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Struttura del corso
Modulo 0: Fondamenti & Ecosistema AWS IoT
- Introduzione all'IoT
- Definire l'IoT nel 2024: Oltre le "Cose" (Intelligenza di Bordo, AI/ML al Bordo, Sistemi Cibernetico-Fisici).
- Fattori trainanti della crescita IoT (Settori, Casi d'uso).
- Più importanti tendenze IoT (Edge Computing, Sostenibilità, integrazione AI/ML, Sicurezza rafforzata).
- AWS IoT nell'ecosistema AWS più ampio (Risorse AWS Partner Network - APN).
- Panoramica del panorama dei servizi AWS IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (Onboarding dei dispositivi, Gestione della configurazione, Aggiornamenti OTA).
- AWS IoT Analytics (Elaborazione, arricchimento e modellazione dei dati).
- AWS IoT Greengrass (Calcolo di bordo, esecuzione locale, connettività sicura).
- AWS IoT Button (Panoramica concettuale per dispositivi semplici).
- Connessione: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
Modulo 1: Architettura IoT, Componenti & Sicurezza
- Architettura IoT
- Livello dispositivo (Sensori, Attuatori, Dispositivi di bordo come Raspberry Pi, ESP32).
- Livello di connettività (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cellular IoT).
- Livello di integrazione cloud (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Livello di elaborazione e analisi dati (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Livello applicativo (App mobili, App Web utilizzando AWS Amplify, App di business personalizzate).
- Importanza: Spiegare il "perché" dietro le architetture distribuite (latenza, larghezza di banda, potenza di calcolo, sicurezza).
- Approfondimento sui componenti essenziali IoT
- Hardware: Criteri di selezione (MCU, connettività, sensori), Elementi di sicurezza (Ambienti di esecuzione fidati - TEE).
- Edge Computing (AWS Greengrass): Vantaggi (bassa latenza, riduzione del traffico cloud, decision-making locale).
- Gestione dispositivi: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Pre-provisioning), Configurazione, Monitoraggio, Debug remoto.
- Approfondimento sulla sicurezza: Identità del dispositivo, Autenticazione & Autorizzazione (Certificati X.509, JSON Web Tokens - JWT), Crittografia dei dati (a riposo e in transito), AWS IoT Device Defender.
- Standardizzazione della sicurezza: Introduzione agli standard (es. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) e alla conformità (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- Funzioni PaaS specifiche AWS per IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge sicuro, Jobs per aggiornamenti firmware, Device Defender).
- AWS Lambda (Calcolo serverless per la preelaborazione dei dati, attivazione di azioni).
- AWS Step Functions (Flussi di lavoro statali per interazioni complesse dei dispositivi).
- Amazon DynamoDB (DB NoSQL per l'ingestione rapida dei dati IoT).
- Amazon OpenSearch Service (Ricerca & Analisi, gestione di dati Time Series).
- Amazon Timestream (Database specializzato per serie temporali).
- Amazon S3 (Archiviazione del data lake grezzo).
- AWS IoT Device Defender (Monitoraggio e valutazione della sicurezza).
- AWS IoT Wireless (Connessione di dispositivi LPWAN remoti).
Modulo 2: Protocolli di comunicazione per dispositivi IoT
- MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
- Funzionalità di MQTT 5.0 (Retain, flag Clean Session, User Properties, topic jolly).
- MQTT tramite WebSockets (Standardizzazione).
- Livelli di Quality of Service (QoS) spiegati.
- Best practice del protocollo.
- Protocolli alternativi
- CoAP (Constrained Application Protocol) per dispositivi con risorse limitate.
- AMQP / MQTT over AMQP (Formati standard di scambio dati).
- HTTP (Per aggiornamenti più semplici e meno frequenti).
- WebSockets (Comunicazione full-duplex).
Modulo 3: Costruzione di applicazioni IoT robuste con AWS
- Onboarding dei dispositivi & Connettività sicura
- AWS IoT Device Defender Pre-Provisioning.
- Onboarding sicuro Over-The-Air (OTA) (es. utilizzando i concetti di AWS IoT Button).
- Gestione dei certificati dei dispositivi (ACM/PKI).
- Implementazione di MQTT con TLS.
- Ingestione, archiviazione ed elaborazione dei dati
- Invio efficiente dei dati dai dispositivi ad AWS IoT Core.
- Scegliere la destinazione giusta: Lambda (event-driven), Step Functions (orchestrazione), Timestream (serie temporali), OpenSearch (ricerca & analisi), S3 (dati grezzi).
- Utilizzo di AWS IoT Analytics per l'arricchimento e la pulizia dei dati prima dell'archiviazione.
- Gestione di scenari ad alto throughput (Kinesis/Firehose).
- Gestione e operazioni sui dispositivi
- Utilizzo di AWS IoT Device Management per la gestione della flotta.
- Implementazione e gestione degli aggiornamenti OTA (utilizzando AWS IoT Jobs).
- Monitoraggio e configurazione remota.
- Costruzione del backend IoT
- API Gateway per la creazione di API REST/GraphQL per interagire con dispositivi e dati.
- AWS Lambda per la logica di business.
- AWS Step Functions per il coordinamento dei componenti distribuiti.
- Amazon SQS/SNS per la messaggistica asincrona e l'attivazione di eventi.
Modulo 4: Edge Computing & Integrazione avanzata
- AWS IoT Greengrass
- Concetti (Core, Dispositivo, Connettore).
- Esecuzione di funzioni Lambda localmente sul dispositivo.
- Esecuzione di codice direttamente sul dispositivo (C++, Python).
- Comunicazione sicura tra Greengrass Core e dispositivi AWS/IoT.
- Caso d'uso: Filtraggio locale dei dati, preelaborazione o inferenza AI al bordo.
- Integrazione con AI/ML
- Utilizzo di SageMaker per complessi modelli ML nella cloud.
- Esecuzione dell'inferenza ML al bordo con Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Visualizzazione dei dati e interfacce utente
- Utilizzo di AWS IoT SiteWise per la visualizzazione dei dati industriali.
- Costruzione di App Web con AWS Amplify (API, UI, Autenticazione).
- Dashboard utilizzando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.
Modulo 5: Sicurezza, Governance & Best Practice
- Ciclo di vita della sicurezza IoT
- Principi di progettazione sicura (Difesa in profondità).
- Pratiche di sviluppo sicure (OWASP IoT Top 10).
- Gestione delle vulnerabilità.
- Modellazione delle minacce per l'IoT.
- Servizi di sicurezza AWS per IoT
- AWS IoT Device Defender (Servizio & Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config per i controlli di conformità.
- Integrazione di Hardware Security Modules (HSM).
- Privacy dei dati & Governance
- Gestione di dati sensibili (PII).
- Politiche di ritenzione ed eliminazione dei dati.
- Considerazioni sulla conformità.
Modulo 6: Progetti pratici & Lavoro finale
- Laboratori pratici guidati
- Onboarding dei dispositivi & Comunicazione MQTT.
- Implementazione dell'ingestione dati sicura in AWS.
- Costruzione di una semplice dashboard IoT.
- Simulazione di aggiornamento OTA.
- Introduzione ad AWS IoT Greengrass.
- Progetto finale (Capstone)
- Costruire una soluzione IoT completa che affronti un problema reale (es. Automazione della casa intelligente, Monitoraggio ambientale, Hub di sensori industriali).
- Requisiti: Dispositivo sicuro, ingestione dati, elaborazione, visualizzazione e componente di bordo opzionale.
- Utilizzo dei servizi AWS coperti durante il corso.
Requisiti
Obiettivo:
Lo sviluppo moderno di IoT si basa sull'infrastruttura Platform-as-a-Service (PaaS). I principali sistemi IoT PaaS includono Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud e Siemens MindSphere. È essenziale per gli sviluppatori comprendere le funzioni PaaS necessarie per integrare i dati IoT con altri ecosistemi. In questo corso, riceverai una formazione pratica utilizzando un Raspberry Pi e un chip TI SensorTag multi-sensore (con 10 sensori integrati: movimento, temperatura ambiente, umidità, pressione, misuratore di luce, ecc.). Imparerai le basi delle funzioni IoT e come implementarle nella cloud AWS IoT PaaS utilizzando le funzioni Lambda.
8 ore
