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

Módulo 0: Fundamentos y ecosistema AWS IoT

• Introducción a IoT
  • Definición de IoT en 2024: Más allá de las "Cosas" (Inteligencia en el 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 socios de AWS - APN).
• Vista general del panorama de servicios AWS IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Passarela, trabajos, Device Defender).
  • Gestión de dispositivos AWS IoT (incorporación de dispositivos, gestión de configuraciones, actualizaciones OTA).
  • Análisis AWS IoT (procesamiento de datos, enriquecimiento, modelado).
  • AWS IoT Greengrass (computación en el borde, ejecución local, conectividad segura).
  • Botón AWS IoT (vista conceptual para dispositivos simples).
  • Conexión: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Módulo 1: Arquitectura, componentes y seguridad de IoT

• Arquitectura de IoT
  • Capa de dispositivos (sensores, actuadores, dispositivos edge 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: Explicación del "por qué" detrás de las arquitecturas distribuidas (latencia, ancho de banda, capacidad de cómputo, seguridad).
• Análisis profundo de 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 a la nube, toma de decisiones local).
  • Gestión de dispositivos: Incorporación (a través del aire - OTA, pre-provisionamiento), configuración, monitoreo, depuración remota.
  • Análisis profundo de seguridad: Identidad del dispositivo, autenticación y autorización (Certificados X.509, JSON Web Tokens - JWTs), cifrado de datos (en reposo y en tránsito), AWS IoT Device Defender.
  • Estandarización de la seguridad: Introducción a estándares (por ejemplo, IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) y cumplimiento (ISO/IEC 27001, SOC 2).
• Funciones PaaS específicas de AWS para IoT
  • AWS IoT Core (MQTT seguro/Pasarela, trabajos para actualizaciones de firmware, Device Defender).
  • AWS Lambda (cómputo serverless 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 ingestión rápida de datos 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 sin procesar).
  • 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 de 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 restringido) para dispositivos limitados.
  • AMQP / MQTT sobre AMQP (Formatos estándar de intercambio de datos).
  • HTTP (Para actualizaciones más simples y menos frecuentes).
  • WebSockets (Comunicación 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 a través del aire (OTA) (por ejemplo, utilizando conceptos del Botón AWS IoT).
  • Gestión de certificados de dispositivo (ACM/PKI).
  • Implementación de MQTT con TLS.
• Ingestión, almacenamiento y procesamiento de datos
  • Envío eficiente de datos desde dispositivos a AWS IoT Core.
  • Elegir el objetivo adecuado: Lambda (orientado a eventos), Step Functions (orquestación), Timestream (series temporales), OpenSearch (búsqueda y análisis), S3 (datos sin procesar).
  • Uso de AWS IoT Analytics para el enriquecimiento y limpieza de datos antes del almacenamiento.
  • Gestión 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 trabajos de AWS IoT).
  • 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 de 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 el acelerador de ML Greengrass (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, interfaz de usuario, autenticación).
  • Paneles de control usando Amazon QuickSight o paneles de OpenSearch.

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 seguro (Top 10 de 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 trabajo final

• Laboratorios prácticos guiados
  • Incorporación 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
  • Construcción de una solución IoT completa que aborde un problema del mundo real (por ejemplo, automatización del hogar inteligente, monitoreo ambiental, centro de sensores industrial).
  • Requisitos: Dispositivo seguro, ingestión de datos, procesamiento, visualización y componente edge opcional.
  • Uso de los servicios de AWS cubiertos a lo largo del curso.