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 des IoT im Jahr 2024: Jenseits von „Dingen“ (Edge-Intelligenz, KI/ML am Edge, Cyber-Physische Systeme).
  • Treiber des IoT-Wachstums (Branchen, Anwendungsfälle).
  • Wichtige IoT-Trends (Edge Computing, Nachhaltigkeit, Integration von KI/ML, erhöhte Sicherheit).
  • AWS IoT innerhalb des umfassenderen AWS-Ökosystems (AWS Partner Network - APN-Ressourcen).
• Übersicht über die AWS IoT-Dienste
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • AWS IoT Device Management (Device Onboarding, Konfigurationsverwaltung, OTA-Updates).
  • AWS IoT Analytics (Datenverarbeitung, Anreicherung, Modellierung).
  • AWS IoT Greengrass (Edge-Berechnung, lokale Ausführung, sichere Konnektivität).
  • AWS IoT Button (Konzeptionelle Übersicht für einfache Geräte).
  • Verbindung: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Modul 1: IoT-Architektur, Komponenten & Sicherheit

• IOT-Architektur
  • Geräteschicht (Sensoren, Aktuatoren, Edge-Geräte wie Raspberry Pi, ESP32).
  • Konnektivitätsschicht (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cell IoT).
  • Cloud-Integrationsschicht (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
  • Datenverarbeitung & Analyzeschicht (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Anwendungsschicht (Mobile, Web-Apps unter Verwendung von AWS Amplify, benutzerdefinierte Business-Apps).
  • Bedeutung: Erläuterung des „Warum“ verteilter Architekturen (Latenz, Bandbreite, Rechenleistung, Sicherheit).
• Tiefgreifende Untersuchung wesentlicher IoT-Komponenten
  • Hardware: Auswahlkriterien (MCU, Konnektivität, Sensoren), Sicherheitselemente (Trusted Execution Environments - TEEs).
  • Edge Computing (AWS Greengrass): Vorteile (geringe Latenz, reduzierter Cloud-Datenverkehr, lokale Entscheidungsfindung).
  • Geräteverwaltung: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Pre-Provisioning), Konfiguration, Überwachung, Remote-Debugging.
  • Tiefgreifende Sicherheitsuntersuchung: Geräteidentität, Authentifizierung & Autorisierung (X.509-Zertifikate, JSON Web Tokens - JWTs), Datenverschlüsselung (ruhend und während der Übertragung), AWS IoT Device Defender.
  • Sicherheitsnormung: Einführung in Normen (z.B. IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) und Konformität (ISO/IEC 27001, SOC 2).
• AWS-spezifische PaaS-Funktionen für IoT
  • AWS IoT Core (Sichere MQTT/Bridge, Jobs für Firmware-Updates, Device Defender).
  • AWS Lambda (Serverless-Berechnung zur Vorverarbeitung von Daten, Auslösen von Aktionen).
  • AWS Step Functions (Statusbehaftete Workflows für komplexe Geräteinteraktionen).
  • Amazon DynamoDB (NoSQL-Datenbank für schnelle IoT-Datenerfassung).
  • Amazon OpenSearch Service (Suche & Analyse, Handhabung von Zeitreihendaten).
  • Amazon Timestream (Spezialisierte Zeitreihendatenbank).
  • Amazon S3 (Rohdaten-Lake-Speicher).
  • AWS IoT Device Defender (Überwachung und Sicherheitsbewertung).
  • AWS IoT Wireless (Anbindung entfernter LPWAN-Geräte).

Modul 2: Kommunikationsprotokolle für IoT-Geräte

• MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
  • MQTT 5.0-Features (Retain, Clean Session-Flags, Benutzerdefinierte Eigenschaften, Wildcard-Themes).
  • MQTT über WebSockets (Standardisierung).
  • Erläuterung der Quality-of-Service-(QoS)-Stufen.
  • Bewährte Verfahren für das Protokoll.
• Alternative Protokolle
  • CoAP (Constrained Application Protocol) für eingeschränkte Geräte.
  • AMQP / MQTT über AMQP (Standardisierte Datenformatsysteme).
  • HTTP (für einfachere, weniger häufige Updates).
  • WebSockets (Voll-duplex-Kommunikation).

Modul 3: Aufbau robuster IoT-Anwendungen mit AWS

• Geräte-Onboarding & Sichere Konnektivität
  • AWS IoT Device Defender Pre-Provisioning.
  • Sicheres Over-the-Air-(OTA)-Onboarding (z.B. unter Verwendung von Konzepten des AWS IoT Button).
  • Verwaltung von Gerätezertifikaten (ACM/PKI).
  • Implementierung von MQTT mit TLS.
• Datenerfassung, Speicherung & Verarbeitung
  • Effizientes Senden von Daten von Geräten zu AWS IoT Core.
  • Auswahl des richtigen Ziels: Lambda (ereignisgesteuert), Step Functions (Orchestrierung), Timestream (Zeitreihen), OpenSearch (Suche & Analyse), S3 (Rohdaten).
  • Nutzung von AWS IoT Analytics zur Datenanreicherung und Bereinigung vor der Speicherung.
  • Umgang mit Hochdurchsatzszenarien (Kinesis/Firehose).
• Geräteverwaltung & Betrieb
  • Nutzung von AWS IoT Device Management für das Flottenmanagement.
  • Implementierung und Verwaltung von OTA-Updates (unter Verwendung von AWS IoT Jobs).
  • Remote-Überwachung und Konfiguration.
• Aufbau des IoT-Backends
  • API Gateway zum Erstellen von REST/GraphQL-APIs zur Interaktion mit Geräten und Daten.
  • AWS Lambda für die Geschäftslogik.
  • AWS Step Functions zur Koordinierung verteilter Komponenten.
  • Amazon SQS/SNS für asynchrone Nachrichtenübermittlung und Ereignisauslösung.

Modul 4: Edge Computing & Fortgeschrittene Integration

• AWS IoT Greengrass
  • Konzepte (Core, Device, Connector).
  • Ausführen von Lambda-Funktionen lokal auf dem Gerät.
  • Direkte Ausführung von Code auf dem Gerät (C++, Python).
  • Sichere Kommunikation zwischen Greengrass Core und AWS/IoT-Geräten.
  • Anwendungsfall: Lokales Datenfiltern, Vorverarbeitung oder KI-Inferenz am Edge.
• Integration mit KI/ML
  • Nutzung von SageMaker für komplexe ML-Modelle in der Cloud.
  • Durchführung von ML-Inferenzen am Edge mit Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Datenvisualisierung & Benutzerschnittstellen
  • Nutzung von AWS IoT SiteWise für die industrielle Datenvisualisierung.
  • Aufbau von Web-Apps mit AWS Amplify (API, UI, Authentifizierung).
  • Dashboards unter Verwendung von Amazon QuickSight oder OpenSearch Dashboards.

Modul 5: Sicherheit, Governance & Best Practices

• IOT-Sicherheitslebenszyklus
  • Sichere Designprinzipien (Defense-in-Depth).
  • Sichere Entwicklungspraktiken (OWASP IoT Top 10).
  • Schwachstellenmanagement.
  • Bedrohungsmodellierung für IoT.
• AWS-Sicherheitsdienste für IoT
  • AWS IoT Device Defender (Service & Device Defender).
  • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
  • AWS Config zur Einhaltung von Compliance-Prüfungen.
  • Integration von Hardware Security Modules (HSMs).
• Datenschutz & Governance
  • Umgang mit sensiblen Daten (PII).
  • Richtlinien für die Datenspeicherung und -löschung.
  • Compliance-Erwägungen.

Modul 6: Praktische Projekte & Abschlussprojekt

• Geführte praktische Labore
  • Geräte-Onboarding & MQTT-Kommunikation.
  • Implementierung einer sicheren Datenerfassung für AWS.
  • Aufbau eines einfachen IoT-Dashboards.
  • Simulation von OTA-Updates.
  • Einführung in AWS IoT Greengrass.
• Abschlussprojekt
  • Aufbau einer vollständigen IoT-Lösung zur Bewältigung eines realen Problems (z.B. Smart-Home-Automatisierung, Umweltüberwachung, Industrieller Sensor-Hub).
  • Anforderungen: Sicheres Gerät, Datenerfassung, Verarbeitung, Visualisierung und optionale Edge-Komponente.
  • Nutzung der im Kurs behandelten AWS-Dienste.