Entrenamiento industrial en IoT (Internet de las Cosas) con Raspberry Pi y AWS IoT Core

Módulo 0: Fundamentos y Ecosistema AWS IoT

• Introducción al IoT
  • Definiendo IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia de Borde, IA/ML en el Borde, Sistemas Cibermecánicos).
  • Factores que impulsan el crecimiento del IoT (Industrias, Casos de uso).
  • Tendencias clave del IoT (Computación en el Borde, Sostenibilidad, integración de IA/ML, Seguridad mejorada).
  • AWS IoT dentro del ecosistema AWS más amplio (recursos de la Red de Partners de AWS - APN).
• Visión general del panorama de servicios AWS IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • Gestión de dispositivos AWS IoT (Incorporación de dispositivos, Gestión de configuración, Actualizaciones OTA).
  • Análisis de AWS IoT (Procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
  • AWS IoT Greengrass (Computación en el borde, ejecución local, conectividad segura).
  • AWS IoT Button (Visión general conceptual para dispositivos simples).
  • Conexión: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Módulo 1: Arquitectura, Componentes y Seguridad IoT

• Arquitectura IoT
  • Capa de dispositivos (Sensores, Actuadores, Dispositivos de Borde como Raspberry Pi, ESP32).
  • Capa de conectividad (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, IoT celular).
  • Capa de integración en la nube (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
  • Capa de procesamiento de datos y análisis (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Capa de aplicaciones (Móvil, Aplicaciones web usando AWS Amplify, Aplicaciones de negocio personalizadas).
  • Importancia: Explicar el "por qué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, potencia de cómputo, seguridad).
• Análisis en profundidad de los componentes esenciales del IoT
  • Hardware: Criterios de selección (MCU, conectividad, sensores), Elementos de seguridad (Entornos de ejecución de confianza - TEE).
  • Computación en el borde (AWS Greengrass): Beneficios (baja latencia, reducción del tráfico en la nube, toma de decisiones local).
  • Gestión de dispositivos: Incorporación (Aérea - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración remota.
  • Seguridad en detalle: Identidad del dispositivo, Autenticación y Autorización (Certificados X.509, Tokens JSON Web - JWT), Cifrado de datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
  • Estandarización de la seguridad: Introducción a estándares (p. ej., IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) y cumplimiento (ISO/IEC 27001, SOC 2).
• Funciones PaaS específicas de AWS para IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge seguro, Jobs para actualizaciones de firmware, Device Defender).
  • AWS Lambda (Cómputo sin servidor para preprocesamiento de datos, disparo de acciones).
  • AWS Step Functions (Flujos de trabajo con estado para interacciones complejas de dispositivos).
  • Amazon DynamoDB (BD NoSQL para ingestión rápida de datos IoT).
  • Servicio Amazon OpenSearch (Búsqueda y Análisis, manejo de datos de series temporales).
  • Amazon Timestream (Base de datos especializada de series temporales).
  • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos brutos).
  • AWS IoT Device Defender (Monitoreo y evaluación de seguridad).
  • AWS IoT Wireless (Conexión de dispositivos remotos LPWAN).

Módulo 2: Protocolos de comunicación de dispositivos IoT

• MQTT (MQTT v5 y WebSockets)
  • Características de MQTT 5.0 (Retain, banderas Clean Session, Propiedades de usuario, temas comodín).
  • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
  • Niveles de Calidad de Servicio (QoS) explicados.
  • Mejores prácticas del protocolo.
• Protocolos alternativos
  • CoAP (Protocolo de Aplicaciones Restriccionadas) para dispositivos restringidos.
  • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
  • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
  • WebSockets (Comunicación de duplex completo).

Módulo 3: Construcción de aplicaciones IoT robustas con AWS

• Incorporación de dispositivos y conectividad segura
  • Pre-provisionamiento de AWS IoT Device Defender.
  • Incorporación segura Aérea (OTA) (p. ej., utilizando conceptos de AWS IoT Button).
  • Gestión de certificados de dispositivos (ACM/PKI).
  • Implementación de MQTT con TLS.
• Ingestión, almacenamiento y procesamiento de datos
  • Envío eficiente de datos desde los dispositivos a AWS IoT Core.
  • Elegir el objetivo adecuado: Lambda (basado en eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos brutos).
  • Uso de AWS IoT Analytics para enriquecimiento y limpieza de datos antes del almacenamiento.
  • Manejo de escenarios de alto rendimiento (Kinesis/Firehose).
• Gestión y operaciones de dispositivos
  • Uso de AWS IoT Device Management para la gestión de flotas.
  • Implementación y gestión de Actualizaciones OTA (usando AWS IoT Jobs).
  • Monitoreo y configuración remota.
• Construcción del backend IoT
  • API Gateway para crear APIs REST/GraphQL para interactuar con dispositivos y datos.
  • AWS Lambda para la lógica de negocio.
  • AWS Step Functions para coordinar componentes distribuidos.
  • Amazon SQS/SNS para mensajería asíncrona y disparo de eventos.

Módulo 4: Computación en el borde e integración avanzada

• AWS IoT Greengrass
  • Conceptos (Core, Device, Connector).
  • Ejecución de funciones Lambda localmente en el dispositivo.
  • Ejecución de código directamente en el dispositivo (C++, Python).
  • Comunicación segura entre Greengrass Core y dispositivos AWS/IoT.
  • Caso de uso: Filtrado local de datos, preprocesamiento o inferencia de IA en el borde.
• Integración con IA/ML
  • Uso de SageMaker para modelos de ML complejos en la nube.
  • Ejecución de inferencia de ML en el borde con Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Visualización de datos e interfaces de usuario
  • Uso de AWS IoT SiteWise para la visualización de datos industriales.
  • Construcción de aplicaciones web con AWS Amplify (API, UI, Autenticación).
  • Paneles de control usando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.

Módulo 5: Seguridad, gobernanza y mejores prácticas

• Ciclo de vida de seguridad IoT
  • Principios de diseño seguro (Defensa en Profundidad).
  • Prácticas de desarrollo seguro (OWASP IoT Top 10).
  • Gestión de vulnerabilidades.
  • Modelado de amenazas para IoT.
• Servicios de seguridad de AWS para IoT
  • AWS IoT Device Defender (Servicio y Device Defender).
  • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
  • AWS Config para verificaciones de cumplimiento.
  • Integración de Módulos de Seguridad de Hardware (HSMs).
• Privacidad de datos y gobernanza
  • Manejo de datos sensibles (PII).
  • Políticas de retención y eliminación de datos.
  • Consideraciones de cumplimiento.

Módulo 6: Proyectos prácticos y proyecto final

• Laboratorios prácticos guiados
  • Incorporación de dispositivos y comunicación MQTT.
  • Implementación de ingestión de datos segura a AWS.
  • Construcción de un panel de control IoT simple.
  • Simulación de actualización OTA.
  • Introducción a AWS IoT Greengrass.
• Proyecto final (Capstone)
  • Construir una solución IoT completa que aborde un problema del mundo real (p. ej., Automatización de hogar inteligente, Monitoreo ambiental, Hub de sensores industriales).
  • Requisitos: Dispositivo seguro, ingestión de datos, procesamiento, visualización y componente de borde opcional.
  • Uso de servicios de AWS cubiertos durante el curso.