Corso di formazione Sicurezza IoT

Approfondisci il regno innovativo dell'edge computing con questo corso avanzato. Esplora architetture sofisticate e affronta le sfide dell'integrazione, preparandoti a sfruttare tutto il potenziale dell'edge computing in una varietà di ambienti aziendali. Acquisisci esperienza in strumenti e metodologie all'avanguardia per implementare, gestire e ottimizzare soluzioni di edge computing che soddisfino le esigenze specifiche del settore.

I progressi tecnologici e l'aumento della quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotte le attività aziendali in molti settori, compresa la pubblica amministrazione. Le velocità di generazione e archiviazione digitale dei dati governativi stanno aumentando a causa della rapida crescita dei dispositivi mobili e delle applicazioni, dei sensori intelligenti e dei dispositivi, delle soluzioni di calcolo cloud e dei portali rivolti ai cittadini. Con l'espansione e la complessità crescente delle informazioni digitali, anche la gestione, il processamento, lo stoccaggio, la sicurezza e la disposizione diventano più complesse. Nuovi strumenti di cattura, ricerca, scoperta e analisi stanno aiutando le organizzazioni a trarre insights dai propri dati non strutturati. Il mercato governativo è ad un punto di svolta, realizzando che l'informazione è un bene strategico e che il governo deve proteggere, sfruttare e analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati per meglio servire e soddisfare gli obiettivi della missione. Mentre i leader governativi si sforzano di evolvere organizzazioni basate sui dati per raggiungere con successo la propria missione, stanno ponendo le fondamenta per correlare le dipendenze tra eventi, persone, processi e informazioni.

Soluzioni governative ad alto valore verranno create combinando le tecnologie più innovative:

• Dispositivi mobili e applicazioni
• Servizi cloud
• Tecnologie e reti di business social
• Grandi Dati e analisi

I Grandi Dati sono una delle soluzioni intelligenti per l'industria e permettono al governo di prendere decisioni migliori basandosi sui pattern rilevati dall'analisi di grandi volumi di dati, strutturati o non strutturati.

Ma raggiungere questi traguardi richiede molto più che accumulare semplicemente enormi quantità di dati. “Per comprendere questi volumi di Grandi Dati sono necessari strumenti e tecnologie all'avanguardia in grado di analizzare ed estrarre conoscenze utili da vasti flussi di informazioni eterogenee”, hanno scritto Tom Kalil e Fen Zhao dell'Ufficio di Scienza e Tecnologia della Casa Bianca in un post sul blog OSTP.

La Casa Bianca ha compiuto un passo verso l'aiuto delle agenzie a trovare queste tecnologie quando, nel 2012, ha istituito l'Iniziativa Nazionale di Ricerca e Sviluppo sui Grandi Dati. L'iniziativa includeva più di 200 milioni di dollari per sfruttare al massimo l'esplosione dei Grandi Dati e gli strumenti necessari per analizzarli.

Le sfide poste dai Grandi Dati sono quasi altrettanto imponenti quanto promettenti le loro potenzialità. Lo stoccaggio efficiente dei dati è una di queste sfide. Come sempre, i budget sono limitati, quindi le agenzie devono minimizzare il prezzo per megabyte dello stoccaggio e mantenere i dati facilmente accessibili in modo che gli utenti possano ottenerli quando ne hanno bisogno e come li desiderano. Il backup di enormi quantità di dati rende la sfida ancora più complessa.

L'analisi efficace dei dati è un'altra grande sfida. Molte agenzie utilizzano strumenti commerciali che le aiutano a setacciare montagne di dati, individuando tendenze che possono favorire il loro operato più efficiente. (Uno studio recente di MeriTalk ha rilevato che i dirigenti IT federali ritengono che i Grandi Dati potrebbero aiutare le agenzie a risparmiare più di 500 miliardi di dollari mentre soddisfano gli obiettivi della missione).

Strumenti di Big Data sviluppati su misura stanno anche permettendo alle agenzie di affrontare la necessità di analizzare i propri dati. Ad esempio, il Gruppo di Analisi dei Dati Computazionali del Laboratorio Nazionale Oak Ridge ha reso disponibile al sistema il suo sistema di analisi dei dati Piranha ad altre agenzie. Il sistema ha aiutato gli ricercatori medici a trovare un collegamento che può avvertire i medici di aneurismi aortici prima che si verifichino. Viene anche utilizzato per compiti più banali, come setacciare curriculum vitae per collegare candidati a lavoro con responsabili del reclutamento.

Insurtech (noto anche come Digital Insurance) si riferisce alla convergenza tra assicurazioni e nuove tecnologie. Nel campo degli "assicuratori digitali" applicano innovazioni tecnologiche ai loro modelli di business e operativi al fine di ridurre i costi, migliorare l'esperienza del cliente e aumentare l'agilità delle loro operazioni.

In questo corso di formazione con istruttore, i partecipanti acquisiranno una comprensione delle tecnologie, dei metodi e della mentalità necessari per realizzare una trasformazione digitale all'interno delle loro organizzazioni e nel settore in generale. La formazione è rivolta ai manager che hanno bisogno di acquisire una visione d'insieme, abbattere l'hype e il gergo e muovere i primi passi nella definizione di una strategia.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Discutere Insurtech e tutte le sue parti componenti in modo intelligente e sistematico
• Identificare e demistificare il ruolo di ciascuna tecnologia chiave all'interno di Insurtech.
• Redigere una strategia generale per l'implementazione di Insurtech all'interno della propria organizzazione

Pubblico

• Assicuratori
• Tecnologi nel settore assicurativo
• Stakeholder del settore assicurativo
• Consulenti e analisti aziendali

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e attività di gruppo di studio di casi

Questo corso guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a professionisti IT e manager aziendali di livello intermedio che desiderano comprendere il potenziale dell'IoT e del computing periferico (edge) per migliorare l'efficienza, la gestione delle decisioni in tempo reale e l'innovazione in vari settori industriali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT e del computing periferico (edge) e il loro ruolo nella trasformazione digitale.
• Identificare casi d'uso per l'IoT e il computing periferico nei settori della produzione, logistica ed energia.
• Distinguere tra architetture di computing periferico (edge) e cloud e i loro scenari di distribuzione.
• Implementare soluzioni di computing periferico per la manutenzione predittiva e la gestione delle decisioni in tempo reale.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a product manager e sviluppatori che desiderano utilizzare Edge Computing per decentralizzare la gestione dei dati per ottenere prestazioni più rapide, sfruttando i dispositivi intelligenti situati sulla rete di origine.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e i vantaggi di Edge Computing.
• Identifica i casi d'uso e gli esempi in cui Edge Computing può essere applicato.
• Progetta e costruisci Edge Computing soluzioni per un'elaborazione più rapida dei dati e costi operativi ridotti.

Costruisci una solida base nella progettazione e gestione di un'infrastruttura di edge computing resiliente. Scopri di più sulle infrastrutture cloud ibride aperte, sulla gestione dei carichi di lavoro su cloud diversi e sulla garanzia di flessibilità e ridondanza. Questa formazione fornisce conoscenze essenziali sulla creazione di un'infrastruttura scalabile e sicura che supporti le esigenze dinamiche delle applicazioni moderne con l'edge computing.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare Federated Learning per ottimizzare le soluzioni IoT e di edge computing.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi e i vantaggi di Federated Learning nell'IoT e nell'edge computing.
• Implementa Federated Learning modelli su dispositivi IoT per l'elaborazione decentralizzata dell'intelligenza artificiale.
• Riduci la latenza e migliora il processo decisionale in tempo reale negli ambienti di edge computing.
• Affronta le sfide relative alla privacy dei dati e ai vincoli di rete nei sistemi IoT.

In questo corso guidato dal formatore, i partecipanti impareranno le basi dell'IoT mentre creano un sistema di sensori IoT basato su Arduino.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IoT, compresi i componenti e le tecniche di comunicazione.
• Imparare a utilizzare i moduli di comunicazione Arduino che possono essere usati per diversi sistemi IoT.
• Imparare come usare e programmare un'app mobile per controllare l'Arduino.
• Usare un modulo Wi-Fi per connettere l'Arduino ad altri dispositivi.
• Costruire e distribuire il proprio sistema di sensori IoT.

A differenza di altre tecnologie, l'IoT è molto più complesso e comprende quasi tutti i rami del core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analitica e Mobile. Per ciascuno dei suoi livelli ingegneristici, ci sono aspetti economici, standard, regolamenti e stato dell'arte in evoluzione. Questo è per la prima volta, viene offerto un corso modesto per coprire tutti questi aspetti critici dell'ingegneria IoT.

Sommario

Un programma di formazione avanzata che copre lo stato dell'arte attuale nell'Internet of Things

Attraversa più domini tecnologici per sviluppare la consapevolezza di un sistema IoT e dei suoi componenti e di come può aiutare le aziende e le organizzazioni.

Demo dal vivo di applicazioni IoT modello per mostrare implementazioni IoT pratiche in diversi settori industriali, come Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation e casi d'uso relativi a dispositivi e oggetti connessi

Target

I manager responsabili dei processi aziendali e operativi all'interno delle rispettive organizzazioni vogliono sapere come sfruttare l'IoT per rendere più efficienti i loro sistemi e processi.

Imprenditori e investitori che stanno cercando di costruire nuove iniziative e vogliono sviluppare una migliore comprensione del panorama tecnologico IoT per vedere come possono sfruttarlo in modo efficace.

Le stime per il valore di mercato dell'Internet of Things o IoT sono enormi, poiché per definizione l'IoT è un livello integrato e diffuso di dispositivi, sensori e potenza di calcolo che si sovrappone a interi settori consumer, business-to-business e governativo. L'IoT rappresenterà un numero sempre maggiore di connessioni: 1,9 miliardi di dispositivi oggi e 9 miliardi entro il 2018. Quell'anno, sarà all'incirca uguale al numero di smartphone, smart TV, tablet, computer indossabili e PC messi insieme.

Nell'ambito dei consumatori, molti prodotti e servizi sono già stati inseriti nell'IoT, tra cui elettrodomestici da cucina e da casa, parcheggi, RFID, prodotti per l'illuminazione e il riscaldamento e una serie di applicazioni nell'Internet industriale.

Tuttavia, le tecnologie alla base dell'IoT non sono una novità poiché la comunicazione M2M esisteva fin dalla nascita di Internet. Tuttavia, ciò che è cambiato negli ultimi due anni è l'emergere di un numero di tecnologie wireless economiche aggiunte da un travolgente adattamento di smartphone e tablet in ogni casa. La crescita esplosiva dei dispositivi mobili ha portato all'attuale domanda di IoT.

A causa delle opportunità illimitate nel business IoT, un gran numero di piccoli e medi imprenditori è saltato sul carro della corsa all'oro dell'IoT. Anche a causa dell'emergere dell'elettronica open source e della piattaforma IoT, i costi di sviluppo del sistema IoT e l'ulteriore gestione della sua considerevole produzione sono sempre più convenienti. I proprietari di prodotti elettronici esistenti sono sotto pressione per integrare il proprio dispositivo con Internet o l'app mobile.

Questa formazione è destinata a una revisione della tecnologia e del business di un settore emergente in modo che gli appassionati/imprenditori dell'IoT possano comprendere le basi della tecnologia e del business IoT.

Obiettivo del corso

L'obiettivo principale del corso è quello di introdurre le opzioni tecnologiche emergenti, le piattaforme e i casi di studio dell'implementazione dell'IoT nell'automazione domestica e urbana (case e città intelligenti), nell'Internet industriale, nella sanità, nella telefonia mobile e in altre aree.

Introduzione di base di tutti gli elementi di IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Protocolli wireless e wireline, Integrazione da mobile a Electronics, Integrazione da mobile a enterprise, Data-analitica e Piano di controllo totale

Protocolli wireless M2M per IoT: WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: quando e dove utilizzare quale?

App mobile/desktop/Web - per la registrazione, l'acquisizione e il controllo dei dati - Piattaforma di acquisizione dati M2M disponibile per IoT - Xively, Omega e NovoTech, ecc.

Problemi di sicurezza e soluzioni di sicurezza per l'IoT

Piattaforma elettronica open source/commerciale per IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC ecc

Piattaforma cloud aziendale open source/commerciale per applicazioni AWS-IoT, Azure -IOT, cloud Watson-IOT oltre ad altri cloud IoT minori

Studi di business e tecnologia di alcuni dei comuni dispositivi IoT come domotica, rilevatore di fumo, veicoli, militare, salute domestica ecc.

A differenza di altre tecnologie, l'IoT è molto più complesso e coinvolge quasi ogni branca dell'ingegneria: meccanica, elettronica, firmware, middleware, cloud, analitica e mobile. Per ciascun livello ingegneristico, ci sono aspetti economici, standard, regolamentazioni e stati dell'arte in evoluzione. Questo è il primo corso modesto che copre tutti questi aspetti critici dell'ingegneria IoT.

Per i professionisti della manifattura, l'aspetto più critico è comprendere gli sviluppi nel campo dell'Internet Industriale delle Cose, che include la manutenzione predittiva e preventiva, il monitoraggio a stato condizionale delle macchine, l'ottimizzazione della produzione, l'efficienza energetica, l'ottimizzazione della catena di fornitura e il tempo di attività dei servizi di utilità della manifattura.

Riassunto

• Un programma di formazione avanzata che copre lo stato dell'arte nell'Internet delle Cose nelle Fabbriche Intelligenti.
• Si estende su diversi domini tecnologici per sviluppare una consapevolezza del sistema IoT e dei suoi componenti, e come possa aiutare i professionisti manageriali della manifattura.
• Demo live di applicazioni IIoT modello per fabbriche intelligenti.

Pubblico Target

• Manager responsabili dei processi aziendali e operativi nelle rispettive organizzazioni di manifattura che desiderano sapere come sfruttare l'IoT per rendere i loro sistemi e processi più efficienti.

Durata 3 Giorni (8 ore / giorno)

Le stime sul valore del mercato dell'Internet delle Cose o IoT sono massicce, poiché, per definizione, l'IoT è un layer integrato e diffuso di dispositivi, sensori e potenza computazionale che si sovrappone a intere industrie consumer, business-to-business e governative. L'IoT rappresenterà un numero sempre maggiore di connessioni: 1,9 miliardi di dispositivi oggi, e 9 miliardi entro il 2018. Quell'anno, sarà approssimativamente equivalente al numero combinato di smartphone, smart TV, tablet, computer indossabili e PC.

Nello spazio consumer, molti prodotti e servizi sono già entrati nell'IoT, inclusi elettrodomestici per cucina e casa, parcheggi, RFID, illuminazione e riscaldamento, e numerose applicazioni nell'Internet Industriale.

Tuttavia, le tecnologie sottostanti dell'IoT non sono nulla di nuovo, poiché la comunicazione M2M esiste fin dalla nascita di Internet. Ciò che è cambiato negli ultimi anni è l'emergere di numerose tecnologie wireless economiche aggiunte alla diffusione schiacciante dei smartphone e tablet in ogni casa. La crescita esplosiva dei dispositivi mobili ha portato alla domanda attuale di IoT.

L'Internet Industriale delle Cose, o IIoT per la manifattura, è stato ampiamente utilizzato dal 2014 e da allora sono avvenute numerose innovazioni. Questo corso introdurrà tutti gli aspetti importanti delle innovazioni nell'area dell'IoT industriale.

Questa formazione è destinata a una rassegna tecnologica e aziendale di un'industria emergente, in modo che gli entusiasti dell'IoT / imprenditori possano capire le basi della tecnologia e del business IoT.

Obiettivo del Corso

L'obiettivo principale del corso è introdurre le opzioni tecnologiche emergenti, le piattaforme e i casi di studio dell'implementazione IoT nelle fabbriche intelligenti per il settore della manifattura.

1. Studi di business e tecnologia delle principali piattaforme IIoT come Siemens MindSphere e Azure IoT.
2. Piattaforme cloud open source / commerciali per AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in aggiunta ad altri minori cloud IoT.
3. Piattaforme elettroniche open source / commerciali per IoT: Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC ecc.
4. Problemi di sicurezza e soluzioni di sicurezza per IIoT.
5. App mobile / desktop / web - per registrazione, acquisizione dati e controllo –
6. Protocolli wireless M2M per IoT: WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: quando e dove usarli?
7. Introduzione di base a tutti gli elementi dell'IoT: meccanica, piattaforma elettronica / sensoristica, protocolli wireless e wireline, integrazione mobile-elettronica, integrazione mobile-impresa, analisi dei dati e piano di controllo totale.

Machine-to-Machine (M2M) si riferisce alla comunicazione automatizzata diretta tra dispositivi meccanici o elettronici collegati in rete.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a conoscere i vari aspetti di NB-IoT (noto anche come LTE Cat NB1) durante lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su NB-IoT di esempio.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identifica i diversi componenti di NB-IoT e come si adattano insieme per formare un ecosistema.
• Comprendere e spiegare le funzionalità di sicurezza integrate nei dispositivi NB-IoT.
• Sviluppa una semplice applicazione per tracciare NB-IoT dispositivi.

ThingsBoard è una piattaforma IoT open source che offre la gestione dei dispositivi, la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati per la tua soluzione IoT.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare ThingsBoard nelle loro soluzioni IoT.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installazione e configurazione ThingsBoard
• Comprendere i fondamenti delle funzionalità e dell'architettura ThingsBoard
• Crea applicazioni IoT con ThingsBoard
• Integrazione ThingsBoard con Kafka per l'instradamento dei dati del dispositivo di telemetria
• Integrazione di ThingsBoard con Apache Spark per l'aggregazione dei dati da più dispositivi

Pubblico

• Ingegneri del software
• Ingegneri hardware
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.