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Temario del curso

Módulo 0: Fundamentos y Ecosistema de AWS IoT

  • Introducción a IoT
    • Definiendo IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia de 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 AWS Partner Network - APN).
  • Vista general del panorama de servicios de AWS IoT
    • AWS IoT Core (Puente MQTT, Trabajos, Defensor de Dispositivos).
    • 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 borde, 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 IoT

  • Arquitectura IoT
    • Capa de dispositivo (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 aplicación (Aplicaciones móviles, Web usando AWS Amplify, Aplicaciones empresariales a medida).
    • 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 de tráfico a la nube, toma de decisiones local).
    • Gestión de dispositivos: Incorporación (Over-the-Air - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración remota.
    • Análisis de seguridad: Identidad del dispositivo, Autenticación y Autorización (Certificados 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/Puente seguro, Trabajos para actualizaciones de firmware, Device Defender).
    • AWS Lambda (Computación sin servidor 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 analítica, manejo de datos de series temporales).
    • Amazon Timestream (Base de datos especializada en series temporales).
    • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos crudos).
    • 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 (Retain, banderas de Clean Session, 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 Restringida) para dispositivos restringidos.
    • 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
    • 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 correcto: Lambda (orientado a eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y analítica), 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 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 asincrónica y disparo 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 Greengrass Core y dispositivos AWS/IoT.
    • Caso de uso: Filtrado, preprocesamiento local de datos o inferencia de IA en el borde.
  • Integración con IA/ML
    • Uso de SageMaker para modelos ML complejos en la nube.
    • Ejecución de inferencia ML en el borde con Greengrass ML Accelerator (GMA).
  • Visualización de Datos e Interfaz de Usuario
    • Uso de AWS IoT SiteWise para visualización de datos industriales.
    • Construcción de aplicaciones web con AWS Amplify (API, UI, Autenticación).
    • Tableros usando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.

Módulo 5: Seguridad, Gobernanza y Mejores Prácticas

  • Ciclo de Vida de 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 de AWS para IoT
    • AWS IoT Device Defender (Servicio y Device Defender).
    • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
    • AWS Config para comprobaciones 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

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

Requerimientos

Propósito:

El desarrollo moderno de IoT depende de la infraestructura de Plataforma como Servicio (PaaS). Los principales sistemas IoT PaaS 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 IoT con otros ecosistemas. En este curso, recibirás capacitación práctica utilizando un Raspberry Pi y un chip TI SensorTag multisensor (con 10 sensores integrados: movimiento, temperatura ambiental, humedad, presión, medidor de luz, etc.). Aprenderás los fundamentos de las funciones IoT y cómo implementarlas en la nube PaaS de AWS IoT mediante funciones Lambda.

 8 Horas

Número de participantes


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