Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Modul 0: Základy a ekosystém AWS IoT
- Úvod do IoT
- Definice IoT v roce 2024: Za hranicemi „věcí“ (Inteligence na okraji sítě (Edge Intelligence), AI/ML na okraji sítě, Cyber-Physical Systems).
- Hnací síly růstu IoT (odvětví, případy užití).
- Klíčové trendy v IoT (Edge Computing, udržitelnost, integrace AI/ML, zvýšená bezpečnost).
- AWS IoT v širším ekosystému AWS (Zdroje sítě AWS Partner Network - APN).
- Přehled služby AWS IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (Onboarding zařízení, správa konfigurace, OTA aktualizace).
- AWS IoT Analytics (Zpracování dat, obohacování, modelování).
- AWS IoT Greengrass (Edge výpočet, místní spuštění, zabezpečené připojení).
- AWS IoT Button (Konceptuální přehled pro jednoduchá zařízení).
- Souvislosti: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
Modul 1: Architektura, komponenty a bezpečnost IoT
- Architektura IoT
- Vrstva zařízení (Senzory, aktuační členy, Edge zařízení jako Raspberry Pi, ESP32).
- Vrstva připojení (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Buněčné IoT).
- Vrstva integrace s cloudu (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Vrstva zpracování dat a analýzy (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Aplikační vrstva (Mobilní aplikace, webové aplikace pomocí AWS Amplify, vlastní business aplikace).
- Význam: Vysvětlení důvodu pro distribuované architektury (latence, šířka pásma, výpočetní výkon, bezpečnost).
- Podrobný pohled na klíčové komponenty IoT
- Hardware: Kritéria výběru (MCU, připojení, senzory), Bezpečnostní prvky (Důvěryhodné operační prostředí - TEEs).
- Edge Computing (AWS Greengrass): Výhody (nízká latence, snížený provoz do cloudu, rozhodování na místě).
- Správa zařízení: Onboarding (Over-The-Air - OTA, předem provedené připravení), konfigurace, monitorování, vzdálené ladění.
- Hluboký pohled do bezpečnosti: Identita zařízení, autentizace a autorizace (certifikáty X.509, JSON Web Tokens - JWT), šifrování dat (v klidu a při přenosu), AWS IoT Device Defender.
- Standardizace bezpečnosti: Úvod do standardů (např. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) a souladu s předpisy (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- Specifické funkce PaaS pro IoT v AWS
- AWS IoT Core (Zabezpečený MQTT/Bridge, Jobs pro aktualizace firmwaru, Device Defender).
- AWS Lambda (Serverless výpočet pro předběžné zpracování dat, spouštění akcí).
- AWS Step Functions (Stateful workflow pro složité interakce zařízení).
- Amazon DynamoDB (NoSQL databáze pro rychlý příjem dat IoT).
- Amazon OpenSearch Service (Vyhledávání a analýzy, zpracování časových řad).
- Amazon Timestream (Specializovaná databáze pro časové řady).
- Amazon S3 (Úložiště syrových dat pro datové jezera).
- AWS IoT Device Defender (Monitorování a bezpečnostní posouzení).
- AWS IoT Wireless (Připojování vzdálených zařízení LPWAN).
Modul 2: Komunikační protokoly IoT zařízení
- MQTT (MQTT v5 a WebSockets)
- Funkce MQTT 5.0 (Retain, Clean Session flagy, Vlastní vlastnosti uživatelů, Témata s zástupnými znaky).
- MQTT přes WebSockets (Standardizace).
- Vysvětlení úrovní kvality služby (QoS).
- Nejlepší postupy protokolu.
- Alternativní protokoly
- CoAP (Constrained Application Protocol) pro omezená zařízení.
- AMQP / MQTT přes AMQP (Formáty standardní výměny dat).
- HTTP (Pro jednodušší, méně časté aktualizace).
- WebSockets (Komunikace plným duplexem).
Modul 3: Budování robustních aplikací IoT s AWS
- Onboarding zařízení a zabezpečené připojení
- Předem provedené připravení AWS IoT Device Defender.
- Zabezpečený Over-The-Air (OTA) onboarding (např. pomocí konceptu AWS IoT Button).
- Správa certifikátů zařízení (ACM/PKI).
- Implementace MQTT s TLS.
- Příjem dat, ukládání a zpracování
- Efektivní odesílání dat ze zařízení do AWS IoT Core.
- Výběr správného cíle: Lambda (řídící událostí), Step Functions (orchestrace), Timestream (časové řady), OpenSearch (vyhledávání a analýzy), S3 (syrová data).
- Použití AWS IoT Analytics k obohacení a čištění dat před uložením.
- Zvládání scénářů s vysokým průtočným výkonem (Kinesis/Firehose).
- Správa zařízení a operace
- Použití AWS IoT Device Management pro správu flotily.
- Implementace a správa OTA aktualizací (pomocí AWS IoT Jobs).
- Vzdálené monitorování a konfigurace.
- Stavba backendu pro IoT
- API Gateway pro vytvoření REST/GraphQL API pro interakci se zařízeními a daty.
- AWS Lambda pro business logiku.
- AWS Step Functions pro koordinaci distribuovaných komponent.
- Amazon SQS/SNS pro asynchronní zprávy a spouštění událostí.
Modul 4: Edge Computing a pokročilá integrace
- AWS IoT Greengrass
- Koncepty (Core, Device, Connector).
- Spuštění funkcí Lambda lokálně na zařízení.
- Spuštění kódu přímo na zařízení (C++, Python).
- Zabezpečená komunikace mezi Greengrass Core a AWS/IoT zařízeními.
- Příklad užití: Místní filtrování dat, předběžné zpracování nebo AI inference na okraji sítě.
- Integrace s AI/ML
- Použití SageMaker pro složité ML modely v cloudu.
- Spuštění ML inference na okraji sítě pomocí Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Vizualizace dat a uživatelská rozhraní
- Použití AWS IoT SiteWise pro vizualizaci průmyslových dat.
- Vytváření webových aplikací pomocí AWS Amplify (API, UI, autentizace).
- Dashboardy pomocí Amazon QuickSight nebo OpenSearch Dashboards.
Modul 5: Bezpečnost, governance a nejlepší postupy
- Životní cyklus zabezpečení IoT
- Zásady bezpečného designu (Obrana v hloubce).
- Praktiky bezpečného vývoje (OWASP IoT Top 10).
- Správa zranitelností.
- Modelování hrozeb pro IoT.
- Bezpečnostní služby AWS pro IoT
- AWS IoT Device Defender (Služba a Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config pro kontroly souladu.
- Integrace modulů hardware pro zabezpečení (HSMs).
- Chráněnost dat a governance
- Zpracování citlivých dat (PII).
- Zásady pro uchovávání a odstraňování dat.
- Uvážení ohledem na soulad s předpisy.
Modul 6: Praktické projekty a závěrečný projekt
- Vedené praktické laboratorní práce
- Onboarding zařízení a komunikace MQTT.
- Implementace zabezpečeného příjmu dat do AWS.
- Vytvoření jednoduchého IoT dashboardu.
- Simulace OTA aktualizace.
- Úvod do AWS IoT Greengrass.
- Závěrečný projekt
- Vytvoření kompletního IoT řešení řešícího reálný problém (např. Automatizace chytrého domova, monitorování životního prostředí, průmyslová senzoru stanice).
- Požadavky: Zabezpečené zařízení, příjem dat, zpracování, vizualizace a volitelně komponenta na okraji sítě.
- Použití služeb AWS pokrytých během kurzu.
Požadavky
Účel:
Moderní vývoj IoT spoléhá na infrastrukturu Platform as a Service (PaaS). Mezi přední PaaS systémy IoT patří Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud a Siemens MindSphere. Je nezbytné, aby si vývojáři osvojili znalosti o funkcích PaaS potřebných pro integraci dat IoT do dalších ekosystémů. V tomto kurzu získáte praktické zkušenosti s Raspberry Pi a multi-senzorovým čipem TI SensorTag (s 10 vestavěnými senzory: pohyb, okolní teplota, vlhkost, tlak, osvětlení atd.). Osvojíte si základy funkcí IoT a naučíte se je implementovat v cloudu AWS IoT PaaS pomocí funkcí Lambda.
8 Hodiny
