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Struttura del corso
Modulo 0: Fondamenti ed Ecosistema AWS IoT
- Introduzione a IoT
- Definizione di IoT nel 2024: oltre alle "Cose" (Intelligenza al Bordo, AI/ML al Bordo, Sistemi Cyber-Fisici).
- Driver della crescita di IoT (Industrie, Casi d'uso).
- Tendenze chiave di IoT (Computing al Bordo, Sostenibilità, integrazione AI/ML, Sicurezza avanzata).
- AWS IoT nell'ampio ecosistema AWS (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 dispositivi, Gestione configurazione, Aggiornamenti OTA).
- AWS IoT Analytics (Elaborazione dati, arricchimento, modellazione).
- AWS IoT Greengrass (Computing al 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 e Sicurezza
- Architettura IoT
- Strato dispositivo (Sensori, Attuatori, Dispositivi Edge come Raspberry Pi, ESP32).
- Strato di connettività (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, IoT cellulare).
- Strato di integrazione cloud (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Strato di elaborazione e analisi dei dati (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Strato applicazione (App Mobile, App Web utilizzando AWS Amplify, Applicazioni business personalizzate).
- Importanza: spiegazione del "perché" delle architetture distribuite (latenza, banda, potenza di calcolo, sicurezza).
- Approfondimento dei componenti essenziali di IoT
- Hardware: Criteri di selezione (MCU, connettività, sensori), Elementi di sicurezza (Trusted Execution Environments - TEE).
- Computing al bordo (AWS Greengrass): Vantaggi (bassa latenza, riduzione del traffico cloud, decisioni locali).
- Gestione dispositivi: Onboarding (Over-The-Air - OTA, Pre-provisioning), Configurazione, Monitoraggio, Debug remoto.
- Approfondimento sulla sicurezza: Identità del dispositivo, Autenticazione e Autorizzazione (Certificati X.509, JSON Web Tokens - JWT), Crittografia dati (a riposo e in transito), AWS IoT Device Defender.
- Standardizzazione della sicurezza: Introduzione agli standard (es. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) e conformità (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- Funzioni PaaS specifiche di AWS per IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge sicuro, Jobs per aggiornamenti firmware, Device Defender).
- AWS Lambda (Computing serverless per preprocessing dati, attivazione di azioni).
- AWS Step Functions (Workflow stateful per interazioni complesse tra dispositivi).
- Amazon DynamoDB (Database NoSQL per ingestione rapida di dati IoT).
- Amazon OpenSearch Service (Ricerca e Analisi, gestione dati serie temporali).
- Amazon Timestream (Database specializzato per serie temporali).
- Amazon S3 (Archiviazione data lake grezzi).
- AWS IoT Device Defender (Monitoraggio e valutazione della sicurezza).
- AWS IoT Wireless (Connessione di dispositivi LPWAN remoti).
Modulo 2: Protocolli di comunicazione tra dispositivi IoT
- MQTT (MQTT v5 e WebSockets)
- Caratteristiche di MQTT 5.0 (Retain, Clean Session flags, Proprietà utente, Topic wildcard).
- MQTT su WebSockets (Standardizzazione).
- Livelli di Quality of Service (QoS) spiegati.
- Migliori pratiche del protocollo.
- Protocolli alternativi
- CoAP (Constrained Application Protocol) per dispositivi con risorse limitate.
- AMQP / MQTT su AMQP (Formati standard di interscambio dati).
- HTTP (Per aggiornamenti più semplici e meno frequenti).
- WebSockets (Comunicazione full-duplex).
Modulo 3: Realizzazione di applicazioni IoT robuste con AWS
- Onboarding dispositivo e connettività sicura
- Pre-provisioning con AWS IoT Device Defender.
- Onboarding Over-The-Air (OTA) sicuro (es. utilizzando concetti della scheda 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.
- Scelta del target corretto: Lambda (basato su eventi), Step Functions (orchestrazione), Timestream (serie temporali), OpenSearch (ricerca e 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 dispositivi e operazioni
- Utilizzo di AWS IoT Device Management per la gestione della flotta.
- Implementazione e gestione degli aggiornamenti OTA (utilizzando AWS IoT Jobs).
- Monitoraggio remoto e configurazione.
- Costruzione del backend IoT
- API Gateway per creare API REST/GraphQL per interagire con dispositivi e dati.
- AWS Lambda per la logica di business.
- AWS Step Functions per coordinare componenti distribuiti.
- Amazon SQS/SNS per messaggistica asincrona e attivazione di eventi.
Modulo 4: Computing al bordo e 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 Core Greengrass e dispositivi AWS/IoT.
- Caso d'uso: filtraggio dati locale, preprocessing o inferenza AI al bordo.
- Integrazione con AI/ML
- Utilizzo di SageMaker per modelli ML complessi nel cloud.
- Esecuzione di inferenza ML al bordo con Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Visualizzazione dei dati e interfacce utente
- Utilizzo di AWS IoT SiteWise per la visualizzazione di dati industriali.
- Realizzazione di App Web con AWS Amplify (API, UI, Autenticazione).
- Dashboard utilizzando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.
Modulo 5: Sicurezza, Governance e Best Practices
- Ciclo di vita della sicurezza IoT
- Principi di progettazione sicura (Defense-in-Depth).
- Pratiche di sviluppo sicuro (OWASP IoT Top 10).
- Gestione delle vulnerabilità.
- Threat Modeling per IoT.
- Servizi di sicurezza AWS per IoT
- AWS IoT Device Defender (Service e Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config per verifiche di conformità.
- Integrazione di Hardware Security Modules (HSM).
- Privacy dei dati e governance
- Gestione di dati sensibili (PII).
- Politiche di ritenzione e cancellazione dei dati.
- Considerazioni sulla conformità.
Modulo 6: Progetti pratici e Capstone
- Lab guidati
- Onboarding dispositivo e comunicazione MQTT.
- Implementazione di ingestione dati sicura su AWS.
- Realizzazione di una semplice dashboard IoT.
- Simulazione aggiornamento OTA.
- Introduzione ad AWS IoT Greengrass.
- Progetto finale (Capstone)
- Costruire una soluzione IoT completa che risolva un problema del mondo reale (es. automazione della smart home, monitoraggio ambientale, hub sensori industriale).
- Requisiti: dispositivo sicuro, ingestione dati, elaborazione, visualizzazione e componente edge opzionale.
- Utilizzo dei servizi AWS trattati nel corso.
Requisiti
Scopo:
Lo sviluppo moderno di IoT si basa su infrastrutture Platform-as-a-Service (PaaS). I principali sistemi PaaS IoT 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, si riceverà una formazione pratica utilizzando un Raspberry Pi e una scheda multi-sensore TI SensorTag (che integra 10 sensori: movimento, temperatura ambiente, umidità, pressione, illuminometro, ecc.). Si apprenderanno i fondamenti delle funzioni IoT e come implementarle nel cloud PaaS AWS IoT utilizzando funzioni Lambda.
8 ore
