Formación industrial en IoT (Internet de las Cosas) con Raspberry Pi y AWS IoT Core

Módulo 0: Fundamentos y Ecosistema AWS IoT

• Introducción a IoT
  • Definiendo IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia en el Edge, AI/ML en el Edge, Sistemas Cibrofísicos).
  • Impulsores del crecimiento de IoT (Industrias, Casos de Uso).
  • Tendencias clave de IoT (Computación en el Edge, Sostenibilidad, integración de AI/ML, Seguridad mejorada).
  • AWS IoT dentro del ecosistema AWS más amplio (recursos de AWS Partner Network - APN).
• Vista general del panorama de servicios AWS IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • AWS IoT Device Management (Incorporación de dispositivos, Gestión de configuración, Actualizaciones OTA).
  • AWS IoT Analytics (Procesamiento, enriquecimiento y modelado de datos).
  • AWS IoT Greengrass (Computación en el edge, ejecución local, conectividad segura).
  • AWS IoT Button (Vista 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 Edge como Raspberry Pi, ESP32).
  • Capa de Conectividad (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cellular IoT).
  • 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 Aplicaciones (Móviles, Apps Web usando AWS Amplify, Apps de Negocio Personalizadas).
  • Importancia: Explicar el "por qué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, potencia de cómputo, seguridad).
• Análisis profundo de componentes esenciales de IoT
  • Hardware: Criterios de selección (MCU, conectividad, sensores), Elementos de seguridad (Entornos de Ejecución Confiables - TEEs).
  • Computación en el Edge (AWS Greengrass): Beneficios (baja latencia, reducción del tráfico en la nube, toma de decisiones local).
  • Gestión de Dispositivos: Incorporación (Over-the-Air - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración remota.
  • Análisis profundo 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 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, Jobs para actualizaciones de firmware, Device Defender).
  • AWS Lambda (Computación serverless para preprocesamiento de datos, disparo de acciones).
  • AWS Step Functions (Flujos de trabajo con estado para interacciones complejas de dispositivos).
  • Amazon DynamoDB (BD NoSQL para ingestión rápida de datos IoT).
  • Amazon OpenSearch Service (Búsqueda y Análisis, manejo de datos de series temporales).
  • Amazon Timestream (Base de datos especializada de series temporales).
  • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos crudo).
  • 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 (Retain, flags de Clean Session, User Properties, temas comodín).
  • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
  • Niveles de Calidad de Servicio (QoS) explicados.
  • Mejores prácticas del protocolo.
• Protocolos alternativos
  • CoAP (Constrained Application Protocol) para dispositivos restringidos.
  • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
  • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
  • WebSockets (Comunicación de doble sentido completo).

Módulo 3: Construcción de Aplicaciones IoT Robustas con AWS

• Incorporación de Dispositivos y Conectividad Segura
  • Pre-provisionamiento de AWS IoT Device Defender.
  • Incorporación Segura Over-The-Air (OTA) (p. ej., usando conceptos de AWS IoT Button).
  • 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.
  • Elección del objetivo adecuado: Lambda (orientado a eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos crudos).
  • Uso de AWS IoT Analytics para 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 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 lógica de negocio.
  • AWS Step Functions para coordinar componentes distribuidos.
  • Amazon SQS/SNS para mensajería asíncrona y disparo de eventos.

Módulo 4: Computación en el Edge 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 Greengrass Core y dispositivos AWS/loT.
  • Caso de uso: Filtrado local de datos, preprocesamiento o inferencia de AI en el edge.
• Integración con AI/ML
  • Uso de SageMaker para modelos de ML complejos en la nube.
  • Ejecución de inferencia de ML en el edge con Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Visualización de Datos e Interfaces de Usuario
  • Uso de AWS IoT SiteWise para visualización de datos industriales.
  • Construcción de Apps 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 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 verificaciones de cumplimiento.
  • Integración de Módulos de Seguridad de Hardware (HSMs).
• Privacidad de Datos y Gobernanza
  • Manejo de datos sensibles (PII).
  • Políticas de Retención y Eliminación de Datos.
  • Consideraciones de cumplimiento.

Módulo 6: Proyectos Prácticos y Proyecto Final

• Laboratorios Prácticos Guiados
  • Incorporación de Dispositivos y Comunicación MQTT.
  • Implementación de Ingestión de Datos Segura hacia AWS.
  • Construcción de un Panel (Dashboard) IoT Simple.
  • Simulación de Actualización OTA.
  • Introducción a AWS IoT Greengrass.
• Proyecto Final (Capstone)
  • Construir una solución IoT completa que aborde un problema del mundo real (p. ej., Automatización del Hogar Inteligente, Monitoreo Ambiental, Hub de Sensores Industriales).
  • Requisitos: Dispositivo seguro, ingesta de datos, procesamiento, visualización y componente edge opcional.
  • Uso de servicios de AWS cubiertos durante el curso.