工業培訓：使用Raspberry PI和AWS IoT Core的物聯網（IoT）培訓

模塊0：基礎與AWS IoT生態系統

• 物聯網簡介
  • 定義2024年的物聯網：超越“物”（邊緣智能、邊緣AI/ML、網絡物理系統）。
  • 物聯網增長的驅動力（行業、用例）。
  • 關鍵物聯網趨勢（邊緣計算、可持續性、AI/ML集成、增強安全性）。
  • AWS IoT在更廣泛的AWS生態系統中的位置（AWS合作伙伴網絡 - APN資源）。
• AWS IoT服務概覽
  • AWS IoT Core（MQTT/橋接、Jobs、Device Defender）。
  • AWS IoT設備管理（設備接入、配置管理、OTA更新）。
  • AWS IoT分析（數據處理、豐富、建模）。
  • AWS IoT Greengrass（邊緣計算、本地執行、安全連接）。
  • AWS IoT按鈕（簡單設備的概念概述）。
  • 連接： AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker。

模塊1：物聯網架構、組件與安全性

• 物聯網架構
  • 設備層（傳感器、執行器、邊緣設備如Raspberry Pi、ESP32）。
  • 連接層（MQTT、CoAP、HTTP、LPWAN - LoRaWAN、NB-IoT、Sigfox、蜂窩物聯網）。
  • 雲集成層（AWS IoT Core、API Gateway、Lambda、Step Functions）。
  • 數據處理與分析層（DynamoDB、Timestream、OpenSearch、S3、Athena、SageMaker）。
  • 應用層（移動應用、Web應用，使用AWS Amplify、自定義業務應用）。
  • 重要性：解釋分佈式架構背後的“原因”（延遲、帶寬、計算能力、安全性）。
• 關鍵物聯網組件深入探討
  • 硬件：選擇標準（MCU、連接性、傳感器）、安全元素（可信執行環境 - TEEs）。
  • 邊緣計算（AWS Greengrass）：優勢（低延遲、減少雲流量、本地決策）。
  • 設備管理：接入（OTA、預配置）、配置、監控、遠程調試。
  • 安全性深入探討：設備身份、認證與授權（X.509證書、JSON Web令牌 - JWTs）、數據加密（靜態和傳輸中）、AWS IoT Device Defender。
  • 安全標準化：介紹標準（如IEEE P2145、開放連接基金會 - OCF）和合規性（ISO/IEC 27001、SOC 2）。
• AWS特定的PaaS物聯網功能
  • AWS IoT Core（安全MQTT/橋接、Jobs固件更新、Device Defender）。
  • AWS Lambda（無服務器計算，用於數據預處理、觸發操作）。
  • AWS Step Functions（狀態機，用於複雜設備交互）。
  • Amazon DynamoDB（NoSQL數據庫，用於快速物聯網數據攝取）。
  • Amazon OpenSearch服務（搜索與分析，時間序列數據處理）。
  • Amazon Timestream（專門的時間序列數據庫）。
  • Amazon S3（原始數據湖存儲）。
  • AWS IoT Device Defender（監控與安全評估）。
  • AWS IoT Wireless（連接遠程LPWAN設備）。

模塊2：物聯網設備通信協議

• MQTT（MQTT v5與WebSockets）
  • MQTT 5.0功能（保留、Clean Session標誌、用戶屬性、通配符主題）。
  • MQTT over WebSockets（標準化）。
  • 服務質量（QoS）級別解釋。
  • 協議最佳實踐。
• 替代協議
  • CoAP（受限應用協議）用於受限設備。
  • AMQP / MQTT over AMQP（標準數據交換格式）。
  • HTTP（用於較簡單、較少頻率的更新）。
  • WebSockets（全雙工通信）。

模塊3：使用AWS構建穩健的物聯網應用

• 設備接入與安全連接
  • AWS IoT Device Defender預配置。
  • 安全OTA接入（如使用AWS IoT按鈕概念）。
  • 管理設備證書（ACM/PKI）。
  • 使用TLS實現MQTT。
• 數據攝取、存儲與處理
  • 高效地將設備數據發送到AWS IoT Core。
  • 選擇正確的目標：Lambda（事件驅動）、Step Functions（編排）、Timestream（時間序列）、OpenSearch（搜索與分析）、S3（原始數據）。
  • 使用AWS IoT分析進行數據豐富和清洗後再存儲。
  • 處理高吞吐量場景（Kinesis/Firehose）。
• 設備管理與操作
  • 使用AWS IoT設備管理進行車隊管理。
  • 實現和管理OTA更新（使用AWS IoT Jobs）。
  • 遠程監控與配置。
• 構建物聯網後端
  • API Gateway用於創建REST/GraphQL API，與設備和數據交互。
  • AWS Lambda用於業務邏輯。
  • AWS Step Functions用於協調分佈式組件。
  • Amazon SQS/SNS用於異步消息傳遞和事件觸發。

模塊4：邊緣計算與高級集成

• AWS IoT Greengrass
  • 概念（核心、設備、連接器）。
  • 在設備上本地運行Lambda函數。
  • 直接在設備上執行代碼（C++、Python）。
  • Greengrass核心與AWS/物聯網設備之間的安全通信。
  • 用例：本地數據過濾、預處理或邊緣AI推理。
• 與AI/ML集成
  • 使用SageMaker在雲端運行復雜ML模型。
  • 在邊緣使用Greengrass ML Accelerator（GMA）運行ML推理。
• 數據可視化與用戶界面
  • 使用AWS IoT SiteWise進行工業數據可視化。
  • 使用AWS Amplify構建Web應用（API、UI、認證）。
  • 使用Amazon QuickSight或OpenSearch儀表板。

模塊5：安全性、治理與最佳實踐

• 物聯網安全生命週期
  • 安全設計原則（深度防禦）。
  • 安全開發實踐（OWASP物聯網十大安全風險）。
  • 漏洞管理。
  • 物聯網威脅建模。
• AWS安全服務用於物聯網
  • AWS IoT Device Defender（服務與設備Defender）。
  • AWS Shield、AWS身份與訪問管理（IAM）。
  • AWS Config用於合規性檢查。
  • 硬件安全模塊（HSMs）集成。
• 數據隱私與治理
  • 處理敏感數據（PII）。
  • 數據保留與刪除策略。
  • 合規性考慮。

模塊6：實踐項目與畢業設計

• 指導性實踐實驗室
  • 設備接入與MQTT通信。
  • 實現安全數據攝取到AWS。
  • 構建簡單的物聯網儀表板。
  • OTA更新模擬。
  • 介紹AWS IoT Greengrass。
• 畢業設計
  • 構建一個完整的物聯網解決方案，解決現實世界問題（如智能家居自動化、環境監測、工業傳感器中心）。
  • 要求：安全設備、數據攝取、處理、可視化，以及可選的邊緣組件。
  • 使用課程中涵蓋的AWS服務。