工业培训物联网（IoT）与树莓派和AWS IoT Core 培训

模块0：基础与AWS IoT生态系统

• 物联网简介
  • 2024年物联网定义：超越“物”（边缘智能、边缘AI/ML、信息物理系统）。
  • 物联网增长驱动因素（行业、用例）。
  • 关键物联网趋势（边缘计算、可持续性、AI/ML集成、增强安全性）。
  • AWS IoT在更广泛的AWS生态系统中的位置（AWS合作伙伴网络-APN资源）。
• AWS IoT服务全景概述
  • AWS IoT Core（MQTT/桥接、作业、Device Defender）。
  • AWS IoT Device Management（设备接入、配置管理、OTA更新）。
  • AWS IoT Analytics（数据处理、丰富、建模）。
  • AWS IoT Greengrass（边缘计算、本地执行、安全连接）。
  • AWS IoT Button（简单设备的概念性概述）。
  • 连接：AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker。

模块1：物联网架构、组件与安全

• 物联网架构
  • 设备层（传感器、执行器、边缘设备如树莓派、ESP32）。
  • 连接层（MQTT、CoAP、HTTP、LPWAN-LoRaWAN、NB-IoT、Sigfox、蜂窝物联网）。
  • 云集成层（AWS IoT Core、API Gateway、Lambda、Step Functions）。
  • 数据处理与分析层（DynamoDB、Timestream、OpenSearch、S3、Athena、SageMaker）。
  • 应用层（使用AWS Amplify的移动和Web应用、自定义业务应用）。
  • 重要性：解释分布式架构背后的“为什么”（延迟、带宽、计算能力、安全性）。
• 关键物联网组件深入探讨
  • 硬件：选择标准（MCU、连接性、传感器）、安全元素（可信执行环境-TEEs）。
  • 边缘计算（AWS Greengrass）：优势（低延迟、减少云流量、本地决策）。
  • 设备管理：接入（空中OTA、预配置）、配置、监控、远程调试。
  • 安全深入探讨：设备身份、认证与授权（X.509证书、JSON Web令牌-JWTs）、数据加密（静态和传输中）、AWS IoT Device Defender。
  • 安全标准化：标准介绍（如IEEE P2145、Open Connectivity Foundation-OCF）和合规性（ISO/IEC 27001、SOC 2）。
• AWS特定的物联网PaaS功能
  • AWS IoT Core（安全MQTT/桥接、用于固件更新的作业、Device Defender）。
  • AWS Lambda（用于数据预处理和触发操作的无服务器计算）。
  • AWS Step Functions（用于复杂设备交互的有状态工作流）。
  • Amazon DynamoDB（用于快速物联网数据摄入的NoSQL数据库）。
  • Amazon OpenSearch Service（搜索与分析、时间序列数据处理）。
  • Amazon Timestream（专门的时间序列数据库）。
  • Amazon S3（原始数据湖存储）。
  • AWS IoT Device Defender（监控和安全评估）。
  • AWS IoT Wireless（连接远程LPWAN设备）。

模块2：物联网设备通信协议

• MQTT（MQTT v5和WebSockets）
  • MQTT 5.0功能（保留、清理会话标志、用户属性、通配符主题）。
  • 基于WebSockets的MQTT（标准化）。
  • 服务质量（QoS）级别说明。
  • 协议最佳实践。
• 替代协议
  • CoAP（受限应用协议）用于受限设备。
  • AMQP / 基于AMQP的MQTT（标准数据交换格式）。
  • HTTP（用于更简单、不频繁的更新）。
  • WebSockets（全双工通信）。

模块3：使用AWS构建健壮的物联网应用

• 设备接入与安全连接
  • AWS IoT Device Defender预配置。
  • 安全的空中OTA接入（例如，使用AWS IoT Button概念）。
  • 管理设备证书（ACM/PKI）。
  • 使用TLS实现MQTT。
• 数据摄入、存储与处理
  • 高效地将数据从设备发送到AWS IoT Core。
  • 选择正确的目标：Lambda（事件驱动）、Step Functions（编排）、Timestream（时间序列）、OpenSearch（搜索与分析）、S3（原始数据）。
  • 使用AWS IoT Analytics在存储前进行数据丰富和清洗。
  • 处理高吞吐量场景（Kinesis/Firehose）。
• 设备管理与操作
  • 使用AWS IoT Device Management进行车队管理。
  • 实现和管理OTA更新（使用AWS IoT Jobs）。
  • 远程监控和配置。
• 构建物联网后端
  • API Gateway用于创建与设备和数据交互的REST/GraphQL API。
  • AWS Lambda用于业务逻辑。
  • AWS Step Functions用于协调分布式组件。
  • Amazon SQS/SNS用于异步消息传递和事件触发。

模块4：边缘计算与高级集成

• AWS IoT Greengrass
  • 概念（核心、设备、连接器）。
  • 在设备上本地运行Lambda函数。
  • 直接在设备上执行代码（C++、Python）。
  • Greengrass Core与AWS/物联网设备之间的安全通信。
  • 用例：边缘的本地数据过滤、预处理或AI推理。
• 与AI/ML集成
  • 使用SageMaker在云端运行复杂ML模型。
  • 使用Greengrass ML Accelerator（GMA）在边缘运行ML推理。
• 数据可视化与用户界面
  • 使用AWS IoT SiteWise进行工业数据可视化。
  • 使用AWS Amplify构建Web应用（API、UI、身份验证）。
  • 使用Amazon QuickSight或OpenSearch Dashboards创建仪表板。

模块5：安全、治理与最佳实践

• 物联网安全生命周期
  • 安全设计原则（纵深防御）。
  • 安全开发实践（OWASP物联网Top 10）。
  • 漏洞管理。
  • 物联网威胁建模。
• AWS物联网安全服务
  • AWS IoT Device Defender（服务和设备防御器）。
  • AWS Shield、AWS Identity and Access Management（IAM）。
  • AWS Config用于合规性检查。
  • 硬件安全模块（HSMs）集成。
• 数据隐私与治理
  • 处理敏感数据（PII）。
  • 数据保留和删除策略。
  • 合规性考虑。

模块6：动手项目与顶点项目

• 指导式动手实验
  • 设备接入和MQTT通信。
  • 实现到AWS的安全数据摄入。
  • 构建简单的物联网仪表板。
  • OTA更新模拟。
  • AWS IoT Greengrass简介。
• 顶点项目
  • 构建一个完整的物联网解决方案，解决现实世界问题（例如，智能家居自动化、环境监测、工业传感器枢纽）。
  • 要求：安全设备、数据摄入、处理、可视化，以及可选的边缘组件。
  • 使用课程中涵盖的AWS服务。