les comandes i preparant-les al seu ritme. El cambrer no es queda esperant a la cuina: deixa la comanda i segueix atenent taules. Si arriben moltes comandes de cop, s’acumulen al pinxo i es van fent; no es perd res.
El gran avantatge: desacoblament i resiliència
La cua separa productor i consumidor, cosa que aporta enormes avantatges:
- Resiliència: si el consumidor cau, els missatges esperen a la cua sense perdre’s. Quan torna, els processa. El productor ni se n’assabenta.
- Amortiment de pics: si arriba una allau de missatges (Black Friday), la cua els acumula i el consumidor els processa a un ritme sostenible, sense saturar-se.
- Escalat independent: pots afegir més consumidors per buidar la cua més ràpid, sense tocar el productor.
Aprofundirem en aquest desacoblament al subcapítol 15.4.
Els dos tipus de cues: Estàndard vs FIFO
SQS ofereix dos tipus de cues, i triar bé és important.
Cua estàndard (Standard)
És la cua per defecte. Prioritza el màxim rendiment (processa quantitats enormes de missatges). A canvi, té dues peculiaritats que cal conèixer:
- No garanteix l’ordre: els missatges poden processar-se en un ordre lleugerament diferent al d’entrada.
- Lliurament «almenys una vegada»: en rares ocasions, un missatge podria lliurar-se duplicat.
Cua FIFO (First In, First Out)
FIFO vol dir «primer en entrar, primer en sortir». Garanteix dues coses que l’estàndard no:
- Ordre estricte: els missatges es processen exactament en l’ordre en què han entrat.
- Sense duplicats: cada missatge es lliura exactament una vegada.
A canvi, té un rendiment més limitat que l’estàndard (tot i que més que suficient per a la majoria de casos).
Quina trio?
| Cua Estàndard | Cua FIFO | |
|---|---|---|
| Ordre | No garantit | Estricte (ordre d’entrada) |
| Duplicats | Possibles (rars) | No (exactament una vegada) |
| Rendiment | Altíssim | Alt, però limitat |
| Quan usar-la | Quan l’ordre no importa | Quan l’ordre o els duplicats són crítics |
Exemples per decidir:
- Estàndard: redimensionar imatges pujades. No importa l’ordre en què es processin, i processar-ne una dues vegades no és greu.
- FIFO: operacions bancàries d’un compte. L’ordre importa («ingressa 100» abans que «retira 50») i un duplicat seria un desastre (cobrar dues vegades).
Regla pràctica: fes servir estàndard per defecte; fes servir FIFO només quan l’ordre o evitar duplicats sigui realment important.
Dead Letter Queue (DLQ): la cua de missatges problemàtics
Què passa si un missatge no es pot processar? Per exemple, ve amb dades corruptes i la funció falla cada vegada que ho intenta. Sense protecció, aquest missatge es reintentaria una i altra vegada, bloquejant la cua i malgastant recursos (un «missatge enverinat»).
Per això existeix la Dead Letter Queue (DLQ), la «cua de missatges morts». Configures que, després d’un nombre d’intents fallits (per exemple, 3), el missatge problemàtic es mogui automàticament a una cua a part:
Cua principal
[msg ✓][msg ✗][msg ✓]
│
│ falla 3 vegades
▼
Dead Letter Queue (DLQ)
[msg ✗] ← aquí es guarda per revisar-lo desprésAixí, el missatge problemàtic deixa de bloquejar la cua principal, però no es perd: queda guardat a la DLQ perquè el puguis investigar amb calma.
Analogia: la DLQ és com el calaix de «comandes amb problemes» de la cuina. Si una comanda és il·legible o impossible de preparar, en comptes de bloquejar els cuiners, s’aparta en aquest calaix perquè l’encarregat la revisi després. La cuina segueix funcionant.
El que has de recordar
- SQS és el servei de cues d’AWS: un productor posa missatges i un consumidor els treu i processa, al seu ritme.
- La cua desacobla els serveis: aporta resiliència (els missatges esperen si el consumidor cau), amorteix pics i permet escalar consumidors de manera independent.
- Cua estàndard: màxim rendiment, però sense ordre garantit i amb possibles duplicats. És l’opció per defecte.
- Cua FIFO: garanteix ordre estricte i sense duplicats, amb rendiment més limitat. Fes-la servir quan l’ordre o els duplicats siguin crítics (ex. operacions bancàries).
- La Dead Letter Queue (DLQ) recull els missatges que fallen repetidament, evitant que bloquegin la cua sense perdre’ls, per revisar-los després.
Al següent subcapítol veurem el complement de les cues: SNS, el servei de notificacions, que en comptes de «un a un» permet enviar un missatge a molts destinataris alhora.
Cloud, AWS & Terraform — De zero a expert
Capítol 1 · Què és el cloud computing
- 1.1 El model client-servidor tradicional
- 1.2 Problemes que venia a resoldre el núvol
- 1.3 On-premise vs cloud vs híbrid
- 1.4 Els tres models de servei: IaaS, PaaS, SaaS
- 1.5 Els cinc pilars del cloud (segons NIST)
- 1.6 Avantatges reals: elasticitat, pagament per ús, disponibilitat global
Capítol 2 · El mercat cloud i els grans proveïdors
- 2.1 AWS, Azure i GCP: diferències i quotes de mercat
- 2.2 Per què aprendre AWS primer
- 2.3 Conceptes que són universals entre proveïdors
Capítol 3 · Regions, zones de disponibilitat i edge
- 3.1 Què és una regió AWS i com triar-la
- 3.2 Availability Zones: alta disponibilitat des del disseny
- 3.3 Edge locations i CloudFront
- 3.4 Latència, resiliència i sobirania de dades
Capítol 4 · Càlcul: EC2
- 4.1 Instàncies: tipus, famílies i quan triar cadascuna
- 4.2 AMIs, key pairs i Security Groups
- 4.3 Cicle de vida d'una instància
- 4.4 Elastic IPs i Placement Groups
- 4.5 Savings Plans vs Reserved vs On-Demand vs Spot
Capítol 5 · Emmagatzematge: S3
- 5.1 Buckets, objectes i claus
- 5.2 Classes d'emmagatzematge (Standard, IA, Glacier…)
- 5.3 Versionat i cicle de vida d'objectes
- 5.4 Polítiques de bucket i ACLs
- 5.5 Hosting de llocs web estàtics
Capítol 6 · Xarxes: VPC
- 6.1 Què és una VPC i per què la necessites
- 6.2 Subxarxes públiques i privades
- 6.3 Internet Gateway i NAT Gateway
- 6.4 Route Tables i Network ACLs
- 6.5 VPC Peering i endpoints
Capítol 7 · Identitat i accés: IAM
- 7.1 Usuaris, grups, rols i polítiques
- 7.2 El principi de mínim privilegi
- 7.3 Polítiques basades en identitat vs en recurs
- 7.4 MFA i credencials temporals (STS)
- 7.5 Bones pràctiques de seguretat IAM
Capítol 8 · Bases de dades gestionades
- 8.1 RDS: motors, Multi-AZ i rèpliques de lectura
- 8.2 Aurora i els seus avantatges sobre RDS vanilla
- 8.3 DynamoDB: model clau-valor / documents
- 8.4 ElastiCache per a memòria cau en memòria
- 8.5 Quan utilitzar cada tipus de base de dades
Capítol 9 · Per què Infraestructura com a Codi
- 9.1 Problemes del provisionament manual
- 9.2 IaC declaratiu vs imperatiu
- 9.3 Terraform vs CloudFormation vs Pulumi vs CDK
- 9.4 El cicle plan → apply → destroy
Capítol 10 · HCL: el llenguatge de Terraform
- 10.1 Blocs resource, variable, output, locals
- 10.2 Tipus de dades: string, number, bool, list, map, object
- 10.3 Expressions, referències i funcions built-in
- 10.4 Condicionals i bucles (count, for_each, for)
Capítol 11 · Providers i estat
- 11.1 Com funciona el provider d'AWS
- 11.2 El fitxer terraform.tfstate i la seva importància
- 11.3 State local vs state remot (S3 + DynamoDB)
- 11.4 Comandes essencials: init, plan, apply, destroy, fmt, validate
Capítol 12 · La teva primera infraestructura real amb Terraform
- 12.1 Crear una VPC amb subxarxes des de zero
- 12.2 Posar en marxa una instància EC2 pública
- 12.3 Associar un Security Group i una Elastic IP
- 12.4 Outputs i referències entre recursos
- 12.5 Flux de treball en equip: PR review de plans
Capítol 13 · Balanceig de càrrega i autoescalat
- 13.1 Application Load Balancer vs Network Load Balancer
- 13.2 Target Groups, listeners i regles
- 13.3 Auto Scaling Groups: polítiques i mètriques
- 13.4 Warm pools i lifecycle hooks
Capítol 14 · Serverless amb Lambda
- 14.1 El model d'execució de Lambda
- 14.2 Triggers: API Gateway, S3, DynamoDB Streams, SQS
- 14.3 Gestió de dependències i capes (Layers)
- 14.4 Cold starts i estratègies per reduir-los
- 14.5 Límits i antipatrones
Capítol 15 · Missatgeria i esdeveniments
- 15.1 SQS: cues estàndard vs FIFO, DLQ
- 15.2 SNS: topics, subscripcions, fan-out
- 15.3 EventBridge: event buses i regles
- 15.4 Patrons: pub/sub, desacoblament, saga
Capítol 16 · Lliurament de contingut i DNS
- 16.1 Route 53: tipus de registres i routing policies
- 16.2 CloudFront: distribucions, memòries cau i origins
- 16.3 ACM: certificats SSL/TLS gratuïts
- 16.4 WAF integrat amb CloudFront
Capítol 17 · Contenidors a AWS
- 17.1 Docker: repàs exprés de conceptes clau
- 17.2 ECR: registre privat d'imatges
- 17.3 ECS: task definitions, services, Fargate vs EC2
- 17.4 EKS: quan Kubernetes i quan no
Capítol 18 · Mòduls: reutilització i composició
- 18.1 Anatomia d'un mòdul Terraform
- 18.2 Variables d'entrada, outputs i dependències
- 18.3 Mòduls locals vs mòduls del Terraform Registry
- 18.4 Versionat de mòduls amb Git tags
- 18.5 Disseny de mòduls genèrics vs específics de domini
Capítol 19 · Workspaces i gestió d'entorns
- 19.1 Workspaces de Terraform: casos d'ús i limitacions
- 19.2 Estratègia de directoris per entorn (dev/stg/prod)
- 19.3 Terragrunt: DRY per a configuracions d'entorn
- 19.4 Variables d'entorn i fitxers .tfvars
Capítol 20 · Backends remots i locking
- 20.1 Configurar S3 + DynamoDB com a backend
- 20.2 State locking: evitar corrupció en equip
- 20.3 Migració d'estat entre backends
- 20.4 terraform import: portar recursos existents a l'estat
Capítol 21 · Testing d'infraestructura
- 21.1 Terraform validate i fmt en CI
- 21.2 Checkov i tfsec: anàlisi de seguretat estàtica
- 21.3 Terratest: tests d'integració en Go
- 21.4 Contract testing entre mòduls
Capítol 22 · Terraform en CI/CD
- 22.1 Pipeline bàsic: lint → plan → apply a GitHub Actions
- 22.2 Atlantis: GitOps per a Terraform
- 22.3 Terraform Cloud / HCP Terraform
- 22.4 Drift detection i reconciliació automàtica
Capítol 23 · Seguretat en profunditat
- 23.1 AWS Organizations i Service Control Policies
- 23.2 AWS Config: compliment continu
- 23.3 GuardDuty: detecció d'amenaces
- 23.4 Security Hub: visió centralitzada
- 23.5 KMS: gestió de claus i rotació
- 23.6 Secrets Manager vs Parameter Store
Capítol 24 · Observabilitat: logs, mètriques i traces
- 24.1 CloudWatch Logs, mètriques i alarmes
- 24.2 CloudWatch Dashboards i Contributor Insights
- 24.3 X-Ray: traçat distribuït
- 24.4 OpenTelemetry a AWS
- 24.5 Managed Grafana i Managed Prometheus
Capítol 25 · Optimització de costos
- 25.1 AWS Cost Explorer i pressupostos amb alertes
- 25.2 Trusted Advisor i Compute Optimizer
- 25.3 Rightsizing: com detectar sobredimensionament
- 25.4 Savings Plans vs Reserved Instances: decisió estratègica
- 25.5 FinOps: cultura i processos per controlar la despesa
Capítol 26 · Alta disponibilitat i disaster recovery
- 26.1 RTO i RPO: definir els objectius
- 26.2 Estratègies: backup/restore, pilot light, warm standby, multi-site
- 26.3 Route 53 health checks i failover automàtic
- 26.4 AWS Backup: política centralitzada de còpies
Capítol 27 · Well-Architected Framework d'AWS
- 27.1 Els sis pilars: excel·lència operacional, seguretat, fiabilitat, eficiència de rendiment, optimització de costos, sostenibilitat
- 27.2 Well-Architected Tool: revisions formals
- 27.3 Com aplicar el framework en decisions de disseny
Capítol 28 · Arquitectures serverless a escala
- 28.1 Event-driven architecture amb Lambda + EventBridge
- 28.2 Saga pattern per a transaccions distribuïdes
- 28.3 Step Functions: orquestració de workflows complexos
- 28.4 Lambda@Edge i CloudFront Functions
Capítol 29 · Plataformes de dades a AWS
- 29.1 Data Lake amb S3, Glue i Athena
- 29.2 Kinesis Data Streams i Firehose per a streaming
- 29.3 Redshift: data warehousing a escala
- 29.4 Lake Formation: govern del dada
Capítol 30 · Multi-compte i landing zones
- 30.1 Per què separar workloads en comptes diferents
- 30.2 AWS Control Tower i Account Factory
- 30.3 Gestió centralitzada de logs i seguretat
- 30.4 Terraform a escala multi-compte amb mòduls compartits
Capítol 31 · Platform Engineering i Internal Developer Platform
- 31.1 Golden paths i abstraccions sobre Terraform
- 31.2 Service Catalog d'AWS
- 31.3 Backstage com a portal de desenvolupadors
- 31.4 Mòduls Terraform com a producte intern
Capítol 32 · Certificacions AWS rellevants
- 32.1 Cloud Practitioner: val la pena?
- 32.2 Solutions Architect Associate → Professional
- 32.3 DevOps Engineer Professional
- 32.4 Specialty: Security, Database, Networking
- 32.5 HashiCorp Terraform Associate
Capítol 33 · Projectes per consolidar el que s'ha après
- 33.1 Projecte 1: blog serverless (S3 + CloudFront + Lambda + DynamoDB)
- 33.2 Projecte 2: API REST amb ECS Fargate + RDS + ALB
- 33.3 Projecte 3: plataforma de dades amb Glue + Athena + Redshift
- 33.4 Projecte 4: landing zone multi-compte amb Terraform i Control Tower
