Industrielle Schulung: IoT (Internet of Things) mit Raspberry Pi und AWS IoT Core Schulung

Modul 0: Grundlagen & AWS-IoT-Ökosystem

• Einführung in das IoT
  • Definition von IoT im Jahr 2024: Jenseits der "Dinge" (Edge-Intelligenz, KI/ML am Edge, Cyber-Physische Systeme).
  • Wachstumstreiber für IoT (Industrien, Anwendungsgebiete).
  • Wichtige IoT-Trends (Edge-Computing, Nachhaltigkeit, KI/ML-Integration, erweiterte Sicherheit).
  • AWS IoT im größeren AWS-Ökosystem (Ressourcen des AWS Partner Network – APN).
• Überblick über die AWS-IoT-Service-Landschaft
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • AWS IoT Device Management (Geräte-Onboarding, Konfigurationsmanagement, OTA-Updates).
  • AWS IoT Analytics (Datenverarbeitung, Anreicherung, Modellbildung).
  • AWS IoT Greengrass (Edge-Computing, lokale Ausführung, sichere Konnektivität).
  • AWS IoT Button (Konzeptioneller Überblick für einfache Geräte).
  • Verbindung: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Modul 1: IoT-Architektur, Komponenten & Sicherheit

• IoT-Architektur
  • Geräteschicht (Sensoren, Aktoren, Edge-Geräte wie Raspberry Pi, ESP32).
  • Konnektivitätsschicht (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN – LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cellular IoT).
  • Cloud-Integrationsschicht (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
  • Datenverarbeitung & Analytik-Schicht (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Anwendungsschicht (Mobile, Web-Apps mit AWS Amplify, kundenspezifische Geschäftsapps).
  • Bedeutung: Erläuterung des "Warums" hinter verteilten Architekturen (Latenz, Bandbreite, Rechenleistung, Sicherheit).
• Detaillierter Einblick in wesentliche IoT-Komponenten
  • Hardware: Auswahlkriterien (MCU, Konnektivität, Sensoren), Sicherheitsaspekte (Trusted Execution Environments – TEEs).
  • Edge-Computing (AWS Greengrass): Vorteile (niedrige Latenz, reduziertes Cloud-Traffic, lokale Entscheidungsfindung).
  • Geräteverwaltung: Onboarding (Over-the-Air – OTA, Vorausprovisionierung), Konfiguration, Überwachung, Remote-Debugging.
  • Vertiefung in Sicherheit: Geräteidentität, Authentifizierung & Autorisierung (X.509-Zertifikate, JSON Web Tokens – JWTs), Datenverschlüsselung (im Ruhezustand und bei der Übertragung), AWS IoT Device Defender.
  • Standardisierung der Sicherheit: Einführung in Standards (z. B. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation – OCF) und Konformität (ISO/IEC 27001, SOC 2).
• AWS-spezifische PaaS-Funktionen für IoT
  • AWS IoT Core (Sicheres MQTT/Bridge, Jobs für Firmware-Updates, Device Defender).
  • AWS Lambda (Serverlose Compute-Funktion für die Datenvorverarbeitung, Auslösen von Aktionen).
  • AWS Step Functions (Zustandsbehaftete Workflows für komplexe Geräteinteraktionen).
  • Amazon DynamoDB (NoSQL-Datenbank für schnelle IoT-Datenaufnahme).
  • Amazon OpenSearch Service (Suche & Analyse, Verarbeitung von Zeitreihendaten).
  • Amazon Timestream (Spezialisierte Zeitreihendatenbank).
  • Amazon S3 (Speicherung von Rohdaten in der Data Lake).
  • AWS IoT Device Defender (Überwachung und Sicherheitsbewertung).
  • AWS IoT Wireless (Verbindung von entfernten LPWAN-Geräten).

Modul 2: Kommunikationsprotokolle für IoT-Geräte

• MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
  • Funktionen von MQTT 5.0 (Retain, Clean Session Flags, Benutzerattribute, Wildcard-Themen).
  • MQTT über WebSockets (Standardisierung).
  • Erläuterung der Quality-of-Service (QoS)-Stufen.
  • Best Practices für das Protokoll.
• Alternative Protokolle
  • CoAP (Constrained Application Protocol) für ressourcenbeschränkte Geräte.
  • AMQP / MQTT über AMQP (Standardisierte Datenaustauschformate).
  • HTTP (Für einfachere, weniger häufige Aktualisierungen).
  • WebSockets (Bidirektionale Voll-Duplex-Kommunikation).

Modul 3: Entwicklung robuster IoT-Anwendungen mit AWS

• Geräte-Onboarding & sichere Konnektivität
  • Vorausprovisionierung von AWS IoT Device Defender.
  • Sicheres Over-The-Air (OTA)-Onboarding (z. B. unter Verwendung der Konzepte von AWS IoT Button).
  • Verwaltung von Geräte-Zertifikaten (ACM/PKI).
  • Implementierung von MQTT mit TLS.
• Datenaufnahme, Speicherung & Verarbeitung
  • Effizientes Senden von Daten von Geräten an AWS IoT Core.
  • Auswahl des richtigen Ziels: Lambda (ereignisgesteuert), Step Functions (Orchestrierung), Timestream (Zeitreihen), OpenSearch (Suche & Analyse), S3 (Rohdaten).
  • Verwendung von AWS IoT Analytics zur Datenanreicherung und Bereinigung vor der Speicherung.
  • Bearbeitung von Hochdurchsatz-Szenarien (Kinesis/Firehose).
• Geräteverwaltung & Betrieb
  • Verwendung von AWS IoT Device Management für die Flottenverwaltung.
  • Implementierung und Verwaltung von OTA-Updates (mit AWS IoT Jobs).
  • Remote-Überwachung und Konfiguration.
• Aufbau des IoT-Backends
  • API Gateway zur Erstellung von REST/GraphQL-APIs zur Interaktion mit Geräten und Daten.
  • AWS Lambda für Geschäftslogik.
  • AWS Step Functions zur Koordination verteilter Komponenten.
  • Amazon SQS/SNS für asynchrone Nachrichtenübermittlung und Ereignisauslösung.

Modul 4: Edge-Computing & erweiterte Integration

• AWS IoT Greengrass
  • Konzepte (Core, Device, Connector).
  • Ausführen von Lambda-Funktionen lokal auf dem Gerät.
  • Ausführen von Code direkt auf dem Gerät (C++, Python).
  • Sichere Kommunikation zwischen Greengrass Core und AWS/IoT-Geräten.
  • Anwendungsfall: Lokale Datenfilterung, Vorverarbeitung oder KI-Inferenz am Edge.
• Integration mit KI/ML
  • Verwendung von SageMaker für komplexe ML-Modelle in der Cloud.
  • Ausführen der ML-Inferenz am Edge mit dem Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Datenvisualisierung & Benutzeroberflächen
  • Verwendung von AWS IoT SiteWise zur Visualisierung von Industriedaten.
  • Erstellung von Web-Apps mit AWS Amplify (API, UI, Authentifizierung).
  • Dashboards mit Amazon QuickSight oder OpenSearch Dashboards.

Modul 5: Sicherheit, Governance & Best Practices

• Lebenszyklus der IoT-Sicherheit
  • Prinzipien des sicheren Designs (Defense-in-Depth).
  • Praktiken für sichere Entwicklung (OWASP IoT Top 10).
  • Verwaltung von Sicherheitslücken.
  • Gefahrenmodellierung für IoT.
• AWS-Sicherheitsdienste für IoT
  • AWS IoT Device Defender (Dienst & Device Defender).
  • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
  • AWS Config für Konformitätsprüfungen.
  • Integration von Hardware-Sicherheitsmodulen (HSMs).
• Datenschutz & Governance
  • Bearbeitung sensibler Daten (PII).
  • Richtlinien zur Datenhaltung und -löschung.
  • Erwägungen zur Konformität.

Modul 6: Praktische Projekte & Abschlussprojekt

• Geführte Praxislabors
  • Geräte-Onboarding & MQTT-Kommunikation.
  • Implementierung der sicheren Datenaufnahme in AWS.
  • Erstellung eines einfachen IoT-Dashboards.
  • Simulation von OTA-Updates.
  • Einführung in AWS IoT Greengrass.
• Abschlussprojekt (Capstone)
  • Entwicklung einer vollständigen IoT-Lösung zur Bewältigung eines realen Problems (z. B. Smart-Home-Automatisierung, Umweltüberwachung, industrielles Sensor-Hub).
  • Anforderungen: Sicheres Gerät, Datenaufnahme, Verarbeitung, Visualisierung und optionale Edge-Komponente.
  • Verwendung der im gesamten Kurs behandelten AWS-Dienste.