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
- Definisi IoT pada tahun 2024: Di luar "Hal" (Kecerdiban Tepi / Edge Intelligence, AI/ML di Tepi, Sistem Siber-Fisik).
- Pendorong Pertumbuhan IoT (Industri, Kasus Penggunaan).
- Tren Utama IoT (Komputasi Tepi, Keberlanjutan, Integrasi AI/ML, Peningkatan Keamanan).
- AWS IoT dalam ekosistem AWS yang lebih luas (sumber daya AWS Partner Network - APN).
- Tinjauan 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 tepi, 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, Komponen & Keamanan IoT
- Arsitektur IoT
- Lapisan Perangkat (Sensor, Aktuator, Perangkat Tepi seperti Raspberry Pi, ESP32).
- Lapisan Konektivitas (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, IoT Seluler).
- Lapisan Integrasi Cloud (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- Lapisan Pemrosesan & Analitik Data (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- Lapisan Aplikasi (Aplikasi Mobile, Web Apps menggunakan AWS Amplify, Aplikasi Bisnis Kustom).
- Pentingnya: Menjelaskan "mengapa" di balik arsitektur terdistribusi (latensi, bandwidth, kekuatan komputasi, keamanan).
- Tinjauan Mendalam Komponen IoT Esensial
- Perangkat Keras: Kriteria pemilihan (MCU, konektivitas, sensor), elemen keamanan (Lingkungan Eksekusi Terpercaya - TEEs).
- Komputasi Tepi (AWS Greengrass): Manfaat (latensi rendah, pengurangan lalu lintas cloud, pengambilan keputusan lokal).
- Manajemen Perangkat: Onboarding (Over-the-Air - OTA, Pre-provisioning), Konfigurasi, Pemantauan, Debugging Jarak Jauh.
- Tinjauan Mendalam Keamanan: Identitas Perangkat, Autentikasi & Otorisasi (Sertifikat X.509, JSON Web Tokens - JWTs), Enkripsi Data (saat diam dan saat transit), AWS IoT Device Defender.
- Standarisasi Keamanan: Pengenalan standar (misalnya, 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, pemicuan tindakan).
- AWS Step Functions (Alur kerja berstatus untuk interaksi perangkat yang kompleks).
- Amazon DynamoDB (DB NoSQL untuk ingest data IoT yang cepat).
- Amazon OpenSearch Service (Pencarian & Analitik, penanganan data Time Series).
- Amazon Timestream (Database time-series yang khusus).
- Amazon S3 (Penyimpanan raw data lake).
- AWS IoT Device Defender (Pemantauan dan penilaian keamanan).
- AWS IoT Wireless (Menghubungkan perangkat LPWAN jarak jauh).
Modul 2: Protokol Komunikasi Perangkat IoT
- MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
- Fitur MQTT 5.0 (Retain, Clean Session flags, User Properties, Wildcard topics).
- MQTT melalui WebSockets (Standarisasi).
- Level Quality of Service (QoS) dijelaskan.
- Praktik Terbaik Protokol.
- Protokol Alternatif
- CoAP (Constrained Application Protocol) untuk perangkat yang terbatas.
- AMQP / MQTT melalui AMQP (Format pertukaran data standar).
- HTTP (Untuk pembaruan yang lebih sederhana dan kurang sering).
- WebSockets (Komunikasi full-duplex).
Modul 3: Membangun Aplikasi IoT yang Kokoh dengan AWS
- Onboarding Perangkat & Konektivitas Aman
- AWS IoT Device Defender Pre-Provisioning.
- Onboarding Over-The-Air (OTA) yang Aman (misalnya, menggunakan konsep AWS IoT Button).
- Manajemen Sertifikat Perangkat (ACM/PKI).
- Implementasi MQTT dengan TLS.
- Ingest, Penyimpanan & Pemrosesan Data
- Mengirimkan data dari perangkat ke AWS IoT Core secara efisien.
- Memilih target yang tepat: Lambda (berbasis event), Step Functions (orkestrasi), Timestream (time-series), OpenSearch (pencarian & analitik), S3 (data mentah).
- Menggunakan AWS IoT Analytics untuk pengayaan dan pembersihan data sebelum penyimpanan.
- Penanganan 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 dan Konfigurasi Jarak Jauh.
- 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 pemesan asinkron dan pemicuan event.
Modul 4: Komputasi Tepi & Integrasi Lanjutan
- AWS IoT Greengrass
- Konsep (Core, Device, Connector).
- Menjalankan fungsi Lambda secara lokal pada perangkat.
- Menjalankan kode langsung pada perangkat (C++, Python).
- Komunikasi aman antara Greengrass Core dan perangkat AWS/IoT.
- Kasus Penggunaan: Penapisan, pra-pemrosesan data lokal, atau inferensi AI di tepi.
- Integrasi dengan AI/ML
- Menggunakan SageMaker untuk model ML kompleks di cloud.
- Menjalankan inferensi ML di tepi dengan Greengrass ML Accelerator (GMA).
- Visualisasi Data & Antarmuka Pengguna
- Menggunakan AWS IoT SiteWise untuk visualisasi data industri.
- Membangun Web Apps dengan AWS Amplify (API, UI, Autentikasi).
- Dashboard menggunakan Amazon QuickSight atau OpenSearch Dashboards.
Modul 5: Keamanan, Tata Kelola & Praktik Terbaik
- Siklus Hidup Keamanan IoT
- Prinsip Desain Aman (Defense-in-Depth).
- Praktik Pengembangan Aman (OWASP IoT Top 10).
- Manajemen Kerentanan.
- Pemodelan Ancaman untuk IoT.
- Layanan Keamanan AWS untuk IoT
- AWS IoT Device Defender (Layanan & Device Defender).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
- AWS Config untuk pemeriksaan kepatuhan.
- Integrasi Hardware Security Modules (HSMs).
- Privasi & Tata Kelola Data
- Penanganan data sensitif (PII).
- Kebijakan Retensi dan Penghapusan Data.
- Pertimbangan Kepatuhan.
Modul 6: Proyek Praktis & Capstone
- Laboratorium Praktis Terbimbing
- Onboarding Perangkat & Komunikasi MQTT.
- Implementasi Ingest Data Aman ke AWS.
- Membangun Dashboard IoT Sederhana.
- Simulasi Pembaruan OTA.
- Pengenalan AWS IoT Greengrass.
- Proyek Capstone
- Membangun solusi IoT lengkap yang mengatasi masalah dunia nyata (misalnya, Otomasi Rumah Pintar, Pemantauan Lingkungan, Hub Sensor Industri).
- Kebutuhan: Perangkat aman, ingest data, pemrosesan, visualisasi, dan komponen tepi opsional.
- Menggunakan layanan AWS yang dibahas selama kursus.
Persyaratan
Tujuan:
Pengembangan IoT modern bergantung pada infrastruktur Platform-as-a-Service (PaaS). Sistem IoT PaaS terkemuka mencakup Microsoft Azure, AWS IoT (Amazon), Google IoT Cloud, dan Siemens MindSphere. Sangat penting bagi developer untuk memahami fungsi PaaS yang diperlukan untuk mengintegrasikan data IoT dengan ekosistem lain. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan pelatihan langsung menggunakan Raspberry Pi dan chip TI SensorTag multi-sensor (yang dilengkapi 10 sensor bawaan: gerak, suhu ambient, kelembapan, tekanan, meteran cahaya, dll.). Anda akan mempelajari dasar-dasar fungsi IoT dan cara mengimplementasikannya di cloud PaaS AWS IoT menggunakan fungsi Lambda.
8 Jam
