Capacitación Industrial en IoT (Internet de las Cosas) con Raspberry PI y AWS IoT Core

Módulo 0: Fundamentos y ecosistema de AWS IoT

• Introducción a IoT
  • Definición de IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia en el borde, IA/ML en el extremo, Sistemas Ciberfísicos).
  • Impulsores del crecimiento de IoT (Industrias, Casos de uso).
  • Tendencias clave de 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 Socios de AWS - APN).
• Visión general del panorama de servicios de AWS IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • Gestión de dispositivos AWS IoT (Registro de dispositivos, Gestión de configuraciones, Actualizaciones OTA).
  • AWS IoT Analytics (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 de IoT, componentes y seguridad

• Arquitectura de IoT
  • Capa de dispositivo (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 y análisis de datos (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Capa de aplicación (Aplicaciones móviles y web utilizando AWS Amplify, aplicaciones empresariales personalizadas).
  • Importancia: Explicar el "porqué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, potencia de cómputo, seguridad).
• Inmersión profunda en los componentes esenciales de IoT
  • Hardware: Criterios de selección (MCU, conectividad, sensores), Elementos de seguridad (Entornos de ejecución confiables - TEEs).
  • Computación en el borde (AWS Greengrass): Beneficios (baja latencia, reducción del tráfico hacia la nube, toma de decisiones local).
  • Gestión de dispositivos: Registro (Sobre el aire - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, depuración remota.
  • Inmersión profunda en seguridad: Identidad del dispositivo, Autenticación y Autorización (Certificados X.509, Tokens JWT), Cifrado de datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
  • Estandarización de la seguridad: Introducción a los 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, activación de acciones).
  • AWS Step Functions (Flujos de trabajo con estado para interacciones complejas de dispositivos).
  • Amazon DynamoDB (Base de datos NoSQL para la ingesta rápida de datos de IoT).
  • Servicio Amazon OpenSearch (Búsqueda y análisis, manejo de datos de series temporales).
  • Amazon Timestream (Base de datos especializada en series temporales).
  • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos en bruto).
  • AWS IoT Device Defender (Monitoreo y evaluación de seguridad).
  • AWS IoT Wireless (Conexión de dispositivos LPWAN remotos).

Módulo 2: Protocolos de comunicación de dispositivos IoT

• MQTT (MQTT v5 y WebSockets)
  • Características de MQTT 5.0 (Retener, indicadores de sesión limpia, propiedades del usuario, temas comodín).
  • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
  • Explicación de los niveles de Calidad de Servicio (QoS).
  • Mejores prácticas del protocolo.
• Protocolos alternativos
  • CoAP (Protocolo de aplicación restringida) para dispositivos con restricciones.
  • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
  • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
  • WebSockets (Comunicación full-duplex).

Módulo 3: Construcción de aplicaciones IoT robustas con AWS

• Registro de dispositivos y conectividad segura
  • Pre-provisionamiento de AWS IoT Device Defender.
  • Registro seguro Sobre el aire (OTA) (p. ej., utilizando conceptos del botón AWS IoT).
  • Gestión de certificados de dispositivo (ACM/PKI).
  • Implementación de MQTT con TLS.
• Ingesta, almacenamiento y procesamiento de datos
  • Envío eficiente de datos desde los dispositivos a AWS IoT Core.
  • Elegir el objetivo adecuado: Lambda (impulsado por eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos en bruto).
  • Uso de AWS IoT Analytics para el 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 (utilizando AWS IoT Jobs).
  • Monitoreo remoto y configuración.
• Construcción del backend de IoT
  • API Gateway para crear APIs REST/GraphQL para interactuar con dispositivos y datos.
  • AWS Lambda para la lógica empresarial.
  • AWS Step Functions para coordinar componentes distribuidos.
  • Amazon SQS/SNS para mensajería asíncrona y activación de eventos.

Módulo 4: Computación en el borde e integración avanzada

• AWS IoT Greengrass
  • Conceptos (Núcleo, Dispositivo, Conector).
  • Ejecución de funciones Lambda localmente en el dispositivo.
  • Ejecución de código directamente en el dispositivo (C++, Python).
  • Comunicación segura entre el núcleo Greengrass y dispositivos AWS/IoT.
  • Caso de uso: Filtrado de datos local, preprocesamiento o inferencia de IA en el borde.
• Integración con IA/ML
  • Uso de SageMaker para modelos complejos de ML en la nube.
  • Ejecución de inferencia de ML en el borde con AWS IoT 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).
  • Tableros utilizando Amazon QuickSight o OpenSearch Dashboards.

Módulo 5: Seguridad, gobernanza y mejores prácticas

• Ciclo de vida de la seguridad de IoT
  • Principios de diseño seguro (Defensa en profundidad).
  • Prácticas de desarrollo seguras (Top 10 de vulnerabilidades OWASP para IoT).
  • 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 y gobernanza de datos
  • 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
  • Registro de dispositivos y comunicación MQTT.
  • Implementación de ingestión segura de datos en AWS.
  • Construcción de un panel IoT simple.
  • Simulación de actualización OTA.
  • Introducción a AWS IoT Greengrass.
• Proyecto final
  • Desarrollar una solución IoT completa que aborde un problema del mundo real (p. ej., Automatización del Hogar Inteligente, Monitoreo Ambiental, Hub de sensores industriales).
  • Requisitos: Dispositivo seguro, ingestión de datos, procesamiento, visualización y componente opcional en el borde.
  • Uso de los servicios de AWS cubiertos durante el curso.