Imagina esto: es viernes por la tarde y tu pull request funciona perfectamente en tu máquina local, pruebas en verde, endpoints respondiendo, todo parece listo. Subes a GitHub confiado en que CI pasará sin problemas y veinte minutos después recibes una build en rojo. Aparece un error de Elasticsearch indicando que no existe el índice blog_posts. Ese clásico fenomeno de funcionaba en mi máquina revela el riesgo del drift entre entornos y es justamente lo que resuelve ejecutar Terraform como un contenedor init de un solo uso en Docker Compose y en CI.

El problema en pocas palabras es que muchas suposiciones de infraestructura viven en la cabeza de los desarrolladores y no en el código. Un índice creado manualmente con curl hace que tus despliegues locales funcionen, pero cuando CI arranca desde cero o un compañero clona el repo, ese paso manual falta y todo falla. La consecuencia es tiempo perdido, debugging nocturno y builds rojas que podrían evitarse.

La solución es clara y poderosa: tratar la configuración de infraestructura como código y hacer que ese código se ejecute automáticamente en cada entorno. En lugar de crear índices o claves API a mano, se definen con Terraform y ese Terraform se ejecuta desde un contenedor que arranca una sola vez dentro del mismo stack de Docker Compose. De este modo el mismo flujo que usas localmente corre también en CI y en producción con solo cambiar la configuración de conexión.

En la práctica se añade un servicio terraform al docker compose que espera a que los servicios dependientes estén sanos y luego ejecuta terraform apply para provisionar índices de Elasticsearch, mappings, claves API con permisos limitados y un índice de auditoría. El contenedor usa un backend de estado local o un MinIO que actúa como S3 para que el estado sea compartido y reproducible. Gracias a depends_on y a healthchecks se garantiza un arranque determinista: primero el backend de estado, luego Elasticsearch, después Terraform que crea la infraestructura, y solo a continuación la aplicación o las pruebas.

Definir recursos como índices y roles con Terraform evita sorpresas. Cada mapping, cada privilegio y cada nombre de índice queda documentado y versionado junto al código. Cuando cambias un mapping actualizas el archivo y vuelves a aplicar. El mismo conjunto de archivos Terraform sirve para varios entornos, lo único que cambia son los parámetros de conexión, por ejemplo apuntar a un Elasticsearch local durante el desarrollo o al cluster de producción en la nube.

La igualdad entre entornos es donde reside la mayor ganancia. Localmente tu flujo puede ser tan simple como ejecutar docker compose up y esperar a que el contenedor Terraform termine antes de correr las pruebas con pytest. En CI se automatiza el mismo proceso: levantar el stack, esperar la finalización de Terraform y lanzar los tests. Si algo falla en CI puedes reproducir exactamente el fallo en tu máquina ejecutando los mismos contenedores y los mismos comandos. Esto elimina las fallas que solo ocurren en la nube por pequeñas diferencias ambientales.

Además este patrón mejora las pruebas al permitir testear contra infraestructura real y no contra mocks. Las pruebas de integración pueden escribir y leer de Elasticsearch recién provisionado, verificar que los mappings aceptan los documentos esperados y que la clave API tiene los permisos necesarios. Problemas como campos con tipos incorrectos, índices ausentes o permisos insuficientes se detectan en el ciclo de desarrollo, no en producción.

Al llevar el mismo Terraform a producción solo cambias la configuración de destino. Un archivo localtfvars apunta al Elasticsearch local, mientras que prodtfvars apunta al cluster gestionado en la nube. También es factible usar el mismo enfoque para entornos efímeros de preview, donde cada pull request recibe su propio namespace y sus índices provisionales creados por el contenedor Terraform.

Este enfoque tiene beneficios prácticos que van más allá de evitar misterios de viernes por la tarde. Proporciona confianza en el flujo de desarrollo, reduce la necesidad de instrucciones manuales en README y facilita la incorporación de nuevos miembros al equipo. En lugar de una larga lista de comandos manuales, un clon y un docker compose up bastan para tener un entorno reproducible que refleja la realidad de producción.

Si quieres empezar con esta práctica, hazlo por pasos: inventaría una lista de las acciones manuales que hace falta reproducir, convierte la acción más sencilla a Terraform, agrega un servicio terraform a tu Docker Compose que ejecute esa configuración y prueba el flujo desde un checkout limpio. Amplía gradualmente hasta cubrir más dependencias infraestructurales. Incluso resolver un solo paso manual ya elimina una gran clase de errores.

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