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Temario del curso

Módulo 0: Fundamentos y Ecosistema AWS IoT

  • Introducción a IoT
    • Definición de IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia en el Borde, IA/ML en el Edge, Sistemas Ciberfísicos).
    • Factores que impulsan el crecimiento de IoT (Industrias, Casos de uso).
    • Tendencias clave en IoT (Computación en el Borde, Sostenibilidad, integración de IA/ML, Seguridad mejorada).
    • AWS IoT dentro del ecosistema AWS más amplio (Recursos de la Red de Socios de AWS - APN).
  • Visión general del panorama de servicios AWS IoT
    • AWS IoT Core (Puente MQTT, Trabajos [Jobs], Device Defender).
    • Gestión de Dispositivos AWS IoT (Incorporación de dispositivos, Gestión de configuración, Actualizaciones OTA).
    • Análisis AWS IoT (Procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
    • AWS IoT Greengrass (Computación en el borde, ejecución local, conectividad segura).
    • Botón AWS IoT (Descripción conceptual para dispositivos simples).
    • Conexión: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Módulo 1: Arquitectura, Componentes y Seguridad de IoT

  • Arquitectura de IoT
    • Capa de Dispositivo (Sensores, Actuatadores, Dispositivos Edge como Raspberry Pi, ESP32).
    • Capa de Conectividad (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, IoT Celular).
    • Capa de Integración en la Nube (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
    • Capa de Procesamiento y Análisis de Datos (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
    • Capa de Aplicación (Apps Móviles, Apps Web utilizando AWS Amplify, Aplicaciones Empresariales Personalizadas).
    • Importancia: Explicar el "porqué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, capacidad de cómputo, seguridad).
  • Inmersión en Componentes Esenciales de IoT
    • Hardware: Criterios de selección (MCU, conectividad, sensores), Elementos de seguridad (Entornos de Ejecución Confiables - TEE).
    • Computación en el Borde (AWS Greengrass): Beneficios (baja latencia, reducción del tráfico en la nube, toma de decisiones local).
    • Gestión de Dispositivos: Incorporación (Sobre el Aire - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración Remota.
    • Inmersión en Seguridad: Identidad del Dispositivo, Autenticación y Autorización (Certificados X.509, Tokens Web JSON - JWT), Cifrado de Datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
    • Estandarización de Seguridad: Introducción a estándares (por ejemplo, IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) y cumplimiento (ISO/IEC 27001, SOC 2).
  • Funciones PaaS Específicas de AWS para IoT
    • AWS IoT Core (Puente MQTT Seguro, Trabajos para actualizaciones de firmware, Device Defender).
    • AWS Lambda (Cómputo sin servidor para preprocesamiento de datos, activación de acciones).
    • AWS Step Functions (Flujos de trabajo con estado para interacciones complejas de dispositivos).
    • Amazon DynamoDB (Base de datos NoSQL para ingestión rápida de datos IoT).
    • Servicio Amazon OpenSearch (Búsqueda y Análisis, Manejo de datos de series temporales).
    • Amazon Timestream (Base de datos especializada en series temporales).
    • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos sin procesar).
    • AWS IoT Device Defender (Monitoreo y evaluación de seguridad).
    • AWS IoT Wireless (Conexión de dispositivos remotos LPWAN).

Módulo 2: Protocolos de Comunicación de Dispositivos IoT

  • MQTT (MQTT v5 y WebSockets)
    • Características de MQTT 5.0 (Retener, Bandera de Sesión Limpia, Propiedades de Usuario, Temas con comodines).
    • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
    • Niveles de Calidad de Servicio (QoS) explicados.
    • Mejores prácticas del protocolo.
  • Protocolos Alternativos
    • CoAP (Protocolo de Aplicación Restringida) para dispositivos restringidos.
    • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos de intercambio de datos estándar).
    • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
    • WebSockets (Comunicación full-duplex).

Módulo 3: Construcción de Aplicaciones IoT Robustas con AWS

  • Incorporación de Dispositivos y Conectividad Segura
    • Pre-provisionamiento de AWS IoT Device Defender.
    • Incorporación Segura Sobre el Aire (OTA) (por ejemplo, utilizando conceptos del Botón AWS IoT).
    • Gestión de Certificados de Dispositivo (ACM/PKI).
    • Implementación de MQTT con TLS.
  • Ingestión, Almacenamiento y Procesamiento de Datos
    • Envío eficiente de datos desde dispositivos a AWS IoT Core.
    • Elegir el objetivo adecuado: Lambda (basado en eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos sin procesar).
    • Uso de AWS IoT Analytics para el enriquecimiento y limpieza de datos antes del almacenamiento.
    • Manejo de escenarios de alto rendimiento (Kinesis/Firehose).
  • Gestión y Operaciones de Dispositivos
    • Uso de AWS IoT Device Management para la gestión de flotas.
    • Implementación y gestión de Actualizaciones OTA (usando Trabajos de AWS IoT).
    • Monitoreo Remoto y Configuración.
  • Construcción del Backend IoT
    • API Gateway para crear APIs REST/GraphQL para interactuar con dispositivos y datos.
    • AWS Lambda para la lógica empresarial.
    • AWS Step Functions para coordinar componentes distribuidos.
    • Amazon SQS/SNS para mensajería asíncrona y activación de eventos.

Módulo 4: Computación en el Borde e Integración Avanzada

  • AWS IoT Greengrass
    • Conceptos (Core, Dispositivo, Conector).
    • Ejecución de funciones Lambda localmente en el dispositivo.
    • Ejecución de código directamente en el dispositivo (C++, Python).
    • Comunicación segura entre el Core de Greengrass y los dispositivos AWS/IoT.
    • Caso de uso: Filtrado de datos local, preprocesamiento o inferencia de IA en el borde.
  • Integración con IA/ML
    • Uso de SageMaker para modelos complejos de ML en la nube.
    • Ejecución de inferencia de ML en el borde con el Acelerador de ML de Greengrass (GMA).
  • Visualización de Datos e Interfaz de Usuario
    • Uso de AWS IoT SiteWise para la visualización de datos industriales.
    • Construcción de Apps Web con AWS Amplify (API, UI, Autenticación).
    • Tableros utilizando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.

Módulo 5: Seguridad, Gobernanza y Mejores Prácticas

  • Ciclo de Vida de la Seguridad IoT
    • Principios de Diseño Seguro (Defensa en Profundidad).
    • Prácticas de Desarrollo Seguro (OWASP Top 10 para IoT).
    • Gestión de Vulnerabilidades.
    • Modelado de Amenazas para IoT.
  • Servicios de Seguridad AWS para IoT
    • AWS IoT Device Defender (Service y Device Defender).
    • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
    • AWS Config para verificaciones de cumplimiento.
    • Integración de Módulos de Seguridad por Hardware (HSMs).
  • Privacidad y Gobernanza de Datos
    • Manejo de datos sensibles (PII).
    • Políticas de Retención y Eliminación de Datos.
    • Consideraciones de Cumplimiento.

Módulo 6: Proyectos Prácticos y Trabajo Final

  • Laboratorios Guiados
    • Incorporación de Dispositivos y Comunicación MQTT.
    • Implementación de Ingestión Segura de Datos en AWS.
    • Construcción de un Tablero IoT Simple.
    • Simulación de Actualización OTA.
    • Introducción a AWS IoT Greengrass.
  • Proyecto Final
    • Construcción de una solución completa de IoT que aborde un problema del mundo real (por ejemplo, Automatización del Hogar Inteligente, Monitoreo Ambiental, Hub de Sensores Industrial).
    • Requisitos: Dispositivo seguro, ingestión de datos, procesamiento, visualización y componente opcional en el borde.
    • Uso de los servicios AWS cubiertos a lo largo del curso.

Requerimientos

Propósito:

El desarrollo moderno de IoT depende de infraestructuras de Plataforma como Servicio (PaaS). Entre los principales sistemas PaaS de IoT se incluyen Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud y Siemens MindSphere. Es fundamental que los desarrolladores comprendan las funciones PaaS necesarias para integrar los datos de IoT con otros ecosistemas. En este curso, recibirás formación práctica utilizando una Raspberry Pi y un chip TI SensorTag multisensores (que cuenta con 10 sensores integrados: movimiento, temperatura ambiente, humedad, presión, fotómetro, etc.). Aprenderás los fundamentos de las funciones de IoT y cómo implementarlas en la nube PaaS de AWS IoT utilizando funciones Lambda.

 8 Horas

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