Formation Formation professionnelle IoT (Internet of Things) avec Raspberry PI et AWS IoT Core

Module 0 : Fondamentaux & Écosystème AWS IoT

• Introduction à l'IoT
  • Définition de l'IoT en 2024 : Au-delà des « Objets » (Intelligence à la périphérie, IA/ML à la périphérie, Systèmes cyber-physiques).
  • Facteurs de croissance de l'IoT (Industries, Cas d'usage).
  • Tendances clés de l'IoT (Calcul à la périphérie, Durabilité, Intégration IA/ML, Sécurité renforcée).
  • Le rôle d'AWS IoT au sein de l'écosystème AWS plus large (Ressources AWS Partner Network - APN).
• Vue d'ensemble du paysage des services AWS IoT
  • AWS IoT Core (Pont MQTT, Tâches [Jobs], Device Defender).
  • Gestion des appareils AWS IoT (Intégration des appareils [Onboarding], Gestion de la configuration, Mises à jour OTA).
  • Analytics AWS IoT (Traitement des données, enrichissement, modélisation).
  • Greengrass AWS IoT (Calcul à la périphérie, exécution locale, connectivité sécurisée).
  • Bouton AWS IoT (Aperçu conceptuel pour les appareils simples).
  • Connexion : AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.

Module 1 : Architecture IoT, Composants & Sécurité

• Architecture IoT
  • Couche appareil (Capteurs, Actionneurs, Appareils à la périphérie 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 application (Apps mobiles, Web Apps utilisant AWS Amplify, Apps métier personnalisées).
  • Importance : Expliquer le « pourquoi » des architectures distribuées (latence, bande passante, puissance de calcul, sécurité).
• Approfondissement des composants IoT essentiels
  • Matériel : Critères de sélection (MCU, connectivité, capteurs), éléments de sécurité (Environnements d'exécution de confiance - TEE).
  • Calcul à la périphérie (AWS Greengrass) : Avantages (faible latence, réduction du trafic cloud, prise de décision locale).
  • Gestion des appareils : Intégration (Intégration Over-the-Air - OTA, Pré-provisionnement), Configuration, Surveillance, Débogage à distance.
  • Approfondissement de la sécurité : Identité des appareils, Authentification & 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 (Pont MQTT sécurisé, Tâches [Jobs] pour les mises à jour du firmware, Device Defender).
  • AWS Lambda (Calcul sans serveur pour le prétraitement des données, déclenchement d'actions).
  • AWS Step Functions (Workflows étatiques pour des interactions d'appareils complexes).
  • Amazon DynamoDB (Base de données NoSQL pour l'ingestion rapide des données IoT).
  • Service Amazon OpenSearch (Recherche & Analyse, gestion des données chronologiques).
  • Amazon Timestream (Base de données chronologique spécialisée).
  • Amazon S3 (Stockage de lac de données brutes).
  • AWS IoT Device Defender (Surveillance et évaluation de la sécurité).
  • AWS IoT Wireless (Connexion des appareils LPWAN distants).

Module 2 : Protocoles de communication des appareils IoT

• MQTT (MQTT v5 & WebSockets)
  • Fonctionnalités MQTT 5.0 (Retain, drapeaux Clean Session, Propriétés utilisateur, Sujets joker [Wildcard topics]).
  • MQTT via WebSockets (Normalisation).
  • Niveaux de Qualité de Service (QoS) expliqués.
  • Meilleures pratiques du protocole.
• Protocoles alternatifs
  • CoAP (Constrained Application Protocol) pour les appareils contraints.
  • AMQP / MQTT via AMQP (Formats d'échange de données standard).
  • 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 & Connectivité sécurisée
  • Pré-provisionnement AWS IoT Device Defender.
  • Intégration sécurisée Over-The-Air (OTA) (p. ex., en utilisant les concepts du Bouton AWS IoT).
  • Gestion des certificats d'appareil (ACM/PKI).
  • Implémentation de MQTT avec TLS.
• Ingestion, Stockage & Traitement des données
  • Envoi efficace des données des appareils vers AWS IoT Core.
  • Choix de la cible appropriée : Lambda (orienté événements), Step Functions (orchestration), Timestream (séries chronologiques), OpenSearch (recherche & analyse), S3 (données brutes).
  • Utilisation d'AWS IoT Analytics pour l'enrichissement et le nettoyage des données avant le stockage.
  • Gestion des scénarios à fort débit (Kinesis/Firehose).
• Gestion des appareils & Exploitation
  • Utilisation de la Gestion des appareils AWS IoT pour la gestion de flotte.
  • Implémentation et gestion des Mises à jour OTA (en utilisant AWS IoT Jobs).
  • Surveillance et configuration à distance.
• Construction du backend IoT
  • API Gateway pour la création d'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 : Calcul à la périphérie & Intégration avancée

• AWS IoT Greengrass
  • Concepts (Core, Appareil, Connecteur).
  • Exécution de 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 local des données, prétraitement ou inférence IA à la périphérie.
• Intégration avec l'IA/ML
  • Utilisation de SageMaker pour des modèles ML complexes dans le cloud.
  • Exécution de l'inférence ML à la périphérie avec Greengrass ML Accelerator (GMA).
• Visualisation des données & Interfaces utilisateur
  • Utilisation d'AWS IoT SiteWise pour la visualisation de données industrielles.
  • Construction d'Apps Web avec AWS Amplify (API, IU, Authentification).
  • Tableaux de bord utilisant Amazon QuickSight ou OpenSearch Dashboards.

Module 5 : Sécurité, Gouvernance & Meilleures pratiques

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

Module 6 : Projets pratiques & Projet de synthèse

• Ateliers pratiques guidés
  • Intégration des appareils & Communication MQTT.
  • Implémentation de l'ingestion sécurisée des données vers AWS.
  • Construction d'un tableau de bord IoT simple.
  • Simulation de mise à jour OTA.
  • Introduction à AWS IoT Greengrass.
• Projet de synthèse
  • Construction d'une solution IoT complète répondant à un problème réel (p. ex., Automatisation de la maison intelligente, Surveillance environnementale, Hub de capteurs industriels).
  • Exigences : Appareil sécurisé, ingestion des données, traitement, visualisation et composant à la périphérie facultatif.
  • Utilisation des services AWS couverts tout au long du cours.