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코스 개요
모듈 0: 기초 및 AWS IoT 생태계
- IoT 소개
- 2024년 IoT 정의: "사물"을 넘어서 (엣지 인텔리전스, 엣지에서의 AI/ML, 사이버-물리적 시스템).
- IoT 성장의 동인 (산업, 유스케이스).
- 주요 IoT 트렌드 (엣지 컴퓨팅, 지속가능성, AI/ML 통합, 강화된 보안).
- 포괄적인 AWS 생태계 내의 AWS IoT (AWS 파트너 네트워크 - APN 리소스).
- AWS IoT 서비스 지형 개요
- AWS IoT Core (MQTT/브리지, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (장치 온보딩, 설정 관리, OTA 업데이트).
- AWS IoT Analytics (데이터 처리, 부가 가치 부여, 모델링).
- AWS IoT Greengrass (엣지 컴퓨팅, 로컬 실행, 안전 연결).
- AWS IoT Button (단순 장치를 위한 개념적 개요).
- 연결: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
모듈 1: IoT 아키텍처, 구성 요소 및 보안
- IoT 아키텍처
- 장치 계층 (센서, 액추에이터, Raspberry Pi, ESP32와 같은 엣지 디바이스).
- 연결 계층 (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, Cellular IoT).
- 클라우드 통합 계층 (AWS IoT Core, API Gateway, Lambda, Step Functions).
- 데이터 처리 및 분석 계층 (DynamoDB, Timestream, OpenSearch, S3, Athena, SageMaker).
- 애플리케이션 계층 (모바일, AWS Amplify를 사용한 웹 앱, 자체 비즈니스 앱).
- 중요성: 분산 아키텍처 뒤의 "왜" 설명 (지연 시간, 대역폭, 컴퓨팅 파워, 보안).
- 핵심 IoT 구성 요소 심층 분석
- 하드웨어: 선택 기준 (MCU, 연결성, 센서), 보안 요소 (신뢰할 수 있는 실행 환경 - TEEs).
- 엣지 컴퓨팅 (AWS Greengrass): 혜택 (낮은 지연 시간, 클라우드 트래픽 감소, 로컬 의사 결정).
- 장치 관리: 온보딩 (OTA, 사전 프로비저닝), 설정, 모니터링, 원격 디버깅.
- 보안 심층 분석: 장치 ID, 인증 및 인가 (X.509 인증서, JSON Web Tokens - JWTs), 데이터 암호화 (정적 및 전송 중), AWS IoT Device Defender.
- 보안 표준화: 표준(예: IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) 및 준수(ISO/IEC 27001, SOC 2) 소개.
- IoT를 위한 AWS 전용 PaaS 기능
- AWS IoT Core (안전한 MQTT/브리지, 펌웨어 업데이트를 위한 Jobs, Device Defender).
- AWS Lambda (데이터 전처리, 액션 트리거를 위한 서버리스 컴퓨팅).
- AWS Step Functions (복잡한 장치 상호작용을 위한 상태 기반 워크플로우).
- Amazon DynamoDB (빠른 IoT 데이터 인수를 위한 NoSQL DB).
- Amazon OpenSearch Service (검색 및 분석, 시간 연속 데이터 처리).
- Amazon Timestream (전용 시간 연속 데이터베이스).
- Amazon S3 (생 데이터 레이크 저장).
- AWS IoT Device Defender (모니터링 및 보안 평가).
- AWS IoT Wireless (원격 LPWAN 장치 연결).
모듈 2: IoT 장치 통신 프로토콜
- MQTT (MQTT v5 및 WebSockets)
- MQTT 5.0 기능 (Retain, Clean Session 플래그, 사용자 속성, 와일드카드 토픽).
- WebSockets를 통한 MQTT (표준화).
- 서비스 품질(QoS) 레벨 설명.
- 프로토콜 모범 사례.
- 대안 프로토콜
- 제약이 있는 장치를 위한 CoAP(Constrained Application Protocol).
- AMQP / AMQP를 통한 MQTT (표준 데이터 교환 형식).
- HTTP (더 단순하고 덜 빈번한 업데이트를 위해).
- WebSockets (풀 듀플렉스 통신).
모듈 3: AWS를 활용한 강력한 IoT 애플리케이션 구축
- 장치 온보딩 및 안전한 연결
- AWS IoT Device Defender 사전 프로비저닝.
- 안전한 OTA(Over-The-Air) 온보딩 구현 (예: AWS IoT Button 개념 활용).
- 장치 인증서 관리 (ACM/PKI).
- TLS를 사용한 MQTT 구현.
- 데이터 인수, 저장 및 처리
- 장치에서 AWS IoT Core로 데이터 효율적으로 전송.
- 적절한 대상 선택: Lambda(이벤트 기반), Step Functions(오케스트레이션), Timestream(시간 연속), OpenSearch(검색 및 분석), S3(생 데이터).
- 저장 전 데이터 부가 가치 부여 및 정제를 위해 AWS IoT Analytics 사용.
- 고처리량 시나리오 처리 (Kinesis/Firehose).
- 장치 관리 및 운영
- AWS IoT Device Management를 활용한 플릿 관리.
- OTA 업데이트 구현 및 관리 (AWS IoT Jobs 사용).
- 원격 모니터링 및 설정.
- IoT 백엔드 구축
- 장치 및 데이터와 상호작용하기 위해 REST/GraphQL API 생성을 위한 API Gateway.
- 비즈니스 로직을 위한 AWS Lambda.
- 분산 컴포넌트 조정 위한 AWS Step Functions.
- 비동기 메시징 및 이벤트 트리거를 위한 Amazon SQS/SNS.
모듈 4: 엣지 컴퓨팅 및 고급 통합
- AWS IoT Greengrass
- 개념 (코어, 디바이스, 커넥터).
- 디바이스에서 로컬로 Lambda 함수 실행.
- 디바이스에서 코드를 직접 실행 (C++, Python).
- Greengrass 코어와 AWS/IoT 디바이스 간의 안전한 통신.
- 유스케이스: 엣지에서의 로컬 데이터 필터링, 전처리, AI 추론.
- AI/ML과의 통합
- 클라우드에서 복잡한 ML 모델 사용을 위한 SageMaker.
- Greengrass ML Accelerator(GMA)를 사용하여 엣지에서 ML 추론 실행.
- 데이터 시각화 및 사용자 인터페이스
- 산업 데이터 시각화를 위한 AWS IoT SiteWise 사용.
- AWS Amplify(API, UI, 인증)를 사용하여 웹 앱 구축.
- Amazon QuickSight 또는 OpenSearch Dashboards를 사용한 대시보드.
모듈 5: 보안, 거버넌스 및 모범 사례
- IoT 보안 라이프사이클
- 안전한 설계 원칙 (다층 방어).
- 안전한 개발 실천 (OWASP IoT Top 10).
- 취약점 관리.
- IoT를 위한 위협 모델링.
- IoT를 위한 AWS 보안 서비스
- AWS IoT Device Defender (서비스 및 디바이스 디펜더).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management(IAM).
- 준수성 점검을 위한 AWS Config.
- 하드웨어 보안 모듈(HSMs) 통합.
- 데이터 프라이버시 및 거버넌스
- 민감 데이터(PII) 처리.
- 데이터 보존 및 삭제 정책.
- 준수성 고려 사항.
모듈 6: 실습 프로젝트 및 캡스톤
- 가이드 있는 실습 랩
- 장치 온보딩 및 MQTT 통신.
- AWS로의 안전한 데이터 인수 구현.
- 단순한 IoT 대시보드 구축.
- OTA 업데이트 시뮬레이션.
- AWS IoT Greengrass 소개.
- 캡스톤 프로젝트
- 실제 문제를 해결하는 완전한 IoT 솔루션 구축 (예: 스마트 홈 자동화, 환경 모니터링, 산업용 센서 허브).
- 요구 사항: 안전한 장치, 데이터 인수, 처리, 시각화, 선택 사항인 엣지 컴포넌트.
- 코스 전체에서 다루어진 AWS 서비스 사용.
요건
목표:
현대 IoT 개발은 PaaS(Platform-as-a-Service) 인프라에 크게 의존합니다. 대표적인 PaaS IoT 시스템에는 Microsoft Azure, AWS IoT(Amazon), Google IoT Cloud, Siemens MindSphere가 있습니다. 개발자가 다른 생태계와 IoT 데이터를 통합하는 데 필요한 PaaS 기능을 이해하는 것은 필수적입니다.本课程에서 수강생은 Raspberry Pi와 다중 센서 TI SensorTag 칩(모션, 실내 온도, 습도, 압력, 광도 등 10개의 내장 센서 포함)을 사용하여 실습 교육을 받게 됩니다. IoT 기능의 기본 원리를 학습하고 Lambda 함수를 통해 AWS IoT PaaS 클라우드에서 이를 구현하는 방법을 배웁니다.
8 시간
