Industrielle Schulung im IoT-Bereich (Internet of Things) mit Raspberry Pi und AWS IoT Core Schulung

Modul 0: Grundlagen & Ökosystem von AWS IoT

• Einführung in das IoT
  • Definition von IoT im Jahr 2024: Über „Dinge“ hinaus (Edge-Intelligenz, KI/ML am Edge, cyber-physische Systeme).
  • Treibende Kräfte des IoT-Wachstums (Industrien, Anwendungsbeispiele).
  • Wichtige IoT-Trends (Edge Computing, Nachhaltigkeit, Integration von KI/ML, verbesserte Sicherheit).
  • AWS IoT im breiteren Ökosystem von AWS (Ressourcen des AWS Partner Networks - APN).
• Überblick über das AWS-IoT-Dienstlandschaft
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • AWS IoT Device Management (Geräte-Onboarding, Konfigurationsmanagement, OTA-Updates).
  • AWS IoT Analytics (Datenverarbeitung, -anreicherung, -modellierung).
  • 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).
  • Schicht für Datenverarbeitung & -analyse (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Anwendungsschicht (Mobile, Web-Apps mit AWS Amplify, benutzerdefinierte Business-Apps).
  • Bedeutung: Erklärung des „Warums“ hinter verteilten Architekturen (Latenz, Bandbreite, Rechenleistung, Sicherheit).
• Tiefergehende Analyse wesentlicher IoT-Komponenten
  • Hardware: Auswahlkriterien (MCU, Konnektivität, Sensoren), Sicherheitselemente (Trusted Execution Environments - TEEs).
  • Edge Computing (AWS Greengrass): Vorteile (geringe Latenz, reduzierter Cloud-Traffic, lokale Entscheidungsfindung).
  • Geräteverwaltung: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Vorkonfiguration), Konfiguration, Überwachung, Remote-Debugging.
  • Sicherheit im Detail: Geräteidentität, Authentifizierung & Autorisierung (X.509-Zertifikate, JSON Web Tokens - JWTs), Datenverschlüsselung (bei der Speicherung und im Transport), 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 (Sichere MQTT/Bridge, Jobs für Firmware-Updates, Device Defender).
  • AWS Lambda (Serverless-Computing für die Vorverarbeitung von Daten, Auslösen von Aktionen).
  • AWS Step Functions (Zustandsbasierte Workflows für komplexe Geräteinteraktionen).
  • Amazon DynamoDB (NoSQL-Datenbank für die schnelle Erfassung von IoT-Daten).
  • Amazon OpenSearch Service (Suche & Analyse, Bearbeitung von Zeitreihendaten).
  • Amazon Timestream (Spezialisierte Zeitreihendatenbank).
  • Amazon S3 (Speicher für Rohdatenseen).
  • AWS IoT Device Defender (Überwachung und Sicherheitsbewertung).
  • AWS IoT Wireless (Anbindung entfernter LPWAN-Geräte).

Modul 2: Kommunikationsprotokolle für IoT-Geräte

• MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
  • Funktionen von MQTT 5.0 (Retain, Clean Session Flags, User Properties, Wildcard-Themes).
  • MQTT über WebSockets (Standardisierung).
  • Erläuterung der Quality of Service (QoS)-Ebenen.
  • Best Practices für Protokolle.
• Alternative Protokolle
  • CoAP (Constrained Application Protocol) für eingeschränkte Geräte.
  • AMQP / MQTT über AMQP (Standardisierte Datenaustauschformate).
  • HTTP (Für einfachere, weniger häufige Updates).
  • WebSockets (Vollduplex-Kommunikation).

Modul 3: Aufbau robuster IoT-Anwendungen mit AWS

• Geräte-Onboarding & sichere Konnektivität
  • Vorkonfiguration mit 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.
• Datenerfassung, -speicherung & -verarbeitung
  • Effizientes Senden von Daten von Geräten an AWS IoT Core.
  • Wahl des geeigneten Ziels: Lambda (ereignisgesteuert), Step Functions (Orchestrierung), Timestream (Zeitreihen), OpenSearch (Suche & Analyse), S3 (Rohdaten).
  • Nutzung von AWS IoT Analytics zur Anreicherung und Bereinigung von Daten vor der Speicherung.
  • Bearbeitung von Hochdurchsatz-Szenarien (Kinesis/Firehose).
• Geräteverwaltung & Betrieb
  • Verwendung von AWS IoT Device Management für das Flottenmanagement.
  • Implementierung und Verwaltung von OTA-Updates (mit 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 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
  • Grundlagen (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.
  • Anwendungsbeispiel: Lokales Filtern, Vorverarbeiten oder KI-Inferenz am Edge.
• Integration mit KI/ML
  • Nutzung von SageMaker für komplexe ML-Modelle in der Cloud.
  • Ausführen der ML-Inferenz am Edge mit Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Datenvisualisierung & Benutzeroberflächen
  • Nutzung von AWS IoT SiteWise zur Visualisierung von Industriedaten.
  • Aufbau von Web-Apps mit AWS Amplify (API, UI, Authentifizierung).
  • Dashboards mit Amazon QuickSight oder OpenSearch Dashboards.

Modul 5: Sicherheit, Governance & Best Practices

• IoT-Sicherheitslebenszyklus
  • Prinzipien der sicheren Gestaltung (Defense-in-Depth).
  • Praktiken für sichere Entwicklung (OWASP IoT Top 10).
  • Schwachstellenmanagement.
  • Gefährdungsanalyse (Threat Modeling) für IoT.
• AWS-Sicherheitsdienste für IoT
  • AWS IoT Device Defender (Dienst & Device Defender).
  • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
  • AWS Config für Compliance-Prüfungen.
  • Integration von Hardware-Sicherheitsmodulen (HSMs).
• Datenschutz & Governance
  • Bearbeitung sensibler Daten (PII).
  • Politiken zur Datenspeicherung und Löschung.
  • Überlegungen zur Compliance.

Modul 6: Praxisprojekte & Abschlussprojekt

• Leitfaden-gestützte Praxis-Module
  • Geräte-Onboarding & MQTT-Kommunikation.
  • Implementierung einer sicheren Datenerfassung in AWS.
  • Aufbau eines einfachen IoT-Dashboards.
  • Simulation eines OTA-Updates.
  • Einführung in AWS IoT Greengrass.
• Abschlussprojekt
  • Aufbau einer vollständigen IoT-Lösung zur Bearbeitung eines realen Problems (z. B. Smart Home-Automatisierung, Umweltmonitoring, industrielles Sensor-Hub).
  • Anforderungen: Sicheres Gerät, Datenerfassung, Verarbeitung, Visualisierung und optionaler Edge-Bestandteil.
  • Nutzung der im Kurs behandelten AWS-Dienste.