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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 borde, Sistemas Ciberfísicos).
    • Impulsores del crecimiento de IoT (Industrias, Casos de uso).
    • Tendencias clave de 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).
  • Descripción general del panorama de servicios AWS IoT
    • AWS IoT Core (MQTT/Puente, Jobs, Device Defender).
    • AWS IoT Device Management (Incorporación de dispositivos, gestión de configuración, actualizaciones OTA).
    • AWS IoT Analytics (Procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
    • AWS IoT Greengrass (Computación en el borde, ejecución local, conectividad segura).
    • AWS IoT Button (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 dispositivos (Sensores, actuadores, dispositivos en el 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 análisis de datos (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
    • Capa de aplicación (Aplicaciones móviles y web utilizando AWS Amplify, Aplicaciones empresariales personalizadas).
    • Importancia: Explicación del "por qué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, capacidad de procesamiento, seguridad).
  • Inmersión profunda 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 (Over-the-Air - OTA, aprovisionamiento previo), configuración, monitoreo, depuración remota.
    • Inmersión profunda en seguridad: Identidad del dispositivo, autenticación y autorización (Certificados X.509, JWTs), cifrado de datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
    • Estandarización de la 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 (MQTT/Puente seguro, Jobs para actualizaciones de firmware, Device Defender).
    • AWS Lambda (Computación serverless 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 ingesta rápida de datos IoT).
    • Amazon OpenSearch Service (Búsqueda y análisis, manejo de datos de serie temporal).
    • Amazon Timestream (Base de datos especializada para series temporales).
    • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos en bruto).
    • AWS IoT Device Defender (Monitoreo y evaluación de seguridad).
    • AWS IoT Wireless (Conexión de dispositivos LPWAN remotos).

Módulo 2: Protocolos de Comunicación de Dispositivos IoT

  • MQTT (MQTT v5 y WebSockets)
    • Características de MQTT 5.0 (Retener, indicadores de sesión limpia, propiedades de usuario, temas comodín).
    • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
    • Explicación de los niveles de Calidad de Servicio (QoS).
    • Buenas prácticas del protocolo.
  • Protocolos alternativos
    • CoAP (Protocolo de aplicaciones restringidas) para dispositivos con restricciones.
    • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
    • 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
    • Aprovisionamiento previo de AWS IoT Device Defender.
    • Incorporación segura Over-The-Air (OTA) (por ejemplo, utilizando conceptos del botón AWS IoT).
    • Gestión de certificados de dispositivo (ACM/PKI).
    • Implementación de MQTT con TLS.
  • Ingesta, almacenamiento y procesamiento de datos
    • Envío eficiente de datos desde los dispositivos a AWS IoT Core.
    • Elegir el objetivo adecuado: Lambda (basado en eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (serie temporal), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos en bruto).
    • 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 (utilizando AWS IoT Jobs).
    • Monitoreo remoto y configuración.
  • 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 activación 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 el núcleo de Greengrass y los dispositivos AWS/IoT.
    • Caso de uso: Filtrado local de datos, 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 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).
    • Paneles utilizando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.

Módulo 5: Seguridad, Gobernanza y Buenas Prácticas

  • Ciclo de vida de la seguridad 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 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 (HSM).
  • 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

  • Laboratorios prácticos guiados
    • Incorporación de dispositivos y comunicación MQTT.
    • Implementación de ingesta segura de datos en AWS.
    • Construcción de un panel 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, centro de sensores industriales).
    • Requisitos: Dispositivo seguro, ingesta 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 como Plataforma como Servicio (PaaS). Los principales sistemas PaaS de IoT incluyen Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud y Siemens MindSphere. Es fundamental que los desarrolladores comprendan las funciones de PaaS necesarias para integrar 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, 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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