Industrial IoT (Internet of Things) for Telecom 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산시키려는 제품 관리자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해합니다.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별합니다.
• 더 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축합니다.

ThingsBoard 는 IoT 솔루션의 장치 관리, 데이터 수집, 처리 및 시각화를 제공하는 오픈 소스 IoT 플랫폼입니다.

이 강사가 진행하는 실습에서 참가자는 ThingsBoard 를 IoT 솔루션에 통합하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• ThingsBoard 설치 및 구성
• ThingsBoard 기능 및 아키텍처의 기본 사항 이해
• ThingsBoard IoT 애플리케이션 구축
• 텔레 ThingsBoard 장치 데이터 라우팅을 위해 ThingsBoard 를 Kafka와 통합
• 여러 장치에서 데이터를 수집하기 위해 ThingsBoard 를 Apache Spark 와 통합합니다.

청중

• 소프트웨어 엔지니어
• 하드웨어 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

Kura 는 기본 하드웨어, M2M / IoT 통합 플랫폼과의 통신, 게이트웨이 관리 및 네트워크 구성 관리에 액세스 할 수있는 IoT 용 오픈 소스 Java 기반 프레임 워크입니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Kura 의 기본 원리와 IoT 솔루션을 어떻게 활용할 수 있는지 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Kura 설치 및 구성
• Kura 의 기본 및 핵심 기능 이해
• Kura 와 함께 IoT 솔루션을 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 프로그래머

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 샘플 NB-IoT 기반 애플리케이션을 개발 및 배포하면서 NB-IoT(LTE Cat NB1이라고도 함)의 다양한 측면에 대해 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NB-IoT의 다양한 구성 요소를 식별하고 생태계를 형성하기 위해 서로 조화를 이루는 방법을 식별합니다.
• NB-IoT 장치에 내장된 보안 기능을 이해하고 설명합니다.
• NB-IoT 장치를 추적하는 간단한 애플리케이션을 개발합니다.

정의로 말하면 IoT는 전체 소비자, B2B 및 정부 산업을 오버레이하는 장치, 센서 및 컴퓨팅 성능의 통합되고 확산 된 계층이기 때문에 Internet of Things 또는 IoT 시장 가치에 대한 견적은 엄청납니다. IoT는 오늘날 19 억 개의 장치와 20 억 개의 장치로 구성된 9 억 개의 장치를 고려할 예정입니다. 그 해에는 스마트 폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 결합한 수와 거의 같습니다. & nbsp ; 소비재 분야에서는 주방 및 가전 제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품 및 산업용 인터넷 분야의 다양한 응용 프로그램을 포함하여 많은 제품과 서비스가 IoT로 이미 넘어갔습니다. & nbsp; 그러나 IoT의 기본 기술은 인터넷이 탄생 한 이래로 M2M 통신이 존재하기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 변화 한 것은 모든 가정에서 스마트 폰과 태블릿의 압도적 인 적응에 의해 추가 된 값싼 무선 기술의 출현입니다. 모바일 장치의 폭발적인 성장으로 인해 IoT의 수요가 발생했습니다. & nbsp; IoT 비즈니스의 무한한 기회로 인해 많은 수의 중소 ​​기업가가 IoT 골드 러시의 시류로 뛰어 들었습니다. 또한 오픈 소스 전자 장치 및 IoT 플랫폼의 출현으로 인해 IoT 시스템의 개발 비용과 대규모 생산 관리가 점점 더 저렴 해졌습니다. 기존 전자 제품 소유자는 기기를 인터넷 또는 모바일 앱과 통합해야한다는 압력을 받고 있습니다. & nbsp; 이 교육은 IoT 애호가 / 기업가가 IoT 기술 및 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업의 기술 및 비즈니스 검토를위한 것입니다. 코스 목표 & nbsp; 이 코스의 주 목적은 새로운 기술 옵션, 플랫폼 및 사례 연구를 도입하는 것입니다. 도시 자동화 (스마트 홈 및 도시), 산업용 인터넷, 의료, 정부, 모바일 휴대 전화 및 기타 분야에 적합합니다. & nbsp; & nbsp; IoT-Mechanical, 전자 / 센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일에서 전자로의 통합, 모바일에서 엔터프라이즈로의 통합, 데이터 분석 및 종합 제어 평면의 모든 요소에 대한 기본적인 소개. & nbsp; IoT-WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT + 용 M2M 무선 프로토콜 : 언제 어디서 사용할 수 있습니까? & nbsp; 모바일 / 데스크톱 / 웹 앱 등록, 데이터 수집 및 제어 & nbsp; IoT 용 & nbsp; Xively, Omega 및 NovoTech 등의 M2M 데이터 수집 플랫폼 사용 가능 IoT 보안 문제 및 보안 솔루션 IoT-Rasberry Pi, Adruino, ArmMbedLPC 등의 오픈 소스 / 상업용 전자 장치 플랫폼입니다. IoT-Ayla, iO Bridge, Libellium, Axeda, Cisco frog cloud 용 오픈 소스 / 상용 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼 가정 자동화, 연기 경보기, 차량, 군대, 가정 건강 등과 같은 일반적인 IoT 장치의 비즈니스 및 기술 연구 대상 잠재 고객 & nbsp; 투자자 및 투자 기업가 & nbsp; 회사가 IoT 공간으로 모험하고있는 관리자 및 엔지니어 & nbsp; 비즈니스 분석가 & amp; 투자자

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

M2M (Machine-to-Machine)은 네트워크로 연결된 기계 또는 전자 장치 간의 직접 통신을 말합니다.

Insurtech (일명 디지털 보험)는 보험 + 신기술의 융합을 의미합니다. Insurtech 의 분야에서 "디지털 보험 회사"는 비용 절감, 고객 경험 개선 및 운영의 민첩성 향상을 위해 비즈니스 및 운영 모델에 기술 혁신을 적용합니다.

강사가 진행하는이 교육에서는 참가자가 자신의 조직 및 업계 전체에서 디지털 변화를 가져 오는 데 필요한 기술, 방법 및 사고 방식에 대해 이해할 수 있습니다. 이 훈련은 큰 그림 이해력을 얻고 과대 광고 및 전문 용어를 Insurtech 하고 Insurtech 전략 수립의 첫 걸음을 Insurtech 하는 Insurtech 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Insurtech 및 모든 구성 요소에 대해 지능적이고 체계적으로 토론하십시오.
• Insurtech 내의 각 핵심 기술의 역할을 확인하고 파악하십시오.
• 조직 내에 Insurtech 을 구현하기위한 일반적인 전략 수립

청중

• 보험 회사
• 보험 업계의 기술자
• 보험 이해 관계자
• 컨설턴트 및 비즈니스 분석가

과정 형식

• 부분 강연, 부분 토론, 연습 및 사례 연구 그룹 활동

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

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 Arduino 기반 IoT 센서 시스템 생성 과정을 단계별로 진행하면서 IoT의 기본 사항을 학습합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 구성 요소 및 통신 기술을 포함한 IoT의 원리를 이해합니다.
• 다양한 IoT 시스템에 사용할 수 있는 Arduino 통신 모듈의 사용법을 알아보세요.
• Arduino을 제어하기 위해 모바일 앱을 사용하고 프로그래밍하는 방법을 알아보세요.
• Wi-Fi 모듈을 사용하여 Arduino을 다른 장치에 연결하세요.
• 자체 IoT 센서 시스템을 구축하고 배포합니다.

Internet of Things (IoT)는 물리적 개체와 소프트웨어 응용 프로그램을 무선으로 연결하는 네트워크 인프라로서 서로 통신하고 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 캡처를 통해 데이터를 교환 할 수 있도록합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자들은 IoT의 기본 원리를 배우며, Raspberry Pi를 사용하여 IoT 센서 시스템을 작성합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 IoT 구성 요소 및 통신 기술을 포함하여 IoT의 원리를 이해합니다 IoT 애플리케이션을 위해 특별히 라즈베리 파이를 설정하는 방법에 대해 알아보십시오 자체 IoT 센서 시스템 구축 및 배포 청중 애호가 하드웨어 / 소프트웨어 엔지니어 및 기술자 모든 산업 분야의 기술 인력 초급 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 Raspberry Pi는 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다 이 과정은 Linux 기반의 Raspbian을 운영체제로 사용하고 Python을 프로그래밍 언어로 사용합니다 특정 설정을 요청하려면 Google에 문의하십시오 참가자는 Raspberry Pi 하드웨어 및 구성 요소를 구입해야합니다 .

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)

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 다양한 형태의 HTTP/TCP 트래픽을 처리하기 위해 Nginx을 설정, 구성, 모니터링 및 문제 해결하면서 Nginx의 성능을 최대화하는 방법을 배우게 됩니다. 다루는 주제에는 Nginx에서 가장 중요한 매개변수를 구성하는 방법, Nginx에서 최대 가치를 얻기 위한 OS 및 가상 머신이 포함됩니다.

Internet of Things (IoT) 는 원격 감지 및 제어를 위해 물리적 객체와 소프트웨어 응용 프로그램을 무선으로 연결하는 최신 기술 도메인입니다. Augmented Reality (AR) 는 가상 컴퓨터로 생성 된 요소를 실제 실제 환경과 혼합하여 사용자 경험을 향상시키는 기술입니다. AR을 통해 기업은 사용자에게 실시간 정보를 제공 할 수 있습니다. 이것들은 여러 산업 분야에서 급속히 증가하는 채택율을 보아오고있는 두 가지 기술입니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 IoT 및 AR의 기본 사항을 배우고 이러한 학습 내용을 조직의 운영 및 전략에 적용합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• IoT 및 AR의 기본 사항 이해
• IoT 및 AR 기술의 작동 방식 알아보기
• IoT 및 AR 기술을 비즈니스 전략에 적용하는 방법 이해
• IoT 및 AR에 대한 정보에 입각 한 비즈니스 의사 결정

청중

• 관리자
• 기업가

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.