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Schulungsübersicht
Modul 0: Grundlagen & AWS IoT-Ökosystem
- Einführung in das Internet of Things (IoT)
- Definition von IoT im Jahr 2024: Über "Dinge" hinaus (Edge Intelligence, KI/ML am Rand, Cyber-Physical Systems).
- Treiber des IoT-Wachstums (Branchen, Anwendungsfälle).
- Wichtige IoT-Trends (Edge Computing, Nachhaltigkeit, Integration von KI/ML, verbesserte Sicherheit).
- AWS IoT innerhalb des breiteren AWS-Ökosystems (AWS Partner Network - APN-Ressourcen).
- Übersicht über die AWS IoT-Dienste-Landschaft
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (Device Onboarding, Konfigurationsverwaltung, OTA-Updates).
- AWS IoT Analytics (Datenverarbeitung, Anreicherung, Modellierung).
- AWS IoT Greengrass (Edge-Berechnung, lokale Ausführung, sichere Konnektivität).
- AWS IoT Button (Konzeptionelle Übersicht für einfache Geräte).
- Verbindung: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
Modul 1: IoT-Architektur, Komponenten & Sicherheit
- IoT-Architektur
- Geräteschicht (Sensoren, Aktoren, Edge-Geräte wie Raspberry Pi, ESP32).
- Konnektivitätsschicht (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cellular IoT).
- Cloud-Integrationsschicht (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Datenverarbeitungs- & Analyzeschicht (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Anwendungsschicht (Mobile, Web-Apps mit AWS Amplify, benutzerdefinierte Geschäfts-Apps).
- Bedeutung: Erläuterung des "Warum" hinter verteilten Architekturen (Latenz, Bandbreite, Rechenleistung, Sicherheit).
- Tiefgreifender Einblick in essentielle IoT-Komponenten
- Hardware: Auswahlkriterien (MCU, Konnektivität, Sensoren), Sicherheitselemente (Trusted Execution Environments - TEEs).
- Edge Computing (AWS Greengrass): Vorteile (geringe Latenz, reduzierter Cloud-Traffic, lokale Entscheidungsfindung).
- Geräteverwaltung: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Pre-Provisioning), Konfiguration, Überwachung, Remote-Debugging.
- Sicherheit im Detail: Geräteidentität, Authentifizierung & Autorisierung (X.509-Zertifikate, JSON Web Tokens - JWTs), Datenverschlüsselung (im Ruhezustand und während der Übertragung), AWS IoT Device Defender.
- Sicherheitsstandardisierung: Einführung in Standards (z. B. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) und Compliance (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- AWS-spezifische PaaS-Funktionen für IoT
- AWS IoT Core (Sicheres MQTT/Bridge, Jobs für Firmware-Updates, Device Defender).
- AWS Lambda (Serverless Compute zur Vorverarbeitung von Daten, Auslösen von Aktionen).
- AWS Step Functions (Zustandsbehaftete Workflows für komplexe Geräteinteraktionen).
- Amazon DynamoDB (NoSQL-Datenbank für schnelle IoT-Datenerfassung).
- Amazon OpenSearch Service (Suche & Analytics, Umgang mit Zeitreihendaten).
- Amazon Timestream (Spezialisierte Zeitscheiben-Datenbank).
- Amazon S3 (Raw Data Lake-Speicherung).
- AWS IoT Device Defender (Überwachung und Sicherheitsbewertung).
- AWS IoT Wireless (Anbindung entfernter LPWAN-Geräte).
Modul 2: Kommunikationsprotokolle für IoT-Geräte
- MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
- MQTT 5.0-Funktionen (Retain, Clean Session Flags, Benutzer-Eigenschaften, Wildcard-Themes).
- MQTT über WebSockets (Standardisierung).
- Erläuterung der Quality of Service (QoS)-Stufen.
- Bewährte Praktiken des Protokolls.
- Alternative Protokolle
- CoAP (Constrained Application Protocol) für eingeschränkte Geräte.
- AMQP / MQTT über AMQP (Standardisierte Datenformatsysteme).
- HTTP (Für einfachere, weniger häufige Updates).
- WebSockets (VollDuplex-Kommunikation).
Modul 3: Aufbau robuster IoT-Anwendungen mit AWS
- Geräte-Onboarding & Sichere Konnektivität
- AWS IoT Device Defender Pre-Provisioning.
- Sicheres Over-The-Air (OTA)-Onboarding (z. B. unter Verwendung von Konzepten des AWS IoT Buttons).
- Verwaltung von Geräte-Zertifikaten (ACM/PKI).
- Implementierung von MQTT mit TLS.
- Datenerfassung, Speicherung & Verarbeitung
- Effizientes Senden von Daten von Geräten an AWS IoT Core.
- Auswahl des richtigen Ziels: Lambda (ereignisgesteuert), Step Functions (Orchestrierung), Timestream (Zeitreihe), OpenSearch (Suche & Analytics), S3 (Rohdaten).
- Nutzung von AWS IoT Analytics zur Datenanreicherung und Bereinigung vor der Speicherung.
- Umgang mit Szenarien mit hohem Durchsatz (Kinesis/Firehose).
- Geräteverwaltung & Betrieb
- Nutzung von AWS IoT Device Management für das Flottenmanagement.
- Implementierung und Verwaltung von OTA-Updates (unter Verwendung von AWS IoT Jobs).
- Remote-Monitoring und Konfiguration.
- Erstellen des IoT-Backends
- API Gateway zur Erstellung von REST/GraphQL-APIs zur Interaktion mit Geräten und Daten.
- AWS Lambda für Geschäftslogik.
- AWS Step Functions zur Koordination verteilter Komponenten.
- Amazon SQS/SNS für asynchrone Nachrichtenübermittlung und Ereignisauslösung.
Modul 4: Edge Computing & Erweiterte Integration
- AWS IoT Greengrass
- Konzepte (Core, Device, Connector).
- Lokales Ausführen von Lambda-Funktionen auf dem Gerät.
- Direkte Ausführung von Code auf dem Gerät (C++, Python).
- Sichere Kommunikation zwischen Greengrass Core und AWS/IoT-Geräten.
- Anwendungsfall: Lokale Datenfilterung, Vorverarbeitung oder KI-Inferenz am Rand.
- Integration mit KI/ML
- Nutzung von SageMaker für komplexe ML-Modelle in der Cloud.
- Durchführen von KI-Inferenz am Edge mit dem Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Datenvisualisierung & Benutzeroberflächen
- Nutzung von AWS IoT SiteWise für industrielle Datenvisualisierung.
- Erstellung von Web-Apps mit AWS Amplify (API, UI, Authentifizierung).
- Dashboards unter Verwendung von Amazon QuickSight oder OpenSearch Dashboards.
Modul 5: Sicherheit, Governance & Best Practices
- IoT-Sicherheitslebenszyklus
- Prinzipien für sicheres Design (Defense-in-Depth).
- Sichere Entwicklungspraktiken (OWASP IoT Top 10).
- Vulnerability Management.
- Threat Modeling für IoT.
- AWS-Sicherheitsdienste für IoT
- AWS IoT Device Defender (Service & Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config für Compliance-Prüfungen.
- Integration von Hardware Security Modules (HSMs).
- Datenschutz & Governance
- Umgang mit sensiblen Daten (PII).
- Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Löschung.
- Compliance-Betrachtungen.
Modul 6: Praxisprojekte & Capstone
- Geführte Praxislabore
- Geräte-Onboarding & MQTT-Kommunikation.
- Implementierung sicherer Datenerfassung für AWS.
- Bau eines einfachen IoT-Dashboards.
- OTA-Update-Simulation.
- Einführung in AWS IoT Greengrass.
- Capstone-Projekt
- Aufbau einer vollständigen IoT-Lösung, die ein reales Problem löst (z. B. Smart Home Automation, Umweltüberwachung, Industrieller Sensor-Hub).
- Anforderungen: Sicheres Gerät, Datenerfassung, Verarbeitung, Visualisierung und optionale Edge-Komponente.
- Nutzung der in dem Kurs behandelten AWS-Dienste.
Voraussetzungen
Zweck:
Die moderne IoT-Entwicklung basiert auf Platform-as-a-Service (PaaS)-Infrastruktur. Führende PaaS-IoT-Systeme umfassen Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud und Siemens MindSphere. Es ist für Entwickler essentiell, die PaaS-Funktionen zu verstehen, die erforderlich sind, um IoT-Daten in andere Ökosysteme zu integrieren. In diesem Kurs erhalten Sie praxisorientiertes Training mit einem Raspberry Pi und einem Multi-Sensor TI SensorTag-Chip (mit 10 integrierten Sensoren: Bewegung, UmgebungsTemperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Lichtmesser usw.). Sie lernen die Grundlagen der IoT-Funktionen kennen und wie man diese in der AWS IoT PaaS-Cloud unter Verwendung von Lambda-Funktionen implementiert.
8 Stunden
