Kaa IoTのトレーニングコース

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、Edge Computingを使用してデータ管理を分散化し、ソース・ネットワーク上にあるスマート・デバイスを活用して、より高速なパフォーマンスを実現したいと考えているプロダクト・マネージャーや開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Edge Computingの基本的な概念と利点を理解する
。
• Edge Computingを適用できるユースケースと例を特定する
。
• データ処理の高速化と運用コストの削減のためのEdge Computingソリューションを設計・構築することができる
。

ThingsBoardは、IoTソリューションのためのデバイス管理、データ収集、処理、および視覚化を提供するオープンソースのIoTプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 ThingsBoardをIoTソリューションに統合する方法を参加者が学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ThingsBoardをインストールして構成ThingsBoard
• ThingsBoard機能とアーキテクチャの基礎を理解する
• ThingsBoardをThingsBoard IoTアプリケーションをThingsBoard
• 遠隔測定装置のデータルーティングのためにThingsBoardをKafkaと統合する
• ThingsBoardをApache Sparkと統合して複数のデバイスからのデータ集約を実現

観客

• ソフトウェアエンジニア
• ハードウェアエンジニア
• 開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

Kuraは、基盤となるハードウェアへのアクセス、M2M / IoT統合プラットフォームとの通信、ゲートウェイ管理、およびネットワーク構成管理を可能にする、IoT用のオープンソースのJavaベースのフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はKuraの基礎と、それをIoTソリューションにどのように使用できるかを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Kuraをインストールして設定する
• Kura基本と基本機能を理解する
• Kura IoTソリューションを構築、テスト、展開、そしてトラブルシューティングする

観客

• 開発者
• プログラマー

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、NB-IoTベースのサンプル・アプリケーションを開発・展開しながら、NB-IoT（LTE Cat NB1としても知られる）の様々な側面について学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• NB-IoTのさまざまなコンポーネントを特定し、それらがどのように組み合わさってエコシステムを形成しているかを理解する。
• NB-IoTデバイスに組み込まれているセキュリティ機能を理解し、説明することができる
。
• NB-IoTデバイスを追跡するための簡単なアプリケーションを開発する
。

他のテクノロジーとは異なり、IoTは、機械、エレクトロニクス、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、アナリティクス、モバイルといったコアエンジニアリングのほぼすべてのブランチを網羅しています。エンジニアリング層のそれぞれには、経済、規格、規制、進化する最先端技術の側面があります。これは最初のものですが、IoTエンジニアリングのこれらの重要な側面をすべてカバーするための控えめなコースが用意されています。

概要

• インターネットの現状をカバーする高度なトレーニングプログラム

• IoTシステムとそのコンポーネントの認識とそれがビジネスや組織にどのように役立つかを理解するために、複数のテクノロジドメインを切り分けます。

• 産業IoT、スマートシティ、リテール、トラベル＆輸送、接続されたデバイスやものの使用例など、さまざまな業界ドメインにわたる実用的なIoT展開を紹介するモデルIoTアプリケーションのライブデモ

対象読者

• それぞれの組織内のビジネスプロセスと運用プロセスを担当するマネージャーであり、IoTを活用してシステムとプロセスをより効率的にする方法を知りたい。

• 新しいベンチャーを構築しようとしている企業家や投資家は、IoTテクノロジーの景観をよりよく理解して、効果的な方法でそれをどのように活用できるかを見たいと考えています。

IoTは、消費者、B2B、政府産業全体をカバーするデバイス、センサー、コンピューティング・パワーの統合された拡散層であるため、物量やIoT市場価値の見積もりは大規模です。 IoTの接続数はますます膨大になり、今日の機器数は19億台、2018年の出荷台数は90億台です。その年は、スマートフォン、スマートテレビ、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、PCを組み合わせた数にほぼ等しいでしょう。

消費者空間では、キッチンや家電製品、駐車場、RFID、照明と暖房製品、インダストリアルインターネットの多くのアプリケーションなど、多くの製品とサービスがすでにIoTを越えています。

しかし、インターネットの誕生以来、M2M通信が存在するため、IoTの基盤技術は何も新しいものではありません。しかし、ここ数年の間に変化したのは、スマートフォンとタブレットを各家庭に圧倒的に適応させた安価な無線技術の登場です。モバイル機器の爆発的な成長は、IoTの現在の需要につながった。

IoTビジネスにおける無限の機会のために、多数の中小企業家がIoTゴールドラッシュの勢いに乗った。また、オープンソースのエレクトロニクスとIoTプラットフォームの登場により、IoTシステムの開発コストとその大量生産の管理コストがますます手に入るようになりました。既存の電子製品の所有者は、デバイスをインターネットまたはモバイルアプリケーションと統合するというプレッシャーを経験しています。

このトレーニングは、IoTの熱狂者/起業家がIoTの技術とビジネスの基礎を理解できるように、新興産業の技術とビジネスレビューを目的としています。

コース目的

このコースの主な目的は、家庭や都市の自動化（スマートホームや都市）、産業用インターネット、医療、政府、モバイルセルラーなどの新興技術オプション、プラットフォーム、IoT導入事例を紹介することです。

1. IoT-Mechanical、エレクトロニクス/センサープラットフォーム、無線および有線プロトコル、モバイルからエレクトロニクスへの統合、モバイルからエンタープライズへの統合、データ分析およびトータルコントロールプレーンのすべての要素の基本導入

2. M2M IoT-WiFi、Zigbee / Zwave、Bluetooth、ANT +のためのワイヤレスプロトコル：いつどこで使用するのですか？

3. Mobile / Desktop / Webアプリケーション - 登録、データ取得および制御 - IoT用の利用可能なM2Mデータ収集プラットフォーム - Xively、OmegaおよびNovoTechなど

4. IoTのセキュリティ問題とセキュリティソリューション

5. IoT-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPCなどのオープンソース/商用電子機器プラットフォーム

6. AWS-IoTアプリケーション、Azure-IOT、その他のマイナーIoTクラウドに加えてWatson-IOTクラウド向けのオープンソース/商用エンタープライズクラウドプラットフォーム

7. ホームオートメーション、煙警報、車両、軍事、家庭の健康などの一般的なIoTデバイスのビジネスと技術の研究

テクノロジーの進歩と情報量の増加により、政府を含む多くの業界でビジネスの運営方法が変わりつつあります。 Go モバイル デバイスとアプリケーション、スマート センサーとデバイス、クラウド コンピューティング ソリューション、および市民向けポータルの急速な成長により、政府データの生成とデジタル アーカイブの割合が増加しています。デジタル情報が拡大し、より複雑になるにつれて、情報の管理、処理、保管、セキュリティ、および処分もより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、検出、分析ツールは、組織が非構造化データから洞察を得るのに役立ちます。政府市場は転換点にあり、情報は戦略的資産であり、政府は構造化情報と非構造化情報の両方を保護、活用、分析して、より適切にサービスを提供し、ミッション要件を満たす必要があると認識しています。政府のリーダーは、ミッションを成功裏に達成するためにデータドリブンな組織を進化させることに努めており、イベント、人、プロセス、情報間の依存関係を相関させるための基礎を築いています。

高価値の政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジーのマッシュアップから作成されます。

モバイル デバイスとアプリケーション クラウド サービス ソーシャル ビジネス テクノロジーとネットワーキング Big Data および分析

IDC は、IT 業界の規模は 2020 年までに 5 兆ドルに達し、現在より約 1 兆 7,000 億ドル拡大し、業界の成長の 80% がこれらの第 3 のプラットフォーム テクノロジによって推進されると予測しています。長期的には、これらのテクノロジーは、増大するデジタル情報の複雑さに対処するための重要なツールとなるでしょう。 Big Data はインテリジェントな産業ソリューションの 1 つであり、政府が大量のデータ (関連するデータと関連しないデータ、構造化されたデータと非構造化されたデータ) を分析することで明らかになったパターンに基づいて行動を起こすことで、より適切な意思決定を行うことができます。

しかし、これらの偉業を達成するには、単に大量のデータを蓄積するだけでは不十分です。「これらの量の Big Data を理解するには、膨大で多様な情報の流れを分析して有用な知識を抽出できる最先端のツールとテクノロジーが必要です」とトム・カリル氏とホワイトハウス科学技術政策局のFen Zhao氏はOSTPブログへの投稿でこう述べた。

ホワイトハウスは、2012 年に国家 Big Data 研究開発イニシアチブを設立し、各機関がこれらのテクノロジーを発見できるよう支援する一歩を踏み出しました。このイニシアチブには、Big Data の爆発的増加とそれに必要なツールを最大限に活用するための 2 億ドル以上が含まれていました。それを分析してください。

Big Data がもたらす課題は、その約束が勇気を与えるものであるのと同じくらい困難なものです。データを効率的に保存することも課題の 1 つです。いつものことですが、予算は限られているため、政府機関はストレージのメガバイトあたりの価格を最小限に抑え、ユーザーが必要なときに、必要な方法でデータを取得できるように、データをアクセスしやすい場所に維持する必要があります。大量のデータをバックアップすると、課題がさらに高まります。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの政府機関は、大量のデータを選別して、業務の効率化に役立つ傾向を特定できる商用ツールを採用しています。 (MeriTalk による最近の調査では、連邦 IT 幹部は Big Data が政府機関の任務目標を達成しながら 5,000 億ドル以上を節約できると考えていることがわかりました。)

カスタム開発された Big Data ツールにより、政府機関はデータ分析のニーズに対応できるようになります。たとえば、オークリッジ国立研究所の計算データ分析グループは、ピラニア データ分析システムを他の機関が利用できるようにしました。このシステムは、医学研究者が大動脈瘤を発症する前に医師に警告できるリンクを見つけるのに役立ちました。また、求職者と採用担当者を結び付けるために履歴書を精査するなど、より日常的なタスクにも使用されます。

マシンツーマシン（M2M）とは、ネットワーク接続された機械装置または電子装置間の直接自動通信を指します。

Insurtech （別名Digital Insurance）は、保険と新しいテクノロジーの融合を指します。 Insurtech 「デジタル保険会社」の分野では、技術革新をビジネスモデルと運用モデルに適用して、コストを削減し、顧客体験を向上させ、業務の俊敏性を高めています。

このインストラクター主導のトレーニングでは、参加者は、組織内および業界全体でデジタル変革をもたらすために必要なテクノロジー、方法、および考え方を理解します。このトレーニングは、全体像を理解し、誇大広告と専門用語をInsurtechし、 Insurtech戦略を確立するための最初のステップを実行する必要があるマネージャーを対象としています。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Insurtechとそのすべてのコンポーネントパーツをインテリジェントかつ体系的に議論する
• Insurtech内の各主要テクノロジーの役割を特定し、 Insurtechます。
• 組織内でInsurtechを実装するための一般的な戦略をInsurtech

聴衆

• 保険会社
• 保険業界の技術者
• 保険関係者
• コンサルタントとビジネスアナリスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、事例研究グループの活動

Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

For manufacturing professional, most critical aspect is to understand the advancement in the area of Industrial Internet of things, which includes predictive and preventative maintenance, condition based monitoring of the machines, production optimization, energy optimization, supply-chain optimization and uptime of manufacturing utilities etc.

Summary

• An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things in Smart Factories.
• Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help manufacturing managerial professionals
• Live demo of model IIoT applications for smart factories

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective manufacturing organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

Duration 3 Days ( 8 hours / day)

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Industrial IoT, or IIoT for manufacturing has been widely in use since 2014 and since then a large number of IIoT innovations have taken place. This course will introduce all the important aspects of innovations in Industrial IoT area.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in smart factories for manufacturing sectors.

1. Studies of business and technology of some of the common IIoT platform like Siemens MindSphere and Azure IoT.
2. Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in addition to other minor IoT clouds
3. Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Security issues and security solutions for IIoT
5. Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –
6. M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : When and where to use which one?
7. Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

このインストラクターによるライブトレーニングでは、IoTの基礎を学びながら、ArduinoベースのIoTセンサーシステムを作成します。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• IoTコンポーネントや通信技術など、IoTの原理を理解する
。
• さまざまなIoTシステムに使用できるArduino通信モジュールの使用方法を学ぶ
。
• Arduinoを制御するためのモバイルアプリの使用方法とプログラム方法を学びます
。
• Wi-Fiモジュールを使用して、Arduinoを別のデバイスに接続する
。
• 独自のIoTセンサーシステムを構築し、展開する
。

Internet of Things (IoT)は、物理的なオブジェクトとソフトウェアアプリケーションをワイヤレスで接続し、それらが互いに通信し、ネットワーク通信、クラウドコンピューティング、およびデータキャプチャを介してデータを交換できるようにするネットワークインフラストラクチャです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Raspberry Piを使用したIoTセンサーシステムの作成を進めながら、参加者はIoTの基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• IoTコンポーネントと通信技術を含む、IoTの原則を理解する
• 特にIoTアプリケーション用にRaspberry Piをセットアップする方法を学ぶ
• 独自のIoTセンサーシステムを構築して展開する

観客

• 愛好家
• ハードウェア/ソフトウェアエンジニアと技術者
• あらゆる業界の技術者
• 初心者開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• Raspberry Piは、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。このコースでは、オペレーティングシステムとしてLinuxベースのRaspbian、プログラミング言語としてPythonを使用します。特定の設定を要求するには、手配をしてください。
• 参加者はRaspberry Piハードウェアとコンポーネントを購入する責任があります。

Over the last three years, engineering in IoT has seen massive changes primarily driven by Microsoft, Google and Amazon. These large behemoths have invested billions of dollars to develop IoT platforms that are  more easy to manage and secure some perimeters of data. Also IoT edge has gained a lot of momentum in both research and deployment as only means for practical IoT implementation.  5G is also promising to transform the business of IoT.  This has led to an unprecedented large swath of new areas of research funding in IoT.

However large scale adaptation of IoT is slow due to security concerns at various levels. Securing Firmware and Gateways is far from ideal.  One of the major issue is, disagreement among different large IoT vendors on the matter of security.  Microsoft Azure, Amazon AWS have  pushed forward with its own security standards. Where as NIST is placing a more comprehensive one.  OWASP model of 10 layers of IoT security did some impact but overall failed to get much ground due to non-adoption from major IoT platform like Azure or Google.
 

Second large area of concern is security of Firmware. Primarily most of the Firmware are  still vulnerable to any patching be it via OTA ( over the top ) or locally via a hardware port.

Course Objective

1.  Give introduction of all the technology stacks, data model and vulnerability  of IoT
2.  Drawing the layers of vulnerability at each stack and between the stack
3.  Vulnerability from vendors and third party devices
4.  Learning about the NIST standard of IoT security

Constrained by traditional voice and data revenue, CSPs (communication service providers) are
looking for new source of revenue from IoT services provided to homes, office and personals. As a
result, IoT is becoming the part of new OSS and BSS model.

Summary

• Case studies of successful IoT service integration by Telcos
• Integration of IoT services with OSS
• New kind of local IoT data/service/connectivity offering
• Vertical IoT -total service sale vs IoT middleware sale.
• Integration of IoT sale in BSS

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective ORGANIZATION in Telecom/CSPs

Duration 3 Days (7 hours / day)

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、様々なHTTP / TCPトラフィックを処理するためのNginxのセットアップ、設定、監視、トラブルシューティングを行いながら、Nginxのパフォーマンスを最大化する方法を学びます。また、Nginxを最大限に活用するためのNginx、OS、仮想マシンにおける最も重要なパラメータの設定方法についても学習します。

Internet of Things (IoT)は、リモートセンシングと制御のために物理的なオブジェクトとソフトウェアアプリケーションをワイヤレスで接続する新しいテクノロジードメインです。 Augmented Reality (AR)は、仮想のコンピューター生成要素を現実の現実の環境と融合させることによってユーザーエクスペリエンスを向上させるテクノロジです。 ARを使用すると、企業はリアルタイムで実世界の情報をユーザーに提供できます。これらは、複数の業界で急速に普及率が高まっている2つのテクノロジです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はIoTとARの基礎を学び、それらの学習を組織の運営と戦略に適用します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• IoTとARの基本を理解する
• IoTとARテクノロジがどのように機能するかを学ぶ
• IoTおよびARテクノロジをビジネス戦略にどのように適用できるかを理解する
• IoTとARに関する十分な情報に基づいてビジネス上の決定を下す

観客

• 管理者
• 起業家

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。