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Temario del curso

Módulo 0: Fundamentos y Ecosistema de AWS IoT

  • Introducción al IoT
    • Definiendo el IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia de Borde, IA/ML en el Borde, Sistemas Ciberfísicos).
    • Impulsores del crecimiento del IoT (Industrias, Casos de Uso).
    • Tendencias clave del 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 de AWS IoT
    • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Tareas, Device Defender).
    • Gestión de dispositivos de AWS IoT (Incorporación de dispositivos, Gestión de configuración, Actualizaciones OTA).
    • Analítica de AWS IoT (Procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
    • AWS IoT Greengrass (Computación en el borde, ejecución local, conectividad segura).
    • AWS IoT Button (Visión 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 dispositivos (Sensores, Actuadores, Dispositivos de Borde 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 analítica de datos (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
    • Capa de aplicaciones (Móvil, Aplicaciones Web usando AWS Amplify, Aplicaciones empresariales personalizadas).
    • Importancia: Explicar el "por qué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, potencia de cálculo, seguridad).
  • Análisis detallado de componentes esenciales de IoT
    • Hardware: Criterios de selección (MCU, conectividad, sensores), Elementos de seguridad (Entornos de Ejecución Confiables - TEEs).
    • Computación en el Borde (AWS Greengrass): Beneficios (baja latencia, reducción del tráfico de nube, toma de decisiones local).
    • Gestión de dispositivos: Incorporación (A través del Aire - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración remota.
    • Análisis de seguridad: Identidad del dispositivo, Autenticación y Autorización (Certs X.509, JSON Web Tokens - JWTs), Cifrado de datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
    • Estandarización de la seguridad: Introducción a estándares (p. ej., IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) y cumplimiento (ISO/IEC 27001, SOC 2).
  • Funciones PaaS específicas de AWS para IoT
    • AWS IoT Core (MQTT/Bridge seguro, Tareas para actualizaciones de firmware, Device Defender).
    • AWS Lambda (Computación sin servidor para preprocesamiento de datos, desencadenamiento de acciones).
    • AWS Step Functions (Flujos de trabajo con estado para interacciones de dispositivos complejas).
    • Amazon DynamoDB (BD NoSQL para ingesta rápida de datos de IoT).
    • Servicio Amazon OpenSearch (Búsqueda y Analítica, manejo de datos de series temporales).
    • Amazon Timestream (Base de datos de series temporales especializada).
    • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos crudos).
    • AWS IoT Device Defender (Monitoreo y evaluación de seguridad).
    • AWS IoT Wireless (Conexión de dispositivos remotos LPWAN).

Módulo 2: Protocolos de Comunicación de Dispositivos de IoT

  • MQTT (MQTT v5 y WebSockets)
    • Características de MQTT 5.0 (Retener, banderas de sesión limpia, Propiedades de usuario, temas comodín).
    • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
    • Niveles de Calidad de Servicio (QoS) explicados.
    • Mejores prácticas de protocolo.
  • Protocolos alternativos
    • CoAP (Protocolo de Aplicación Restricionada) para dispositivos restringidos.
    • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
    • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
    • WebSockets (Comunicación de duplex completo).

Módulo 3: Construcción de Aplicaciones de IoT Robustas con AWS

  • Incorporación de Dispositivos y Conectividad Segura
    • Pre-Provisionamiento de AWS IoT Device Defender.
    • Incorporación Segura a través del Aire (OTA) (p. ej., usando conceptos de AWS IoT Button).
    • Gestión de Certificados de Dispositivos (ACM/PKI).
    • Implementación de MQTT con TLS.
  • Ingesta, Almacenamiento y Procesamiento de Datos
    • Envío eficiente de datos desde dispositivos a AWS IoT Core.
    • Elección del destino adecuado: Lambda (orientado a eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y analítica), S3 (datos crudos).
    • 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 AWS IoT Jobs).
    • Monitoreo y Configuración Remota.
  • Construcción del Backend de IoT
    • API Gateway para crear APIs REST/GraphQL para interactuar con dispositivos y datos.
    • AWS Lambda para la lógica de negocio.
    • AWS Step Functions para coordinar componentes distribuidos.
    • Amazon SQS/SNS para mensajería asíncrona y desencadenamiento de eventos.

Módulo 4: Computación en el Borde e Integración Avanzada

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

Módulo 5: Seguridad, Gobernanza y Mejores Prácticas

  • Ciclo de Vida de la Seguridad de IoT
    • Principios de Diseño Seguro (Defensa en Profundidad).
    • Prácticas de Desarrollo Seguro (OWASP IoT Top 10).
    • Gestión de Vulnerabilidades.
    • Modelado de Amenazas para IoT.
  • Servicios de Seguridad de AWS para IoT
    • AWS IoT Device Defender (Servicio y Device Defender).
    • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
    • AWS Config para revisiones de cumplimiento.
    • Integración de Módulos de Seguridad de 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 Proyecto Final

  • Prácticas de Laboratorio Guiadas
    • Incorporación de Dispositivos y Comunicación MQTT.
    • Implementación de Ingesta de Datos Segura a AWS.
    • Construcción de un Tablero (Dashboard) de IoT Simple.
    • Simulación de Actualización OTA.
    • Introducción a AWS IoT Greengrass.
  • Proyecto Final (Capstone)
    • Construir una solución de IoT completa que aborde un problema del mundo real (p. ej., Automatización de Hogar Inteligente, Monitoreo Ambiental, Hub de Sensores Industriales).
    • Requisitos: Dispositivo seguro, ingesta de datos, procesamiento, visualización y componente de borde opcional.
    • Usar los servicios de AWS cubiertos a lo largo del curso.

Requerimientos

Objetivo:

El desarrollo moderno de IoT se basa en la infraestructura Plataforma como Servicio (PaaS). Los principales sistemas PaaS de IoT incluyen Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud y Siemens MindSphere. Es esencial que los desarrolladores comprendan las funciones PaaS necesarias para integrar los datos de IoT con otros ecosistemas. En este curso, recibirás formación práctica utilizando un Raspberry Pi y una chip TI SensorTag multi-sensor (que incluye 10 sensores integrados: movimiento, temperatura ambiental, humedad, presión, medidor de luz, 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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