Formación 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 de borde, IA/ML en el borde, 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 Socio de AWS - APN).
• Visión general del panorama de servicios de AWS IoT
  • AWS IoT Core (Puente MQTT, Tareas, Device Defender).
  • Gestión de dispositivos de AWS IoT (Incorporación de dispositivos, Gestión de configuración, Actualizaciones OTA).
  • Analítica de AWS IoT (Procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
  • AWS IoT Greengrass (Cómputo en el borde, ejecución local, conectividad segura).
  • AWS IoT Button (Resumen 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 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 con la nube (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
  • Capa de procesamiento de datos y analítica (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Capa de aplicaciones (Móviles, Apps Web usando AWS Amplify, Apps 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 componentes esenciales de 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 de nube, toma de decisiones local).
  • Gestión de dispositivos: Incorporación (Over-the-Air - OTA, Pre-provisionamiento), Configuración, Monitoreo, Depuración remota.
  • Análisis en profundidad de la seguridad: Identidad de dispositivos, Autenticación y Autorización (Certificados X.509, JSON Web 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 (Puente MQTT seguro, Tareas 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 (BD NoSQL para ingesta rápida de datos IoT).
  • Servicio Amazon OpenSearch (Búsqueda y Analítica, manejo de datos de series temporales).
  • Amazon Timestream (Base de datos de series temporales especializada).
  • Amazon S3 (Almacenamiento de lago de datos crudos).
  • 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 (Retención, banderas de sesión limpia, Propiedades de usuario, temas comodín).
  • MQTT sobre WebSockets (Estandarización).
  • Niveles de Calidad de Servicio (QoS) explicados.
  • Mejores prácticas del protocolo.
• Protocolos alternativos
  • CoAP (Constrained Application Protocol) para dispositivos restringidos.
  • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
  • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
  • WebSockets (Comunicación de dúplex completo).

Módulo 3: Construcción de aplicaciones IoT robustas con AWS

• Incorporación de dispositivos y conectividad segura
  • Pre-provisionamiento con AWS IoT Device Defender.
  • Incorporación segura Over-The-Air (OTA) (p. ej., usando conceptos de AWS IoT Button).
  • Gestión de certificados de dispositivos (ACM/PKI).
  • Implementación de MQTT con TLS.
• Ingesta, almacenamiento y procesamiento de datos
  • Envío eficiente de datos desde los dispositivos a AWS IoT Core.
  • Elección del objetivo adecuado: Lambda (orientado a eventos), Step Functions (orquestración), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y analítica), S3 (datos crudos).
  • 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 (usando AWS IoT Jobs).
  • Monitoreo y configuración remotos.
• Construcción del backend de 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 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 Greengrass Core y dispositivos AWS/IoT.
  • Caso de uso: Filtado, preprocesamiento de datos local o inferencia de IA en el borde.
• Integración con IA/ML
  • Uso de SageMaker para modelos ML complejos en la nube.
  • Ejecución de inferencia 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 Apps 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 la seguridad en 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 comprobaciones de cumplimiento.
  • Integración de Módulos de Seguridad de Hardware (HSM).
• 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 trabajo final

• Prácticas de laboratorio guiadas
  • Incorporación de dispositivos y comunicación MQTT.
  • Implementación de ingesta de datos segura en AWS.
  • Construcción de un panel de control IoT simple.
  • Simulación de Actualizaciones OTA.
  • Introducción a AWS IoT Greengrass.
• Proyecto final
  • 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, ingesta de datos, procesamiento, visualización y componente de borde opcional.
  • Utilizar servicios de AWS cubiertos durante todo el curso.