Formation Formation industrielle en IoT (Internet des objets) avec Raspberry PI et AWS IoT Core

Module 0 : Fondements et écosystème AWS IoT

• Introduction à l'IoT
  • Définition de l'IoT en 2024 : Au-delà des « objets » (intelligence de bord, IA/ML à la périphérie, systèmes cyber-physiques).
  • Facteurs de croissance de l'IoT (industries, cas d'usage).
  • Tendances clés de l'IoT (informatique de bord, durabilité, intégration IA/ML, sécurité renforcée).
  • AWS IoT dans l'écosystème AWS plus large (ressources AWS Partner Network - APN).
• Vue d'ensemble du paysage des services AWS IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge, Jobs, Device Defender).
  • Gestion des appareils AWS IoT (intégration des appareils, gestion de configuration, mises à jour OTA).
  • Analyses AWS IoT (traitement, enrichissement et modélisation des données).
  • AWS IoT Greengrass (calcul de bord, exécution locale, connectivité sécurisée).
  • Boton AWS IoT (aperçu conceptuel pour les appareils simples).
  • Connexion : AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Module 1 : Architecture, composants et sécurité IoT

• Architecture IoT
  • Couche matériel (capteurs, actionneurs, appareils de bord comme Raspberry Pi, ESP32).
  • Couche connectivité (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, IoT cellulaire).
  • Couche intégration cloud (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
  • Couche traitement et analyse des données (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
  • Couche applicative (mobiles, applications Web utilisant AWS Amplify, applications métier personnalisées).
  • Importance : Expliquer le « pourquoi » des architectures distribuées (latence, bande passante, puissance de calcul, sécurité).
• Examen approfondi des composants IoT essentiels
  • Matériel : Critères de sélection (MCU, connectivité, capteurs), éléments de sécurité (Environnements d'exécution de confiance - TEE).
  • Informatique de bord (AWS Greengrass) : Avantages (faible latence, réduction du trafic cloud, prise de décision locale).
  • Gestion des appareils : Intégration (Over-the-Air - OTA, pré-provisionnement), configuration, supervision, débogage à distance.
  • Sécurité approfondie : Identité des appareils, authentification et autorisation (certificats X.509, jetons Web JSON - JWT), chiffrement des données (au repos et en transit), AWS IoT Device Defender.
  • Normalisation de la sécurité : Introduction aux normes (p. ex., IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) et à la conformité (ISO/IEC 27001, SOC 2).
• Fonctions PaaS spécifiques à AWS pour l'IoT
  • AWS IoT Core (MQTT/Bridge sécurisé, Jobs pour les mises à jour de micrologiciel, Device Defender).
  • AWS Lambda (Calcul serveurless pour la prétraitement des données, déclenchement d'actions).
  • AWS Step Functions (Flux de travail étatiques pour les interactions d'appareils complexes).
  • Amazon DynamoDB (Base de données NoSQL pour l'ingestion rapide de données IoT).
  • Service Amazon OpenSearch (Recherche et analyses, gestion des données séries temporelles).
  • Amazon Timestream (Base de données de séries temporelles spécialisée).
  • Amazon S3 (Stockage de lac de données brut).
  • AWS IoT Device Defender (Supervision et évaluation de la sécurité).
  • AWS IoT Wireless (Connexion des appareils LPWAN distants).

Module 2 : Protocoles de communication des appareils IoT

• MQTT (MQTT v5 et WebSockets)
  • Fonctionnalités de MQTT 5.0 (Retenir, drapeaux Clean Session, propriétés utilisateur, sujets joker).
  • MQTT via WebSockets (Standardisation).
  • Niveaux de qualité de service (QoS) expliqués.
  • Pratiques optimales du protocole.
• Protocoles alternatifs
  • CoAP (Constrained Application Protocol) pour les appareils contraints.
  • AMQP / MQTT sur AMQP (Formats d'échange de données standardisés).
  • HTTP (Pour des mises à jour plus simples et moins fréquentes).
  • WebSockets (Communication en duplex intégral).

Module 3 : Construction d'applications IoT robustes avec AWS

• Intégration des appareils et connectivité sécurisée
  • Pré-provisionnement d'AWS IoT Device Defender.
  • Intégration sécurisée Over-The-Air (OTA) (p. ex., en utilisant les concepts d'AWS IoT Button).
  • Gestion des certificats d'appareil (ACM/PKI).
  • Mise en œuvre de MQTT avec TLS.
• Ingestion, stockage et traitement des données
  • Envoi efficace des données des appareils à AWS IoT Core.
  • Choix de la cible appropriée : Lambda (basé sur les événements), Step Functions (orchestration), Timestream (séries temporelles), OpenSearch (recherche et analyses), S3 (données brutes).
  • Utilisation d'AWS IoT Analytics pour l'enrichissement et le nettoyage des données avant stockage.
  • Gestion des scénarios à haut débit (Kinesis/Firehose).
• Gestion des appareils et opérations
  • Utilisation de la gestion des appareils AWS IoT pour la gestion de flotte.
  • Mise en œuvre et gestion des mises à jour OTA (à l'aide d'AWS IoT Jobs).
  • Supervision et configuration à distance.
• Construction de l'arrière-plan IoT
  • API Gateway pour créer des API REST/GraphQL afin d'interagir avec les appareils et les données.
  • AWS Lambda pour la logique métier.
  • AWS Step Functions pour coordonner les composants distribués.
  • Amazon SQS/SNS pour la messagerie asynchrone et le déclenchement d'événements.

Module 4 : Informatique de bord et intégration avancée

• AWS IoT Greengrass
  • Concepts (Cœur, Appareil, Connecteur).
  • Exécution des fonctions Lambda localement sur l'appareil.
  • Exécution de code directement sur l'appareil (C++, Python).
  • Communication sécurisée entre Greengrass Core et les appareils AWS/IoT.
  • Cas d'usage : Filtrage, prétraitement local des données ou inférence IA à la périphérie.
• Intégration avec l'IA/ML
  • Utilisation de SageMaker pour les modèles de ML complexes dans le cloud.
  • Exécution de l'inférence ML à la périphérie avec Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Visualisation des données et interfaces utilisateur
  • Utilisation d'AWS IoT SiteWise pour la visualisation de données industrielles.
  • Création d'applications Web avec AWS Amplify (API, interface utilisateur, authentification).
  • Tableaux de bord à l'aide d'Amazon QuickSight ou des tableaux de bord OpenSearch.

Module 5 : Sécurité, gouvernance et bonnes pratiques

• Cycle de vie de la sécurité IoT
  • Principes de conception sécurisée (Défense en profondeur).
  • Pratiques de développement sécurisées (Top 10 IoT d'OWASP).
  • Gestion des vulnérabilités.
  • Modélisation des menaces pour l'IoT.
• Services de sécurité AWS pour l'IoT
  • AWS IoT Device Defender (Service et Device Defender).
  • AWS Shield, AWS Identity and Access Management (IAM).
  • AWS Config pour les vérifications de conformité.
  • Intégration des modules de sécurité matérielle (HSM).
• Confidentialité et gouvernance des données
  • Gestion des données sensibles (PDI).
  • Politiques de conservation et de suppression des données.
  • Considérations relatives à la conformité.

Module 6 : Projets pratiques et projet de synthèse

• Ateliers pratiques guidés
  • Intégration des appareils et communication MQTT.
  • Mise en œuvre de l'ingestion sécurisée des données vers AWS.
  • Création d'un tableau de bord IoT simple.
  • Simulation de mise à jour OTA.
  • Introduction à AWS IoT Greengrass.
• Projet de synthèse
  • Construire une solution IoT complète traitant d'un problème du monde réel (p. ex., automatisation de maison intelligente, surveillance environnementale, concentrateur de capteurs industriels).
  • Exigences : Appareil sécurisé, ingestion, traitement, visualisation des données et composante de bord optionnelle.
  • Utilisation des services AWS couverts tout au long du cours.