Formation Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass

Cette formation en direct avec instructeur en France (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
• Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
• Alertes et événements
• Calibration des capteurs

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
• Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
• Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
• Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.