Raspberry PiとAWS IoT Coreを用いた産業用IoT実務トレーニングのトレーニングコース

モジュール0：基礎知識とAWS IoTエコシステム

• IoT入門
  • 2024年のIoTの定義：「モノ」を超えて（エッジインテリジェンス、エッジでのAI/ML、サイバー物理システム）。
  • IoT成長のドライバー（業界、ユースケース）。
  • 主要なIoTトレンド（エッジコンピューティング、持続可能性、AI/MLの統合、強化されたセキュリティ）。
  • 広範なAWSエコシステム内でのAWS IoT（AWSパートナーネットワーク - APNリソース）。
• AWS IoTサービス環境の概要
  • AWS IoT Core（MQTT/ブリッジ、ジョブ、Device Defender）。
  • AWS IoT Device Management（デバイスのオンボーディング、構成管理、OTAアップデート）。
  • AWS IoT Analytics（データ処理、エンリッチメント、モデリング）。
  • AWS IoT Greengrass（エッジコンピューティング、ローカル実行、セキュア接続）。
  • AWS IoT Button（シンプルデバイスのための概念概要）。
  • 接続： AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker。

モジュール1：IoTアーキテクチャ、コンポーネントおよびセキュリティ

• IoTアーキテクチャ
  • デバイスレイヤー（センサー、アクチュエーター、Raspberry Pi、ESP32などのエッジデバイス）。
  • 接続レイヤー（MQTT、CoAP、HTTP、LPWAN - LoRaWAN、NB-IoT、Sigfox、セルラーIoT）。
  • クラウド統合レイヤー（AWS IoT Core、API Gateway、Lambda、Step Functions）。
  • データ処理および分析レイヤー（DynamoDB、Timestream、OpenSearch、S3、Athena、SageMaker）。
  • アプリケーションレイヤー（AWS Amplifyを使用したモバイル/Webアプリ、カスタムビジネスアプリ）。
  • 重要性：分散アーキテクチャの背後にある「理由」（レイテンシ、帯域幅、コンピューティングパワー、セキュリティ）の説明。
• 必須IoTコンポーネントの深掘り
  • ハードウェア：選定基準（MCU、接続性、センサー）、セキュリティ要素（Trusted Execution Environments - TEEs）。
  • エッジコンピューティング（AWS Greengrass）：利点（低レイテンシ、クラウドトラフィックの削減、ローカルでの意思決定）。
  • デバイス管理：オンボーディング（オーバー・ザ・エア - OTA、事前プロビジョニング）、構成、モニタリング、リモートデバッグ。
  • セキュリティ深掘り：デバイスID、認証および認可（X.509証明書、JSON Web Tokens - JWTs）、データ暗号化（保存時および転送時）、AWS IoT Device Defender。
  • セキュリティの標準化：標準の紹介（例：IEEE P2145、Open Connectivity Foundation - OCF）およびコンプライアンス（ISO/IEC 27001、SOC 2）。
• IoT向けのAWS専用PaaS機能
  • AWS IoT Core（セキュアなMQTT/ブリッジ、ファームウェアアップデート用のジョブ、Device Defender）。
  • AWS Lambda（データ前処理、アクションのトリガーのためのサーバーレスコンピューティング）。
  • AWS Step Functions（複雑なデバイス相互作用のための状態管理ワークフロー）。
  • Amazon DynamoDB（高速なIoTデータ取り込みのためのNoSQL DB）。
  • Amazon OpenSearch Service（検索および分析、時系列データ処理）。
  • Amazon Timestream（専用時系列データベース）。
  • Amazon S3（生データレイク格納）。
  • AWS IoT Device Defender（モニタリングおよびセキュリティ評価）。
  • AWS IoT Wireless（遠隔LPWANデバイスの接続）。

モジュール2：IoTデバイス通信プロトコル

• MQTT（MQTT v5およびWebSockets）
  • MQTT 5.0の機能（Retain、Clean Sessionフラグ、ユーザープロパティ、ワイルドカードトピック）。
  • WebSockets上のMQTT（標準化）。
  • サービス品質（QoS）レベルの説明。
  • プロトコルのベストプラクティス。
• 代替プロトコル
  • 制約付きデバイス向けのCoAP（Constrained Application Protocol）。
  • AMQP / MQTT over AMQP（標準的なデータ交換フォーマット）。
  • HTTP（シンプルで頻度の低いアップデート用）。
  • WebSockets（フルデュプレックス通信）。

モジュール3：AWSを用いた堅牢なIoTアプリケーションの構築

• デバイスのオンボーディングおよびセキュアな接続
  • AWS IoT Device Defender による事前プロビジョニング。
  • セキュアなオーバー・ザ・エア（OTA）オンボーディング（例：AWS IoT Buttonの概念を使用）。
  • デバイス証明書の管理（ACM/PKI）。
  • TLSを用いたMQTTの実装。
• データの取り込み、格納および処理
  • デバイスからAWS IoT Coreへのデータの効率的な送信。
  • 適切なターゲットの選択：Lambda（イベント駆動）、Step Functions（オーケストレーション）、Timestream（時系列）、OpenSearch（検索および分析）、S3（生データ）。
  • 格納前にデータのエンリッチメントおよびクリーニングのためにAWS IoT Analyticsの使用。
  • 高スループットシナリオの処理（Kinesis/Firehose）。
• デバイス管理および運用
  • フリート管理にAWS IoT Device Managementの使用。
  • OTAアップデートの実装および管理（AWS IoT Jobsを使用）。
  • リモートモニタリングおよび構成。
• IoTバックエンドの構築
  • デバイスやデータと対話するためのREST/GraphQL APIの作成にAPI Gatewayを使用。
  • ビジネスロジックにAWS Lambdaを使用。
  • 分散コンポーネントの調整にAWS Step Functionsを使用。
  • 非同期メッセージングおよびイベントトリガーにAmazon SQS/SNSを使用。

モジュール4：エッジコンピューティングおよび高度な統合

• AWS IoT Greengrass
  • コンセプト（コア、デバイス、コネクタ）。
  • デバイス上でLambda関数をローカルで実行。
  • デバイス上でコード（C++、Python）を直接実行。
  • GreengrassコアとAWS/IoTデバイス間のセキュアな通信。
  • ユースケース：エッジでのローカルデータフィルタリング、前処理、またはAI推論。
• AI/MLとの統合
  • クラウド内の複雑なMLモデルにSageMakerを使用。
  • Greengrass ML Accelerator（GMA）を用いたエッジでのML推論の実行。
• データの可視化およびユーザーインターフェース
  • 産業用データの可視化にAWS IoT SiteWiseを使用。
  • AWS Amplify（API、UI、認証）を用いたWebアプリの構築。
  • Amazon QuickSightまたはOpenSearch Dashboardsを用いたダッシュボード。

モジュール5：セキュリティ、ガバナンスおよびベストプラクティス

• IoTセキュリティライフサイクル
  • セキュアな設計原則（ディフェンス・イン・デプス）。
  • セキュアな開発プラクティス（OWASP IoT Top 10）。
  • 脆弱性管理。
  • IoTの脅威モデリング。
• IoT向けのAWSセキュリティサービス
  • AWS IoT Device Defender（サービスおよびDevice Defender）。
  • AWS Shield、AWS Identity and Access Management（IAM）。
  • コンプライアンスチェック用のAWS Config。
  • ハードウェアセキュリティモジュール（HSMs）の統合。
• データプライバシーおよびガバナンス
  • 機微データ（PII）の処理。
  • データ保持および削除ポリシー。
  • コンプライアンスに関する考慮事項。

モジュール6：ハンズオンプロジェクトおよび最終課題

• ガイド付きハンズオンラボ
  • デバイスのオンボーディングおよびMQTT通信。
  • AWSへのセキュアなデータ取り込みの実装。
  • シンプルIoTダッシュボードの構築。
  • OTAアップデートのシミュレーション。
  • AWS IoT Greengrassの入門。
• 最終課題
  • 現実世界の問題（例：スマートホーム自動化、環境モニタリング、産業用センサーハブ）に対応する完全なIoTソリューションの構築。
  • 要件：セキュアなデバイス、データ取り込み、処理、可視化、およびオプションのエッジコンポーネント。
  • コース全体でカバーされたAWSサービスを使用。