Курс за обучение по Машина към машина (M2M)
Машина към машина (M2M) се отнася до директна автоматизирана комуникация между свързани в мрежа механични или електронни устройства.
План на курса
Преглед от машина към машина (M2M) Communication.
- Какво е M2M? Въведение в M2M комуникациите Телеметрия срещу M2M комуникации Приложения на M2M комуникации Хора и процеси, устройства, мрежи и приложения
M2M Business сектори
- Автомобили Потребителска електроника Спешни услуги Автопарк и активи Management Здравеопазване Производство Дистанционна поддръжка и контрол Smart Grid Интелигентен дом Възможности за доставчици на клетъчни услуги и доставчици на услуги Пазарни възможности и тенденции за вградени модули
M2M екосистема и технологии зад интелигентните и интелигентни устройства
- Автоматизация, актив Management, телеметрия, транспорт. телематика, здравеопазване, решения за търговия на дребно, ценообразуване и автомати за продажба на стоки Телеметрия и телеметрични отчети за местоположение, информация за управление на двигателя, логистично проследяване и дистанционна помощ Павилиони от следващо поколение и технология за самообслужване Развлечения, финанси, правителство, търговия на дребно и транспорт M2M за MVNO и свързаност доставчици на услуги Мобилни превозни средства, ПОС терминали, банкомати и вендинг машини Усъвършенствана M2M измервателна инфраструктура Пазар на цифрови табели
M2M приложения
- M2M вертикали M2M хоствани услуги M2M разработка на приложения M2M свързаност Глобални доставчици на M2M услуги M2M доставчици на компоненти и решения M2M доставчици на софтуер M2M хоствани услуги M2M мрежи M2M машинен контролер M2M предизвикателства M2M устройства Безжични комуникационни архитектури и решения
M2M Communications Technologies
- Безжичен сензор Networking (WSN) Приложения за клетъчна машина към машина (M2M), мрежи и стандарти за въздушен интерфейс Софтуер за M2M приложения M2M комуникация Внедряване на сигурност и криптиране Хардуер и RTOS Гъвкавост на системно ниво Използване на комуникационни протоколи за интернет свързаност Базирано на IP клетъчни мрежи
M2M системи и мрежи
- RF и безжични сензори Безжични мрежи Мобилни широколентови мрежи Computer, свързани с интернет Стабилна производителност на обработка Мрежови устройства Конфигурации и управление на устройства Обмен на информация в реално време без човешка намеса
M2M и Networking технологии
- Клетъчни услуги за M2M свързаност Преглед на клетъчни мрежи, включително GSM, CDMA, EV-DO, UMTS/HSPA/HSPA+, LTE, LTE-Advanced Преглед на SIM (модул за идентификация на абоната), mini SIM и вградени SIM карти Преглед на RFID, NFC, Zigbee , Bluetooth, WiFi и WiMAX Преглед на сателитни Communications, VSAT, микровълнова и електропроводна комуникация
M2M дизайн и системно инженерство
- M2M изисквания Хардуер и софтуер M2M сензори Маркиране и проследяване Вградени продукти M2M Design M2M SDK (U)SIM Card Technology M2M свързаност и управление M2M Security Open M2M инициативи RF концепции зад клетъчното планиране и покритие
M2M сигурност
- Сигурност и доверие за M2M комуникации Сигурна комуникация в контекста на M2M комуникации M2M рамка за сигурност Защита на вход/изход на данни и интернет комуникация Сигурна криптографска библиотека RSA 1024- и 2048-битово криптиране с частен ключ AES-128/192/256 ARC4, MD5 и SHA -1 SSL HTTPS SIPS Препроектиране на хардуер за сигурност Сигурен IP комуникационен контролен чип Заплахи за сигурността за M2M машина Communication Конфигурационни атаки на модул за самоличност (MCIM) Атаки срещу протоколи срещу устройството Атаки срещу основната мрежа Атаки срещу поверителността на потребителските данни и самоличността
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Машина към машина (M2M) - Booking
Курс за обучение по Машина към машина (M2M) - Enquiry
Машина към машина (M2M) - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Отзиви от потребители (5)
Дискусия на Nginx
Jodi Nugaha Firnanda - PT Artajasa Pembayaran Elektronis
Курс - Nginx
Машинен превод
Способността на обучителя да приведе курса в съответствие с изискванията на организацията, освен просто да предостави курса в името на неговото провеждане.
Masilonyane - Revenue Services Lesotho
Курс - Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies
Машинен превод
Устните умения и човешката страна на обучителя (Августин).
Jeremy Chicon - TE Connectivity
Курс - NB-IoT for Developers
Машинен превод
Обучението беше релевантно за моите нужди и ще съм в състояние да приложа изученото, за да отговорам на моите изискващи нужди.
Botshabelo Jason - Water Utilities Botswana
Курс - IoT Fundamentals and Frontiers : For Managers, CXO, VP, Investors and Entrepreneurs
Машинен превод
Как приветлив бил треньора. Гъвкавостта и отговаряне на моите въпроси.
Saed El-kayed - International Committee of the Red Cross (ICRC)
Курс - IoT Security
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Big Data Business Intelligence за Goвт. агенции
35 часаНапредъкът в технологиите и нарастващото количество информация променят начина, по който се води бизнес в много отрасли, включително правителството. Goгенерирането на правителствени данни и темповете на цифрово архивиране се увеличават поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, интелигентните сензори и устройства, решенията за изчисления в облак и порталите, ориентирани към гражданите. Тъй като цифровата информация се разширява и става по-сложна, управлението на информацията, обработката, съхранението, сигурността и разположението също стават по-сложни. Нови инструменти за улавяне, търсене, откриване и анализ помагат на организациите да получат представа от своите неструктурирани данни. Държавният пазар е в повратна точка, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив и правителството трябва да защитава, използва и анализира както структурирана, така и неструктурирана информация, за да служи по-добре и да отговаря на изискванията на мисията. Докато правителствените лидери се стремят да развият управлявани от данни организации, за да изпълнят успешно мисията, те полагат основите за корелиране на зависимости между събития, хора, процеси и информация.
Държавни решения с висока стойност ще бъдат създадени от комбинация от най-разрушителните технологии:
- Мобилни устройства и приложения Облачни услуги Социални бизнес технологии и мрежи Big Data и анализи
IDC прогнозира, че до 2020 г. ИТ индустрията ще достигне 5 трилиона долара, приблизително с 1,7 трилиона долара повече от днес, и че 80% от растежа на индустрията ще бъде движен от тези 3-ти платформени технологии. В дългосрочен план тези технологии ще бъдат ключови инструменти за справяне със сложността на увеличената цифрова информация. Big Data е едно от интелигентните индустриални решения и позволява на правителството да взема по-добри решения, като предприема действия въз основа на модели, разкрити чрез анализиране на големи обеми данни — свързани и несвързани, структурирани и неструктурирани.
Но постигането на тези подвизи отнема много повече от просто натрупване на огромни количества данни. „Осъзнаването на тези обеми от Big Data изисква авангардни инструменти и технологии, които могат да анализират и извличат полезни знания от огромни и разнообразни потоци от информация,“ Том Калил и Fen Zhao от Службата за научна и технологична политика на Белия дом пише в публикация в блога OSTP.
Белият дом предприе крачка към подпомагане на агенциите да намерят тези технологии, когато създаде Националната Big Data инициатива за изследване и развитие през 2012 г. Инициативата включва повече от 200 милиона долара, за да се възползва максимално от експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализирайте го.
Предизвикателствата, които поставя Big Data, са почти толкова обезсърчителни, колкото обещанието му е окуражаващо. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че агенциите трябва да минимизират цената на мегабайт за съхранение и да поддържат данните в лесен достъп, така че потребителите да могат да ги получат, когато искат и както им трябва. Архивирането на огромни количества данни увеличава предизвикателството.
Ефективното анализиране на данните е друго голямо предизвикателство. Много агенции използват търговски инструменти, които им позволяват да пресяват планините от данни, забелязвайки тенденции, които могат да им помогнат да работят по-ефективно. (Неотдавнашно проучване на MeriTalk установи, че федералните ИТ ръководители смятат, че Big Data може да помогне на агенциите да спестят повече от $500 милиарда, като същевременно изпълняват целите на мисията.).
Специално разработените Big Data инструменти също позволяват на агенциите да се справят с необходимостта да анализират своите данни. Например Групата за анализ на изчислителни данни на Националната лаборатория в Оук Ридж предостави своята система за анализ на данни Piranha достъпна за други агенции. Системата е помогнала на медицински изследователи да намерят връзка, която може да предупреди лекарите за аортни аневризми, преди те да ударят. Използва се и за по-обикновени задачи, като например пресяване на автобиографии за свързване на кандидати за работа с мениджъри по наемане на работа.
Инсуртех: Практично въведение за мениджъри
14 часаInsurtech (известен още като цифрово застраховане) се отнася до сближаването на застраховането + новите технологии. В областта на Insurtech „цифровите застрахователи“ прилагат технологични иновации към своите бизнес и оперативни модели, за да намалят разходите, да подобрят изживяването на клиентите и да подобрят гъвкавостта на своите операции.
В това обучение, водено от инструктор, участниците ще придобият разбиране за технологиите, методите и начина на мислене, необходими за осъществяване на дигитална трансформация в техните организации и в индустрията като цяло. Обучението е насочено към мениджъри, които трябва да придобият цялостна представа, да разбият шума и жаргона и да направят първите стъпки в установяването на Insurtech стратегия.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Обсъдете Insurtech и всички негови съставни части интелигентно и систематично
- Идентифицирайте и демистифицирайте ролята на всяка ключова технология в Insurtech.
- Начертайте обща стратегия за прилагане на Insurtech в тяхната организация
Публика
- Застрахователи
- Технолози в застрахователната индустрия
- Застрахователни заинтересовани страни
- Консултанти и бизнес анализатори
Формат на курса
- Част лекция, част дискусия, упражнения и групови занимания по казуси
Цифрова трансформация с IoT и компютърни технологии на краищата
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на средно ниво и бизнес мениджъри, които желаят да разберат потенциала на IoT и крайните компютри за осигуряване на ефективност, обработка в реално време и иновации в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на IoT и периферните изчисления и тяхната роля в цифровата трансформация.
- Идентифицирайте случаите на използване на IoT и периферните изчисления в производствения, логистичния и енергийния сектор.
- Направете разлика между крайни и облачни изчислителни архитектури и сценарии за внедряване.
- Внедрете крайни компютърни решения за предсказуема поддръжка и вземане на решения в реално време.
Edge AI за IoT приложения
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти в индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка на данни и възможности за анализ.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
- Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
- Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.
Разпределено изчисляване
7 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
- Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
- Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.
Федеративно Обучение в IoT и Облачно Изчислителни Технологии
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
- Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
- Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
- Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.
Начало с IoT (Интернет на нещата) и Допълнена реалност
14 часаInternet of Things (IoT) е нововъзникваща технологична област, която свързва безжично физически обекти и софтуерни приложения за дистанционно наблюдение и контрол. Augmented Reality (AR) е технология, която подобрява потребителското изживяване чрез смесване на виртуални компютърно генерирани елементи с физическата среда на реалния свят. AR позволява на бизнеса да предостави на потребителите изглед на информация в реално време и реален свят. Това са две технологии, които отбелязват бързо нарастващ процент на приемане в множество индустрии.
В това обучение на живо, ръководено от инструктори, участниците ще научат основите на IoT и AR и ще приложат тези знания към операциите и стратегиите на своите организации.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на IoT и AR
- Научете как работят IoT и AR технологиите
- Разберете как IoT и AR технологиите могат да бъдат приложени към тяхната бизнес стратегия
- Вземете информирани бизнес решения относно IoT и AR
Публика
- Мениджъри
- Предприемачи
Формат на курса
- Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Забележка
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
Въведение в IoT с Arduino
14 часаВ това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на IoT, докато преминават през създаването на базирана на Arduino IoT сензорна система.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на IoT, включително IoT компоненти и комуникационни техники.
- Научете как да използвате Arduino комуникационни модули, които могат да се използват за различни IoT системи.
- Научете как да използвате и програмирате мобилно приложение за контрол Arduino.
- Използвайте Wi-Fi модул, за да свържете Arduino към друго устройство.
- Изграждане и внедряване на собствена IoT сензорна система.
IoT Основи и Граници: За Мениджъри, CXO, VP, Инвестори и Предприемачи
21 часаЗа разлика от други технологии, IoT е много по-сложен, обхващайки почти всеки клон на основното инженерство - механика, Electronics, фърмуер, междинен софтуер, облак, анализи и мобилни устройства. За всеки от неговите инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, разпоредби и развиващо се състояние на техниката. Това е за първи път, предлага се скромен курс, който да покрие всички тези критични аспекти на IoT Engineering.
Резюме
Програма за напреднали обучение, обхващаща текущото състояние на изкуството в Интернет на нещата
Преминава през множество технологични области, за да развие осведоменост за IoT система и нейните компоненти и как тя може да помогне на бизнеса и организациите.
Демо на живо на модели IoT приложения за демонстриране на практически внедрявания на IoT в различни индустриални домейни, като индустриален IoT, интелигентни градове, търговия на дребно, пътуване и транспорт и случаи на използване около свързани устройства и неща
Целева аудитория
Мениджърите, които отговарят за бизнес и оперативните процеси в съответните им организации и искат да знаят как да използват IoT, за да направят своите системи и процеси по-ефективни.
Предприемачи и инвеститори, които искат да създадат нови начинания и искат да развият по-добро разбиране на IoT технологичния пейзаж, за да видят как могат да го използват по ефективен начин.
Оценките за пазарната стойност на Интернет на нещата или IoT са огромни, тъй като по дефиниция IoT е интегриран и разпръснат слой от устройства, сензори и изчислителна мощност, който покрива цели потребителски, бизнес-бизнес и правителствени индустрии. IoT ще представлява все по-огромен брой връзки: 1,9 милиарда устройства днес и 9 милиарда до 2018 г. Тази година ще бъде приблизително равен на броя на смартфоните, интелигентните телевизори, таблетите, преносимите компютри и компютрите взети заедно.
В потребителското пространство много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително кухненски и домакински уреди, паркинг, RFID, продукти за осветление и отопление и редица приложения в индустриалния интернет.
Основните технологии на IoT обаче не са нищо ново, тъй като комуникацията M2M съществува от раждането на Интернет. Това, което обаче се промени през последните няколко години, е появата на редица евтини безжични технологии, добавени от огромното адаптиране на смарт телефони и таблети във всеки дом. Експлозивният растеж на мобилните устройства доведе до настоящото търсене на IoT.
Поради неограничените възможности в IoT бизнеса, голям брой малки и средни предприемачи се впуснаха в златната треска за IoT. Освен това поради появата на електроника с отворен код и IoT платформа, разходите за разработване на IoT система и по-нататъшното управление на нейното значително производство стават все по-достъпни. Съществуващите собственици на електронни продукти изпитват натиск да интегрират своето устройство с интернет или мобилно приложение.
Това обучение е предназначено за технологичен и бизнес преглед на нововъзникваща индустрия, така че IoT ентусиастите/предприемачите да могат да разберат основите на IoT технологията и бизнеса.
Цел на курса
Основната цел на курса е да представи нововъзникващи технологични възможности, платформи и казуси за внедряване на IoT в автоматизацията на дома и града (интелигентни домове и градове), индустриален интернет, здравеопазване, Govt., мобилна клетъчна мрежа и други области.
Основно въведение на всички елементи на IoT-Mechanical, Electronics/сензорна платформа, безжични и кабелни протоколи, мобилна към Electronics интеграция, мобилна към корпоративна интеграция, Data-analytics и Total control plane
M2M безжични протоколи за IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Кога и къде да използвате кой?
Мобилно/десктоп/уеб приложение – за регистрация, събиране на данни и контрол – Налична M2M платформа за събиране на данни за IoT – Xively, Omega и NovoTech и др.
Проблеми със сигурността и решения за сигурност за IoT
Платформа за търговска електроника с отворен код за IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и т.н.
Облачна платформа с отворен код/комерсиална корпоративна платформа за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT облак в допълнение към други второстепенни IoT облаци
Проучвания на бизнеса и технологиите на някои от често срещаните IoT устройства като домашна автоматизация, аларми за дим, превозни средства, военни, домашно здравеопазване и др.
Индустриален IoT (Интернет на Нещата) за Професионалисти в Производството
21 часаЗа разлика от други технологии, IoT е много по-сложен, обхващайки почти всеки клон на основното инженерство - механика, Electronics, фърмуер, междинен софтуер, облак, анализи и мобилни устройства. За всеки от неговите инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, разпоредби и развиващо се състояние на техниката. Това е за първи път, предлага се скромен курс, който да покрие всички тези критични аспекти на IoT Engineering.
За професионалистите в производството най-критичният аспект е да разберат напредъка в областта на индустриалния интернет на нещата, който включва предсказуема и превантивна поддръжка, мониторинг на състоянието на машините, оптимизация на производството, енергийна оптимизация, оптимизация на веригата за доставки и непрекъсната работа на производствените съоръжения и т.н.
Резюме
- Програма за напреднало обучение, обхващаща текущото състояние на изкуството в Интернет на нещата в интелигентни фабрики.
- Преминава през множество технологични домейни, за да развие осведоменост за IoT система и нейните компоненти и как тя може да помогне на професионалистите в управлението на производството
- Демо на живо на модели IIoT приложения за интелигентни фабрики
Целева аудитория
- Мениджърите, отговорни за бизнес и оперативните процеси в рамките на съответните си производствени организации, искат да знаят как да използват IoT, за да направят своите системи и процеси по-ефективни.
Продължителност 3 дни (8 часа / ден)
Оценките за пазарната стойност на Интернет на нещата или IoT са огромни, тъй като по дефиниция IoT е интегриран и разпръснат слой от устройства, сензори и изчислителна мощност, който покрива цели потребителски, бизнес-бизнес и правителствени индустрии. IoT ще представлява все по-огромен брой връзки: 1,9 милиарда устройства днес и 9 милиарда до 2018 г. Тази година ще бъде приблизително равен на броя на смартфоните, интелигентните телевизори, таблетите, преносимите компютри и компютрите взети заедно.
В потребителското пространство много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително кухненски и домакински уреди, паркинг, RFID, продукти за осветление и отопление и редица приложения в индустриалния интернет.
Основните технологии на IoT обаче не са нищо ново, тъй като комуникацията M2M съществува от раждането на Интернет. Това, което обаче се промени през последните няколко години, е появата на редица евтини безжични технологии, добавени от огромното адаптиране на смарт телефони и таблети във всеки дом. Експлозивният растеж на мобилните устройства доведе до настоящото търсене на IoT.
Индустриалният IoT или IIoT за производство се използва широко от 2014 г. и оттогава са осъществени голям брой иновации в IIoT. Този курс ще въведе всички важни аспекти на иновациите в областта на индустриалния интернет на нещата.
Това обучение е предназначено за технологичен и бизнес преглед на нововъзникваща индустрия, така че IoT ентусиастите/предприемачите да могат да разберат основите на IoT технологията и бизнеса.
Цел на курса
Основната цел на курса е да представи нововъзникващи технологични опции, платформи и казуси за внедряване на IoT в интелигентни фабрики за производствените сектори.
- Проучвания на бизнеса и технологиите на някои от общите платформи на IIoT като Siemens MindSphere и Azure IoT.
- Корпоративна облачна платформа с отворен код/комерсиална за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT облак в допълнение към други второстепенни IoT облаци
- Платформа за търговска електроника с отворен код за IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и т.н.
- Проблеми със сигурността и решения за сигурност за IIoT
- Мобилно/настолно/уеб приложение – за регистрация, събиране на данни и контрол –
- M2M безжични протоколи за IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: Кога и къде да използвате кой?
- Основно въведение на всички елементи на IoT-Mechanical, Electronics/сензорна платформа, безжични и кабелни протоколи, мобилна към Electronics интеграция, мобилна към корпоративна интеграция, Data-analytics и Total control plane
Въведение в IoT с помощта на Raspberry Pi
14 часаInternet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва физически обекти и софтуерни приложения безжично, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни.
В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат основите на IoT, докато преминават през създаването на IoT сензорна система, използвайки Raspberry Pi.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на IoT, включително IoT компоненти и комуникационни техники
- Научете как да настроите Raspberry Pi специално за IoT приложения
- Изграждане и внедряване на собствена IoT сензорна система
Публика
- Любители
- Хардуерни/софтуерни инженери и техници
- Технически лица във всички индустрии
- Начинаещи разработчици
Формат на курса
- Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Забележка
- Raspberry Pi поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Linux базиран Raspbian като операционна система и Python като език за програмиране. За да заявите конкретна настройка, моля свържете се с нас, за да уговорим.
- Участниците са отговорни за закупуването на Raspberry Pi хардуера и компонентите.
IoT Безопасност
21 часаПрез последните три години инженерството в IoT претърпя огромни промени, движени главно от Microsoft, Google и Amazon. Тези големи гиганти са инвестирали милиарди долари, за да разработят IoT платформи, които са по-лесни за управление и осигуряват някои периметри от данни. Също така IoT edge набра много инерция както в изследванията, така и в внедряването като единствено средство за практическо внедряване на IoT. 5G също обещава да трансформира бизнеса на IoT. Това доведе до безпрецедентно голям брой нови области на финансиране на изследвания в IoT.
Въпреки това широкомащабното адаптиране на IoT е бавно поради опасения за сигурността на различни нива. Защитата на фърмуера и шлюзовете далеч не е идеална. Един от основните проблеми е несъгласието между различните големи доставчици на IoT по въпроса за сигурността. Microsoft Azure Amazon AWS напредна със собствените си стандарти за сигурност. Когато NIST поставя по-изчерпателен. OWASP моделът от 10 слоя на сигурност на IoT оказа известно въздействие, но като цяло не успя да се наложи много поради неприемането от големи IoT платформи като Azure или Google.
Втората голяма проблемна област е сигурността на фърмуера. Основно по-голямата част от фърмуера все още е уязвима за всякакви корекции, било то чрез OTA (отгоре) или локално чрез хардуерен порт.
Цел на курса
- Дайте представяне на всички технологични стекове, модел на данни и уязвимост на IoT
- Изчертаване на слоевете на уязвимостта при всеки стек и между стека
- Уязвимост от доставчици и устройства на трети страни
- Научаване за стандарта NIST за IoT сигурност
NB-IoT за разработчици
7 часаВ това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
- Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
- Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.
Nginx
14 часаВ това водено от инструктор обучение на живо в България, участниците ще научат как да увеличат максимално производителността на Nginx, докато настройват, конфигурират, наблюдават и отстраняват Nginx за работа с различни форми на HTTP/TCP трафик. Обхванатите теми включват как да конфигурирате най-важните параметри в Nginx, операционната система и виртуалната машина, за да получите максимална стойност от Nginx.
Настройка на шлюз за IoT с ThingsBoard
35 часаThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.
В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
- Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
- Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
- Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
- Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства
Публика
- Софтуерни инженери
- Хардуерни инженери
- Разработчици
Формат на курса
- Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика
Забележка
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.