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코스 개요
모듈 0: 기초 및 AWS IoT 생태계
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IoT 소개
- 2024 년 IoT 정의: "사물"을 넘어선 개념 (에지 지능, 에지에서의 AI/ML, 사이버 - 물리 시스템).
- IoT 성장의 동인 (산업 분야, 사용 사례).
- 주요 IoT 트렌드 (에지 컴퓨팅, 지속 가능성, AI/ML 통합, 강화된 보안).
- 광범위한 AWS 생태계 내의 AWS IoT (AWS 파트너 네트워크 - APN 리소스).
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AWS IoT 서비스 개요
- AWS IoT Core (MQTT/브리지, Jobs, Device Defender).
- AWS IoT Device Management (장치 온보딩, 구성 관리, OTA 업데이트).
- AWS IoT Analytics (데이터 처리, 정제, 모델링).
- AWS IoT Greengrass (에지 컴퓨팅, 로컬 실행, 안전한 연결).
- AWS IoT Button (간단한 장치를 위한 개념적 개요).
- 연결: AWS IoT Core -> Lambda/DynamoDB/OpenSearch/Step Functions/SageMaker.
모듈 1: IoT 아키텍처, 구성 요소 및 보안
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IoT 아키텍처
- 장치 계층 (센서, 액추에이터, RP2013/라즈베리 파이/ESP32 등의 에지 장치).
- 연결 계층 (MQTT, CoAP, HTTP, LPWAN - LoRaWAN, NB-IoT, Sigfox, 셀룰러 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 (AWS Amplify 를 활용한 모바일 및 웹 앱, 사용자 정의 비즈니스 앱).
- 중요성: 지연 시간, 대역폭, 컴퓨팅 성능, 보안 등의 관점에서 분산 아키텍처의 이유 설명.
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필수 IoT 구성 요소 심층 분석
- 하드웨어: 선택 기준 (MCU, 연결성, 센서), 보안 요소 (신뢰할 수 있는 실행 환경 - TEEs).
- 에지 컴퓨팅 (AWS Greengrass): 장점 (낮은 지연 시간, 클라우드 트래픽 감소, 로컬 의사 결정).
- 장치 관리: 온보딩 (OTA, 사전 프로비저닝), 구성, 모니터링, 원격 디버깅.
- 보안 심층 분석: 장치 신원, 인증 및 권한 부여 (X.509 인증서, JSON 웹 토큰 - JWTs), 데이터 암호화 (저장 중 및 전송 중), AWS IoT Device Defender (서비스 및 장치 방어).
- 보안 표준화: 표준 소개 (예: IEEE P2145, Open Connectivity Foundation - OCF) 및 준수 (ISO/IEC 27001, SOC 2).
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IoT 를 위한 AWS 특화 PaaS 기능
- AWS IoT Core (안전한 MQTT/브리지, 펌웨어 업데이트용 Jobs, Device Defender).
- AWS Lambda (데이터 전처리 및 작업 트리거를 위한 서버리스 컴퓨팅).
- AWS Step Functions (복잡한 장치 상호작용을 위한 상태 유지 워크플로우).
- Amazon DynamoDB (고속 IoT 데이터 수집을 위한 NoSQL 데이터베이스).
- Amazon OpenSearch Service (검색 및 분석, 시계열 데이터 처리).
- Amazon Timestream (전문 시계열 데이터베이스).
- Amazon S3 (원시 데이터 레이크 저장소).
- AWS IoT Device Defender (모니터링 및 보안 평가).
- AWS IoT Wireless (원격 LPWAN 장치 연결).
모듈 2: IoT 장치 통신 프로토콜
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MQTT (MQTT v5 및 WebSockets)
- MQTT 5.0 기능 (Retain, Clean Session 플래그, 사용자 속성, 와일드카드 토픽).
- WebSockets 를 통한 MQTT (표준화).
- 서비스 품질 (QoS) 수준 설명.
- 프로토콜 모범 사례.
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대체 프로토콜
- 제한된 장치를 위한 CoAP(제약 애플리케이션 프로토콜).
- AMQP 또는 AMQP 를 통한 MQTT (표준 데이터 교환 형식).
- HTTP (단순하고 빈도가 낮은 업데이트용).
- WebSockets (전중이중 통신).
모듈 3: AWS 를 활용한 견고한 IoT 애플리케이션 구축
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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).
- TLS 를 적용한 MQTT 구현.
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데이터 수집, 저장 및 처리
- 장치에서 AWS IoT Core 로 데이터를 효율적으로 전송.
- 적합한 타겟 선택: Lambda(이벤트 기반), Step Functions(오케스트레이션), Timestream(시계열), OpenSearch(검색 및 분석), S3(원시 데이터).
- 저장 전 데이터 정제 및 정제를 위해 AWS IoT Analytics 활용.
- 고처리량 시나리오 처리 (Kinesis/Firehose).
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장치 관리 및 운영
- 플릿 관리를 위한 AWS IoT Device Management 활용.
- OTA 업데이트 구현 및 관리 (AWS IoT Jobs 사용).
- 원격 모니터링 및 구성.
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IoT 백엔드 구축
- 장치 및 데이터와 상호작용하기 위한 REST/GraphQL API 생성용 API Gateway.
- 비즈니스 로직을 위한 AWS Lambda.
- 분산 구성 요소 조정을 위한 AWS Step Functions.
- 비동기 메시징 및 이벤트 트리거를 위한 Amazon SQS/SNS.
모듈 4: 에지 컴퓨팅 및 고급 통합
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AWS IoT Greengrass
- 개념 (Core, Device, Connector).
- 장치에서 로컬로 Lambda 함수 실행.
- 장치에서 직접 코드 실행 (C++, Python).
- Greengrass Core 와 AWS/IoT 장치 간의 안전한 통신.
- 사용 사례: 에지에서의 로컬 데이터 필터링, 전처리 또는 AI 추론.
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AI/ML 통합
- 클라우드에서 복잡한 ML 모델을 위한 SageMaker 활용.
- Greengrass ML Accelerator(GMA) 를 활용한 에지에서의 ML 추론 실행.
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데이터 시각화 및 사용자 인터페이스
- 산업용 데이터 시각화를 위한 AWS IoT SiteWise 활용.
- API, UI, 인증을 포함한 AWS Amplify 를 활용한 웹 앱 구축.
- Amazon QuickSight 또는 OpenSearch Dashboards 를 활용한 대시보드 구성.
모듈 5: 보안, 거버넌스 및 모범 사례
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IoT 보안 라이프사이클
- 안전한 설계 원칙 (Defense-in-Depth).
- 안전한 개발 관행 (OWASP IoT Top 10).
- 취약점 관리.
- IoT 를 위한 위협 모델링.
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IoT 를 위한 AWS 보안 서비스
- AWS IoT Device Defender (서비스 및 장치 방어).
- AWS Shield, AWS Identity and Access Management(IAM).
- 준수 확인을 위한 AWS Config.
- 하드웨어 보안 모듈 (HSMs) 통합.
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데이터 개인정보 보호 및 거버넌스
- 민감한 데이터 (PII) 처리.
- 데이터 보관 및 삭제 정책.
- 준수 사항 고려.
모듈 6: 실습 프로젝트 및 캡스톤
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안내형 실습 랩
- 장치 온보딩 및 MQTT 통신.
- AWS 로의 안전한 데이터 수집 구현.
- 간단한 IoT 대시보드 구축.
- OTA 업데이트 시뮬레이션.
- AWS IoT Greengrass 소개.
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캡스톤 프로젝트
- 실제 문제를 해결하는 완전한 IoT 솔루션 구축 (예: 스마트 홈 자동화, 환경 모니터링, 산업용 센서 허브).
- 요구 사항: 안전한 장치, 데이터 수집, 처리, 시각화, 선택적 에지 구성 요소.
- 과정에서 다룬 AWS 서비스 활용.
요건
목적:
현재 모든 새로운 IoT 개발은 PaaS(서비스형 플랫폼) 기반 IoT 인프라에서 이루어져야 합니다. 주요 PaaS IoT 시스템으로는 Microsoft Azure, AWS IoT(아마존), Google IoT Cloud, Siemens MindSphere 등이 있습니다. 또한 개발자들은 IoT 데이터를 다른 생태계에 연결하기 위해 필요한 관련 PaaS 기능에 대한 이해가 필수적입니다. 본 과정에서는 다중 센서가 내장된 TI 센서 태그 칩(모션, 주변 온도, 습도, 압력, 조도계 등 10 개 센서 탑재)과 라즈베리 파이를 활용한 실습을 진행합니다. 수료생은 모든 IoT 기능의 기초와 이를 AWS IoT PaaS 클라우드에서 Lambda 함수를 사용하여 구현하는 방법을 학습하게 됩니다.
8 시간
