Course Code: awsiot
Duration: 28 hours
Overview:

Celem szkolenia jest zaprezentowanie wybranych usług Amazon Web Services w kontekście ich wykorzystania do tworzenia rozwiązań Internet of Things (IoT). W szczególności zapoznamy się z konsolą zarządzania (dostęp przez web) i narzędziem AWS CLI. Zobaczymy jaka jest architektura AWS, jak zarządzać użytkownikami, szacować i kontrolować koszty, a także jak wykorzystać zintegrowane narzędzia deweloperskie w chmurze Cloud9.  

Dalej przechodzimy już do usługi AWS IoT Core. Zobaczymy jak zdefiniować urządzenie w AWS, wygenerować certyfikaty, i nawiązać bezpieczną komunikację. Nauczymy się wysyłać dane i obsługiwać komunikaty wysyłane z chmury.  

Zobaczymy też jak zintegrować IoT Core z innymi usługami: SNS (na potrzeby wysyłania notyfikacji), SQS (do przesyłania wiadomości pomiędzy serwisami), DynamoDB (do przechowywania danych), S3 do hostowania portalu IoT, API Gateway do tworzenia wyzwalaczy, oraz AWS Lambda do tworzenia własnej logiki. Jako bonus zobaczymy jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji: Rekognition, Textract. 

Course Outline:

Wprowadzenie

  • Omówienie chmury obliczeniowej i usług AWS, 
  • Modele wdrożeń, 
  • Rodzaje usług 

Podstawy AWS

  • Terminologia: region, availability zone, lozal zone, wavelength zone, 
  • Jak pracować z AWS: konsola, CLI, SDK 
  • Modele płatności 
  • Szacowanie i kontrola kosztów 
  • IAM 
  • Cloud9 

AWS IoT Core

  • Omówienie usługi 
  • Definiowanie urządzenia i generacja certyfikatów 
  • Łączenie z chmurą i wysyłanie komunikatów 
  • Obsługa komend przychodzących z chmury 
  • Przesyłanie komunikatów do innych usług: DynamoDB, SNS, SQS  

IAM 

CloudWatch 

Magazyn danych: 

  • S3 
  • Omówienie różnic pomiędzy instance store, EBS i EFS, 
  • Glacier 
  • Wykorzystanie S3 do utworzenia portalu IoT 

Obsługa komunikatów i integracja IoT Core z innymi usługami 

API Gateway 

Simple Notification Service (SNS) 

Simple Queue Service (SQS) 

AWS Lambda 

  • Omówienie, 
  • Architektury referencyjne, 
  • Przykłady zastosowań w połączeniu z DynamoDB, SNS, IoT Core, Rekognition, SQS, API Gateway i S3. 

Przegląd baz danych 

Model współodpowiedzialności w chmurze 

Amazon Kinesis 

  • Video streams, 
  • Data streams, 
  • Firehose, 
  • Analytics 

Sztuczna inteligencja

  • Rekognition 
  • Rekognition + object/defect detection + inference on Edge 
  • Textract 

Podsumowanie i dalsze kroki

Sites Published:

Polska - Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services