Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Modul 0: Fondasi & Ekosistem AWS IoT
- Pengenalan IoT
- Mendefinisikan IoT di tahun 2024: Melampaui "Things" (Kecerdasan Edge, AI/ML di Edge, Sistem Cyber-Fisik).
- Pendorong Pertumbuhan IoT (Industri, Kasus Penggunaan).
- Tren Kunci IoT (Edge Computing, Keberlanjutan, Integrasi AI/ML, Keamanan yang Ditingkatkan).
- AWS IoT dalam ekosistem AWS yang lebih luas (Sumber Daya Jaringan Mitra AWS - APN).
- Ikhtisar Lanskap Layanan AWS IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (Onboarding Perangkat, Manajemen Konfigurasi, Pembaruan OTA).
- AWS IoT Analytics (Pemrosesan data, pengayaan, pemodelan).
- AWS IoT Greengrass (Komputasi Edge, eksekusi lokal, konektivitas aman).
- AWS IoT Button (Ikhtisar konseptual untuk perangkat sederhana).
- Koneksi: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
Modul 1: Arsitektur IoT, Komponen & Keamanan
- Arsitektur IoT
- Lapisan Perangkat (Sensor, Aktuator, Perangkat Edge seperti Raspberry Pi, ESP32).
- Lapisan Konektivitas (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Seluler IoT).
- Lapisan Integrasi Cloud (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Lapisan Pemrosesan Data & Analitik (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Lapisan Aplikasi (Aplikasi Seluler, Web menggunakan AWS Amplify, Aplikasi Bisnis Kustom).
- Pentingnya: Menjelaskan "mengapa" di balik arsitektur terdistribusi (latensi, bandwidth, daya komputasi, keamanan).
- Pendalaman Komponen Penting IoT
- Perangkat Keras: Kriteria pemilihan (MCU, konektivitas, sensor), Elemen Keamanan (Trusted Execution Environments - TEEs).
- Edge Computing (AWS Greengrass): Manfaat (latensi rendah, mengurangi lalu lintas cloud, pengambilan keputusan lokal).
- Manajemen Perangkat: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Pra-provisioning), Konfigurasi, Pemantauan, Debugging Jarak Jauh.
- Pendalaman Keamanan: Identitas Perangkat, Autentikasi & Otorisasi (Sertifikat X.509, JSON Web Tokens - JWTs), Enkripsi Data (saat diam dan saat ditransmisikan), AWS IoT Device Defender.
- Standarisasi Keamanan: Pengenalan standar (mis., IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) dan kepatuhan (ISO/IEC 27001, SOC 2).
- Fungsi PaaS Spesifik AWS untuk IoT
- AWS IoT Core (MQTT/Bridge Aman, Jobs untuk pembaruan firmware, Device Defender).
- AWS Lambda (Komputasi serverless untuk pra-pemrosesan data, memicu aksi).
- AWS Step Functions (Alur kerja stateful untuk interaksi perangkat kompleks).
- Amazon DynamoDB (DB NoSQL untuk ingesti data IoT cepat).
- Amazon OpenSearch Service (Pencarian & Analitik, penanganan data deret waktu).
- Amazon Timestream (Database deret waktu khusus).
- Amazon S3 (Penyimpanan raw data lake).
- AWS IoT Device Defender (Pemantauan dan penilaian keamanan).
- AWS IoT Wireless (Menyambungkan perangkat LPWAN jarak jauh).
Modul 2: Protokol Komunikasi Perangkat IoT
- MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
- Fitur MQTT 5.0 (Retain, B flags Clean Session, Properti Pengguna, Topik Wildcard).
- MQTT melalui WebSockets (Standarisasi).
- Level Quality of Service (QoS) dijelaskan.
- Praktik Terbaik Protokol.
- Protokol Alternatif
- CoAP (Constrained Application Protocol) untuk perangkat terbatas.
- AMQP / MQTT melalui AMQP (Format pertukaran data standar).
- HTTP (Untuk pembaruan yang lebih sederhana dan jarang).
- WebSockets (Komunikasi full-duplex).
Modul 3: Membangun Aplikasi IoT yang Kuat dengan AWS
- Onboarding Perangkat & Konektivitas Aman
- Pra-provisioning AWS IoT Device Defender.
- Onboarding Over-The-Air (OTA) Aman (mis., menggunakan konsep AWS IoT Button).
- Mengelola Sertifikat Perangkat (ACM/PKI).
- Mengimplementasikan MQTT dengan TLS.
- Ingesti, Penyimpanan & Pemrosesan Data
- Mengirim data dari perangkat ke AWS IoT Core secara efisien.
- Memilih target yang tepat: Lambda (berbasis acara), Step Functions (orkestrasi), Timestream (deret waktu), OpenSearch (pencarian & analitik), S3 (data mentah).
- Menggunakan AWS IoT Analytics untuk pengayaan dan pembersihan data sebelum penyimpanan.
- Menangani skenario throughput tinggi (Kinesis/Firehose).
- Manajemen & Operasi Perangkat
- Menggunakan AWS IoT Device Management untuk manajemen armada.
- Mengimplementasikan dan mengelola Pembaruan OTA (menggunakan AWS IoT Jobs).
- Pemantauan Jarak Jauh dan Konfigurasi.
- Membangun Backend IoT
- API Gateway untuk membuat API REST/GraphQL untuk berinteraksi dengan perangkat dan data.
- AWS Lambda untuk logika bisnis.
- AWS Step Functions untuk mengoordinasikan komponen terdistribusi.
- Amazon SQS/SNS untuk pesan asinkron dan pemicu acara.
Modul 4: Edge Computing & Integrasi Lanjutan
- AWS IoT Greengrass
- Konsep (Core, Perangkat, Connector).
- Mengjalankan fungsi Lambda secara lokal di perangkat.
- Menjalankan kode langsung di perangkat (C++, Python).
- Komunikasi aman antara Greengrass Core dan perangkat AWS/IoT.
- Kasus Penggunaan: Filter data lokal, pra-pemrosesan, atau inferensi AI di edge.
- Integrasi dengan AI/ML
- Menggunakan SageMaker untuk model ML kompleks di cloud.
- Menjalankan inferensi ML di edge dengan Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Visualisasi Data & Antarmuka Pengguna
- Menggunakan AWS IoT SiteWise untuk visualisasi data industri.
- Membangun Aplikasi Web dengan AWS Amplify (API, UI, Otentikasi).
- Dasbor menggunakan Amazon QuickSight atau OpenSearch Dashboards.
Modul 5: Keamanan, Tata Kelola & Praktik Terbaik
- Siklus Keamanan IoT
- Prinsip Desain Aman (Defense-in-Depth).
- Praktik Pengembangan Aman (OWASP IoT Top 10).
- Pengelolaan Kerentanan.
- Pemodelan Ancaman untuk IoT.
- Layanan Keamanan AWS untuk IoT
- AWS IoT Device Defender (Service & Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config untuk pemeriksaan kepatuhan.
- Integrasi Hardware Security Modules (HSMs).
- Privasi Data & Tata Kelola
- Mengelola data sensitif (PII).
- Kebijakan Retensi dan Penghapusan Data.
- Pertimbangan kepatuhan.
Modul 6: Proyek Hands-on & Capstone
- Lab Hands-on Terpandu
- Onboarding Perangkat & Komunikasi MQTT.
- Mengimplementasikan Ingesti Data Aman ke AWS.
- Membangun Dasbor IoT Sederhana.
- Simulasi Pembaruan OTA.
- Pengenalan AWS IoT Greengrass.
- Proyek Capstone
- Membangun solusi IoT lengkap yang mengatasi masalah dunia nyata (mis., Otomasi Rumah Pintar, Pemantauan Lingkungan, Hub Sensor Industri).
- Persyaratan: Perangkat aman, ingesti data, pemrosesan, visualisasi, dan komponen edge opsional.
- Menggunakan layanan AWS yang dibahas sepanjang kursus.
Persyaratan
Tujuan:
Pengembangan IoT modern bergantung pada infrastruktur Platform-as-a-Service (PaaS). Sistem PaaS IoT terkemuka meliputi Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud, dan Siemens MindSphere. Penting bagi pengembang untuk memahami fungsi PaaS yang diperlukan untuk mengintegrasikan data IoT dengan ekosistem lain. Dalam kursus ini, Anda akan menerima pelatihan langsung menggunakan Raspberry Pi dan chip TI SensorTag multi-sensor (dilengkapi 10 sensor bawaan: gerak, suhu lingkungan, kelembapan, tekanan, alat pengukur cahaya, dll.). Anda akan mempelajari dasar-dasar fungsi IoT dan cara mengimplementasikannya dalam cloud PaaS AWS IoT menggunakan fungsi Lambda.
8 Jam
