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Lab 2 - Aplicación PHP en AWS ECS con CI/CD

Aplicación web estilo Twitter desplegada en AWS ECS con pipeline CI/CD automatizado, alta disponibilidad y Service Discovery.

🏗️ Arquitectura

Componentes principales:

  • Frontend: Aplicación PHP 8.0 con Apache
  • Backend: MySQL 8.0 con almacenamiento persistente (EFS)
  • Infraestructura: AWS ECS (EC2 launch type)
  • CI/CD: CodePipeline + CodeBuild
  • Networking: ALB + Route53 + Service Discovery
  • Seguridad: Security Groups + IAM Roles + Parameter Store

Diagrama de arquitectura:

┌─────────────┐
│   Route53   │ (lab2.appesce.ownboarding.teratest.net)
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│     ALB     │ (HTTPS - Puerto 443)
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│          ECS Cluster (lab2-ecs)       │
│  ┌────────────────┐  ┌──────────────┐│
│  │   Frontend     │  │   Database   ││
│  │   (2 tasks)    │  │   (1 task)   ││
│  │ lab2-frontend- │  │   MySQL 8.0  ││
│  │   container    │  │   + EFS      ││
│  └────────┬───────┘  └──────┬───────┘│
│           │                  │        │
│           └──Service Discovery───────┘│
│      lab2-tf-database-service.        │
│         database-name-space           │
└───────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
    ┌──────────────┐
    │ Parameter    │
    │   Store      │
    └──────────────┘

🚀 Características

✅ Alta disponibilidad: 2 instancias del frontend en diferentes AZs
✅ CI/CD automatizado: Deploy automático con cada push a main
✅ Service Discovery: Comunicación interna mediante DNS privado
✅ Almacenamiento persistente: Base de datos con EFS
✅ HTTPS: Certificado SSL/TLS configurado
✅ Gestión de secretos: Credenciales en Parameter Store

📦 Stack tecnológico

Componente Tecnología Versión
Frontend PHP + Apache 8.0
Base de datos MySQL 8.0
Orquestación AWS ECS -
CI/CD CodePipeline + CodeBuild -
Source Control GitHub -
Container Registry Amazon ECR -
Load Balancer Application Load Balancer -
DNS Route 53 -
Secrets AWS Systems Manager Parameter Store -

🔧 Variables de entorno

El frontend utiliza las siguientes variables (definidas en Parameter Store):

  • DATABASE_HOST: Hostname del servicio MySQL via Service Discovery
  • DATABASE_NAME: Nombre de la base de datos
  • DATABASE_USER: Usuario de la base de datos
  • DATABASE_PASSWORD: Contraseña (encriptada)

🏃 Pipeline CI/CD

Flujo automático:

  1. Source: Detecta cambios en GitHub (branch main)
  2. Build: CodeBuild construye imagen Docker y la sube a ECR
  3. Deploy: ECS actualiza el servicio con la nueva imagen

Tiempo promedio de deployment: ~10 minutos

📊 Recursos AWS utilizados

Compute:

  • ECS Cluster: lab2-ecs
  • Auto Scaling Group: 4 instancias EC2 t2.micro
  • Task Definitions: lab2-frontend-final:1, lab2-tf-database:X

Networking:

  • VPC: lab2-vpc
  • Subnets: 2 privadas, 2 públicas
  • ALB: lab2-alb
  • Target Group: lab2-tg
  • Security Groups: frontend, database, ALB

Storage:

  • EFS: Para persistencia de MySQL
  • ECR: frontend-lab2

CI/CD:

  • CodePipeline: codepipeline-lab2
  • CodeBuild: codebuild-lab2

🌐 URLs

👥 Usuarios de prueba

La aplicación incluye 4 usuarios precargados:

  • Princess Leia (@Princess_Leia)
  • Luke Skywalker (@Luke)
  • Obi-Wan Kenobi (@Obi-Wan)
  • Anakin Skywalker (@Darth_Vader)

🔐 Seguridad

  • Credenciales almacenadas en Parameter Store (encriptadas)
  • Security Groups con reglas restrictivas
  • IAM Roles con permisos mínimos necesarios
  • HTTPS habilitado con certificado válido
  • Base de datos en subnet privada (sin acceso público)

📈 Escalabilidad

Actual:

  • Frontend: 2 tasks (puede escalar a más)
  • Database: 1 task (master único)
  • EC2: 4 instancias (puede escalar automáticamente)

Mejoras futuras:

  • Implementar Auto Scaling basado en CPU/memoria
  • Migrar a Fargate para reducir gestión de infraestructura
  • Implementar réplicas de lectura para MySQL

🛠️ Desarrollo local

# Clonar repositorio
git clone <repo-url>
cd lab2

# Construir imagen
docker build -t lab2-frontend .

# Ejecutar con docker-compose
docker-compose up -d

📝 Lecciones aprendidas

Desafíos principales:

  1. Autoloading de clases PHP: Requerió configurar auto_prepend_file en Apache
  2. Service Discovery: Configuración de DNS privado para comunicación interna
  3. Variables de entorno: Integración correcta con Parameter Store y ECS
  4. Memoria insuficiente: Escalado de instancias EC2 para soportar deployments

Trade-offs técnicos:

  • EC2 vs Fargate: Elegimos EC2 por costo y control granular
  • EFS vs RDS: EFS permite MySQL containerizado con persistencia
  • Monorepo: Todo el código en un repositorio simplifica CI/CD

👨‍💻 Autor

Agustín Pesce
Laboratorio 2 - Cloud/DevOps/Infraestructura

Fecha: Noviembre 2025
Versión: 1.0 (Producción)


---

## 📊 2. Diagrama de arquitectura detallado

Te recomiendo crear un diagrama visual. Puedes usar:

### **Opción A: draw.io (recomendado)**
1. Ve a https://app.diagrams.net/
2. Crea un diagrama con los componentes
3. Exporta como PNG/PDF

### **Opción B: AWS Architecture Icons**
1. Descarga iconos oficiales: https://aws.amazon.com/architecture/icons/
2. Usa PowerPoint o similar
3. Crea el diagrama

### **Componentes a incluir:**

Internet ↓ Route 53 (lab2.appesce.ownboarding.teratest.net) ↓ Application Load Balancer (lab2-alb) ↓ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ ECS Cluster (lab2-ecs) │ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Frontend │ │ Database │ │ │ │ Service │───▶│ Service │ │ │ │ (2 tasks) │ │ (1 task) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ ↓ ↓ │ │ Target Group EFS Volume │ └─────────────────────────────────────────┘ ↓ ↓ Parameter Store CloudWatch Logs

GitHub → CodePipeline → CodeBuild → ECR → ECS

Decisiones Técnicas - Lab 2

1. EC2 vs Fargate

Decisión: EC2 launch type

Razones:

  • ✅ Menor costo para cargas pequeñas
  • ✅ Mayor control sobre las instancias
  • ✅ Aprendizaje de gestión de infraestructura
  • ❌ Requiere gestión de Auto Scaling Group
  • ❌ Mayor complejidad operativa

Alternativa considerada: Fargate (serverless)

  • Mayor costo
  • Menor control
  • Más simple de operar

2. MySQL containerizado vs RDS

Decisión: MySQL containerizado con EFS

Razones:

  • ✅ Parte del ejercicio de containerización
  • ✅ Control total sobre configuración
  • ✅ Menor costo
  • ❌ Requiere gestión de persistencia (EFS)
  • ❌ Sin alta disponibilidad automática

Alternativa considerada: Amazon RDS

  • Mayor costo
  • Alta disponibilidad built-in
  • Backups automáticos
  • Menor control

3. Service Discovery vs hardcoded endpoints

Decisión: AWS Cloud Map (Service Discovery)

Razones:

  • ✅ Desacoplamiento de servicios
  • ✅ DNS privado automático
  • ✅ Escalabilidad futura
  • ✅ No requiere cambiar código al escalar

Alternativa considerada: IPs/DNS hardcoded

  • Más simple inicialmente
  • Frágil ante cambios
  • No escalable

4. Parameter Store vs Variables en Task Definition

Decisión: AWS Systems Manager Parameter Store

Razones:

  • ✅ Encriptación de secretos
  • ✅ Gestión centralizada
  • ✅ Rotación de credenciales sin rebuild
  • ✅ Auditoría con CloudTrail

Alternativa considerada: Environment variables directas

  • Menos seguro
  • Credenciales en texto plano
  • Más difícil rotar

5. Monorepo vs Multi-repo

Decisión: Monorepo (todo en un repositorio)

Razones:

  • ✅ Simplicidad para proyecto pequeño
  • ✅ Un solo pipeline
  • ✅ Cambios atómicos

Alternativa considerada: Repos separados frontend/infra

  • Mayor complejidad
  • Múltiples pipelines
  • Mejor para equipos grandes

Checklist de validación - Lab 2

✅ Funcionalidad

  • La aplicación carga en HTTPS
  • Se muestran los 4 usuarios
  • Al hacer click en un usuario se ven sus tweets
  • La navegación entre usuarios funciona
  • No hay errores 500

✅ Alta disponibilidad

  • Hay 2 tasks del frontend corriendo
  • Target Group muestra 2 targets healthy
  • Si se detiene 1 task, el ALB enruta al otro

✅ CI/CD

  • Un push a main dispara el pipeline
  • El pipeline completa exitosamente (verde)
  • La nueva versión se despliega automáticamente
  • El tiempo de deployment es ~10 minutos

✅ Persistencia

  • Los datos de MySQL persisten entre reinicios
  • EFS está montado correctamente

✅ Seguridad

  • Credenciales en Parameter Store (encriptadas)
  • Security Groups permiten solo tráfico necesario
  • Base de datos en subnet privada
  • HTTPS configurado correctamente

✅ Observabilidad

  • Logs visibles en CloudWatch
  • Métricas de ECS disponibles
  • Historial de deployments en CodePipeline

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