Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 8 godzin
Plan Szkolenia
Moduł 0: Podstawy i ekosystem AWS IoT
- Wprowadzenie do IoT
- Definiowanie IoT w 2024 roku: poza „rzeczami” (inteligencja brzegowa, AI/ML na brzegu, systemy cyberfizyczne).
- Czynniki wzrostu IoT (branże, przypadki użycia).
- Kluczowe trendy IoT (przetwarzanie brzegowe, zrównoważony rozwój, integracja AI/ML, zwiększone bezpieczeństwo).
- AWS IoT w szerszym ekosystemie AWS (Partner Network AWS - zasoby APN).
- Przegląd usług AWS IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (dołączanie urządzeń, zarządzanie konfiguracją, aktualizacje OTA).
- AWS IoT Analytics (przetwarzanie danych, wzbogacanie, modelowanie).
- AWS IoT Greengrass (obliczenia brzegowe, lokalne wykonywanie, bezpieczna łączność).
- AWS IoT Button (omówienie koncepcyjne prostych urządzeń).
- Połączenie: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
Moduł 1: Architektura IoT, komponenty i bezpieczeństwo
- Architektura IoT
- Warstwa urządzeń (czujniki, elementy wykonawcze, urządzenia brzegowe, takie jak Raspberry Pi, ESP32).
- Warstwa łączności (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, komórkowy IoT).
- Warstwa integracji z chmurą (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Warstwa przetwarzania i analityki danych (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Warstwa aplikacji (aplikacje mobilne i internetowe przy użyciu AWS Amplify, niestandardowe aplikacje biznesowe).
- Znaczenie: wyjaśnienie powodów stosowania architektur rozproszonych (opóźnienia, przepustowość, moc obliczeniowa, bezpieczeństwo).
- Dogłębna analiza kluczowych komponentów IoT
- Sprzęt: kryteria wyboru (MCU, łączność, czujniki), elementy bezpieczeństwa (Trusted Execution Environments - TEE).
- Przetwarzanie brzegowe (AWS Greengrass): korzyści (niskie opóźnienia, mniejszy ruch w chmurze, lokalne podejmowanie decyzji).
- Zarządzanie urządzeniami: dołączanie (Over-the-Air - OTA, wstępne przygotowanie), konfiguracja, monitorowanie, zdalne debugowanie.
- Szczegóły bezpieczeństwa: tożsamość urządzenia, uwierzytelnianie i autoryzacja (certyfikaty X.509, JSON Web Tokens - JWT), szyfrowanie danych (w spoczynku i w tranzycie), AWS IoT Device Defender.
- Standaryzacja bezpieczeństwa: wprowadzenie do standardów (np. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) i zgodności (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- Funkcje PaaS specyficzne dla AWS w kontekście IoT
- AWS IoT Core (bezpieczne MQTT/Bridge, Jobs do aktualizacji oprogramowania układowego, Device Defender).
- AWS Lambda (obliczenia bezserwerowe do wstępnego przetwarzania danych, wyzwalanie akcji).
- AWS Step Functions (stanowe przepływy pracy dla złożonych interakcji urządzeń).
- Amazon DynamoDB (baza danych NoSQL do szybkiego pozyskiwania danych IoT).
- Amazon OpenSearch Service (wyszukiwanie i analityka, obsługa danych szeregów czasowych).
- Amazon Timestream (specjalistyczna baza danych szeregów czasowych).
- Amazon S3 (magazynowanie surowych danych w jeziorze danych).
- AWS IoT Device Defender (monitorowanie i ocena bezpieczeństwa).
- AWS IoT Wireless (łączenie zdalnych urządzeń LPWAN).
Moduł 2: Protokoły komunikacji urządzeń IoT
- MQTT (MQTT v5 i WebSockets)
- Funkcje MQTT 5.0 (flagi Retain, Clean Session, właściwości użytkownika, tematy z symbolami wieloznacznymi).
- MQTT przez WebSockets (standaryzacja).
- Wyjaśnienie poziomów jakości usług (QoS).
- Najlepsze praktyki protokołu.
- Protokoły alternatywne
- CoAP (Constrained Application Protocol) dla urządzeń o ograniczonych zasobach.
- AMQP / MQTT przez AMQP (standardowe formaty wymiany danych).
- HTTP (do prostszych, rzadszych aktualizacji).
- WebSockets (komunikacja pełnodupleksowa).
Moduł 3: Budowa solidnych aplikacji IoT z AWS
- Dołączanie urządzeń i bezpieczna łączność
- Wstępne przygotowanie w AWS IoT Device Defender.
- Bezpieczne dołączanie Over-The-Air (OTA) (np. z wykorzystaniem koncepcji AWS IoT Button).
- Zarządzanie certyfikatami urządzeń (ACM/PKI).
- Implementacja MQTT z TLS.
- Pozyskiwanie, przechowywanie i przetwarzanie danych
- Efektywne wysyłanie danych z urządzeń do AWS IoT Core.
- Wybór odpowiedniego miejsca docelowego: Lambda (sterowanie zdarzeniami), Step Functions (orkiestracja), Timestream (szeregi czasowe), OpenSearch (wyszukiwanie i analityka), S3 (surowe dane).
- Wykorzystanie AWS IoT Analytics do wzbogacania i oczyszczania danych przed przechowywaniem.
- Obsługa scenariuszy wysokiej przepustowości (Kinesis/Firehose).
- Zarządzanie urządzeniami i operacje
- Wykorzystanie AWS IoT Device Management do zarządzania flotą.
- Implementacja i zarządzanie aktualizacjami OTA (przy użyciu AWS IoT Jobs).
- Zdalne monitorowanie i konfiguracja.
- Budowa backendu IoT
- API Gateway do tworzenia interfejsów REST/GraphQL umożliwiających interakcję z urządzeniami i danymi.
- AWS Lambda do logiki biznesowej.
- AWS Step Functions do koordynacji rozproszonych komponentów.
- Amazon SQS/SNS do asynchronicznego przesyłania komunikatów i wyzwalania zdarzeń.
Moduł 4: Przetwarzanie brzegowe i zaawansowana integracja
- AWS IoT Greengrass
- Koncepcje (Core, Device, Connector).
- Uruchamianie funkcji Lambda lokalnie na urządzeniu.
- Wykonywanie kodu bezpośrednio na urządzeniu (C++, Python).
- Bezpieczna komunikacja między Greengrass Core a AWS/urządzeniami IoT.
- Przypadek użycia: lokalne filtrowanie danych, wstępne przetwarzanie lub wnioskowanie AI na brzegu.
- Integracja z AI/ML
- Wykorzystanie SageMaker do złożonych modeli ML w chmurze.
- Uruchamianie wnioskowania ML na brzegu z Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Wizualizacja danych i interfejsy użytkownika
- Wykorzystanie AWS IoT SiteWise do wizualizacji danych przemysłowych.
- Budowa aplikacji internetowych z AWS Amplify (API, UI, uwierzytelnianie).
- Panele nawigacyjne przy użyciu Amazon QuickSight lub OpenSearch Dashboards.
Moduł 5: Bezpieczeństwo, zarządzanie i najlepsze praktyki
- Cykl życia bezpieczeństwa IoT
- Zasady bezpiecznego projektowania (obrona w głąb).
- Praktyki bezpiecznego rozwoju (OWASP IoT Top 10).
- Zarządzanie podatnościami.
- Modelowanie zagrożeń dla IoT.
- Usługi bezpieczeństwa AWS dla IoT
- AWS IoT Device Defender (Service i Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config do kontroli zgodności.
- Integracja ze sprzętowymi modułami bezpieczeństwa (HSM).
- Prywatność danych i zarządzanie
- Obsługa danych wrażliwych (dane osobowe).
- Zasady przechowywania i usuwania danych.
- Zagadnienia zgodności.
Moduł 6: Projekty praktyczne i projekt końcowy
- Prowadzone laboratoria praktyczne
- Dołączanie urządzeń i komunikacja MQTT.
- Implementacja bezpiecznego pozyskiwania danych do AWS.
- Budowa prostego panelu IoT.
- Symulacja aktualizacji OTA.
- Wprowadzenie do AWS IoT Greengrass.
- Projekt końcowy
- Zbuduj kompletne rozwiązanie IoT odpowiadające na rzeczywisty problem (np. inteligentna automatyka domowa, monitorowanie środowiska, przemysłowy koncentrator czujników).
- Wymagania: bezpieczne urządzenie, pozyskiwanie danych, przetwarzanie, wizualizacja i opcjonalny komponent brzegowy.
- Wykorzystaj usługi AWS omówione w trakcie kursu.
Wymagania
Cel:
Nowoczesne tworzenie rozwiązań IoT opiera się na infrastrukturze typu Platform-as-a-Service (PaaS). Do wiodących systemów PaaS IoT należą Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud i Siemens MindSphere. Dla programistów kluczowe jest zrozumienie funkcji PaaS wymaganych do integracji danych IoT z innymi ekosystemami. W tym kursie zdobędziesz praktyczne umiejętności z wykorzystaniem Raspberry Pi i wieloczujnikowego układu TI SensorTag (wyposażonego w 10 wbudowanych czujników: ruchu, temperatury otoczenia, wilgotności, ciśnienia, natężenia światła itp.). Poznasz podstawy funkcji IoT oraz sposób ich implementacji w chmurze PaaS AWS IoT przy użyciu funkcji Lambda.
Opinie uczestników (1)
Baaaardzo dużo wiedzy przekazanej
