[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-terraform-03":3},{"content":4,"date":5,"image":6,"sideArticles":7},"\u003C!DOCTYPE html>\r\n\u003Chtml lang=\"es\">\r\n\r\n\u003Chead>\r\n    \u003Cmeta charset=\"UTF-8\">\r\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\r\n    \u003Cmeta name=\"description\"\r\n        content=\"Módulo 3: Cómputo básico en GCP con Terraform. Aprende a desplegar una máquina virtual de Compute Engine y a automatizar la instalación de un servidor Apache.\">\r\n    \u003Cmeta name=\"keywords\"\r\n        content=\"Terraform, Google Cloud, GCP, Compute Engine, Máquina Virtual, VM, Startup Script, Apache\">\r\n    \u003Cmeta name=\"author\" content=\"Eduardo Martínez Agrelo\">\r\n    \u003Ctitle>Laboratorio 3: Cómputo Básico (Compute Engine) | Curso Terraform GCP\u003C/title>\r\n    \u003Cstyle>\r\n        body {\r\n            font-family: sans-serif;\r\n            line-height: 1.6;\r\n        }\r\n\r\n        h1,\r\n        h2,\r\n        h3 {\r\n            color: #333;\r\n        }\r\n\r\n        ul {\r\n            list-style-type: disc;\r\n            margin-left: 20px;\r\n        }\r\n\r\n        code {\r\n            background-color: #f4f4f4;\r\n            padding: 2px 5px;\r\n            border-radius: 3px;\r\n            font-family: monospace;\r\n        }\r\n    \u003C/style>\r\n\u003C/head>\r\n\r\n\u003Cbody>\r\n    \u003Ch1>Laboratorio 3: Cómputo Básico (Desplegando tu Primer Servidor Virtual)\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Cp>\u003Cstrong>Autor:\u003C/strong> \u003Ca href=\"https://www.youtube.com/@EduardoMartinezAgrelo\" target=\"_blank\">Eduardo Martínez\r\n            Agrelo\u003C/a>\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Cp>Bienvenidos al tercer laboratorio del curso de \u003Cstrong>Terraform\u003C/strong>. En este módulo práctico, aprenderemos\r\n        a configurar una instancia de máquina virtual. Desplegaremos un servidor en \u003Cstrong>Google Cloud\u003C/strong> dentro\r\n        de nuestra red VPC personalizada y automatizaremos la configuración del sistema operativo.\r\n    \u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Google Compute Engine y el Aprovisionamiento de Servidores\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>El aprovisionamiento automatizado de cómputo nos permite desplegar instancias Linux de manera consistente y\r\n        eficiente. En lugar de instalar dependencias manualmente tras la creación de la VM, utilizaremos plantillas\r\n        declarativas para definir las propiedades de hardware:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Machine Type:\u003C/strong> Definiremos el tipo de máquina e2-micro para ejecutar cargas ligeras de\r\n            prueba y optimizar el consumo de recursos de nuestro proyecto.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Boot Disk:\u003C/strong> Configuraremos el disco de arranque para inicializar la máquina de forma limpia\r\n            utilizando una imagen oficial de Debian Linux.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Automatización de Configuración con Startup Scripts\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>Para evitar ingresar a la máquina virtual mediante SSH para instalar software, utilizaremos los metadatos de\r\n        Google Cloud para ejecutar instrucciones de configuración durante el arranque:\u003C/p>\r\n    \u003Cp>\u003Ccode>metadata_startup_script = file(\"startup.sh\")\u003C/code>\u003C/p>\r\n    \u003Cp>Esta directiva de Terraform lee un archivo de script Bash externo para instalar Apache de manera completamente\r\n        automatizada. Al delegar la configuración inicial a este script de arranque, garantizamos que el servidor web\r\n        esté listo de forma inmediata.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Integración de Red y Acceso Público\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>Para permitir que el servidor reciba peticiones desde internet, debemos conectarlo con nuestro entorno de red. No\r\n        realizaremos configuraciones complejas; usaremos \u003Cstrong>Terraform\u003C/strong> para asignar una dirección de red\r\n        pública y asociar las reglas de seguridad:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>network_interface:\u003C/strong> Asociará la interfaz de red de la máquina virtual directamente a nuestra\r\n            subred de \u003Cstrong>GCP\u003C/strong> utilizando asignaciones dinámicas en el \u003Cstrong>código\u003C/strong>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>access_config:\u003C/strong> Generará de forma automática una dirección IP externa efímera para permitir\r\n            la conexión pública mediante el puerto de \u003Cstrong>HTTP\u003C/strong>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>El Archivo del Script de Inicio\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>En este laboratorio, mantendremos el código limpio mediante la separación de responsabilidades. Crearemos el\r\n        script de configuración del sistema operativo en el archivo externo \u003Ccode>startup.sh\u003C/code>, el cual será\r\n        invocado directamente por el recurso de cómputo de Terraform.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Conclusión: Tu primer servicio web activo\u003C/h2>\r\n    \u003Cp>Has completado el laboratorio de cómputo básico. Has aprendido que el despliegue automático de servidores\r\n        virtuales consiste en combinar recursos de hardware, direccionamiento de red e instrucciones de script de\r\n        inicio. Ya tienes tu servidor web funcionando de forma pública en Google Cloud; el siguiente paso es avanzar al\r\n        Laboratorio 4 para gestionar el almacenamiento persistente de objetos.\u003C/p>\r\n\u003C/body>\r\n\r\n\u003C/html>","July 2, 2026","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-terraform-03.jpg",[8,14,19,24],{"id":9,"title":10,"description":11,"image":12,"date":13},"curso-gcp-ai-ops-01","Fundamentos de AIOps en Google Cloud | Curso AIOps con Vertex AI","Módulo 1: Fundamentos de AIOps en Google Cloud. Aprende la transición de ITOps a operaciones inteligentes y cómo preparar tu infraestructura base con Terraform.","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-ai-ops-01.jpg","May 28, 2026",{"id":15,"title":16,"description":17,"image":18,"date":13},"curso-gcp-ai-ops-02","Vertex AI para AIOps: AutoML y Despliegue | Curso AIOps","Módulo 2: Gestión de modelos con Vertex AI para AIOps. 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