Kaa IoT 교육 과정

기술의 발전과 정보량의 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업에서 비즈니스 운영 방식이 변화하고 있습니다. 모바일 기기와 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 아카이빙률이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 복잡해지고 있습니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구를 통해 조직은 비정형 데이터에서 통찰력을 얻고 있습니다. 정부는 정보가 전략적 자산이라는 점을 인식하고 있으며, 구조화된 데이터와 비정형 데이터 모두를 보호, 활용, 분석하여 임무를 더 잘 수행하고 임무 요구 사항을 충족해야 합니다. 정부 리더들이 데이터 주도 조직을 발전시켜 임무를 성공적으로 수행하기 위해 노력하는 동안, 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 간의 의존 관계를 상관관계화하는 기초 작업을 진행하고 있습니다.

고가치 정부 솔루션은 다음과 같은 가장 혁신적인 기술의 조합에서 창출될 것입니다:

• 모바일 기기와 애플리케이션
• 클라우드 서비스
• 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹
• 빅데이터와 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업이 약 5조 달러에 달할 것이며, 이는 현재보다 약 1.7조 달러 증가한 규모라고 예측하고 있습니다. 이 산업의 80% 성장은 3rd 플랫폼 기술에 의해 주도될 것이며, 이러한 기술은 디지털 정보의 복잡성을 해결하기 위한 장기적인 핵심 도구가 될 것입니다. 빅데이터는 지능형 산업 솔루션의 하나이며, 대규모 데이터(관련되지 않은 데이터, 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터)의 패턴을 분석하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

그러나 이러한 업적을 달성하기 위해서는 단순히 대량의 데이터를 모으는 것 이상의 노력이 필요합니다. “이러한 대규모 빅데이터를 이해하려면 다양한 정보의 넓은 범위를 분석하고 유용한 지식을 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다.”라고 화이트하우스 과학기술정책국(Tom Kalil과 Fen Zhao)의 Tom Kalil과 Fen Zhao는 OSTP 블로그 게시물에 썼다.

화이트하우스는 2012년에 국가 빅데이터 연구 개발 이니셔티브를 설립하여 기관이 빅데이터 분석에 필요한 기술과 도구를 찾을 수 있도록 지원했습니다. 이 이니셔티브에는 빅데이터 폭발을 최대한 활용하고 이를 분석하기 위한 도구를 개발하기 위한 2억 달러 이상이 포함되어 있었습니다.

빅데이터가 제시하는 문제는 그 가능성에 비해 거의 마찬가지입니다. 데이터 효율적으로 저장하는 것은 이러한 문제 중 하나입니다. 항상 예산이 제한적이기 때문에 기관은 메가바이트당 저장 비용을 최소화하고 사용자가 필요할 때 데이터를 쉽게 접근할 수 있도록 유지해야 합니다. 대량의 데이터를 백업하는 것은 이러한 도전 과제를 더욱 강화합니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 도전 과제입니다. 많은 기관은 상업용 도구를 사용하여 데이터를 분석하고, 이를 통해 운영 효율성을 높일 수 있는 동향을 파악합니다. (최근 MeriTalk 조사에 따르면 연방 IT 임원이 빅데이터가 기관이 5천억 달러 이상을 절약하면서도 임무를 완수할 수 있을 것이라고 믿습니다.).

맞춤형 빅데이터 도구도 기관이 데이터를 분석하는 데 필요한 요구를 충족시키는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 오크리지를 국립 연구소의 계산 데이터 분석 그룹은 피라냐 데이터 분석 시스템을 다른 기관에 제공했습니다. 이 시스템은 의료 연구자에게 대동맥류를 조기에 발견할 수 있도록 경고하는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한, 더 평범한 작업, 예를 들어 이력서를 검토하여 채용 관리자와 일자리를 찾는 사람과 연결하는 데도 사용됩니다.

Insurtech (일명 디지털 보험)은 보험 + 신기술의 융합을 의미합니다. Insurtech "디지털 보험사" 분야에서는 비용을 절감하고 고객 경험을 개선하며 운영의 민첩성을 높이기 위해 비즈니스 및 운영 모델에 기술 혁신을 적용합니다.

이 강사 주도 교육에서 참가자는 조직과 업계 전체에서 디지털 변혁을 가져오는 데 필요한 기술, 방법 및 사고방식을 이해하게 됩니다. 이 교육은 큰 그림을 이해하고 과장된 광고와 전문 용어를 분해하고 Insurtech 전략을 수립하기 위한 첫 단계를 밟아야 하는 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Insurtech 및 그 모든 구성 요소를 지능적이고 체계적으로 논의하십시오.
• Insurtech 내 각 핵심 기술의 역할을 식별하고 명확하게 설명하세요.
• Insurtech을 조직 내에서 구현하기 위한 일반 전략 초안을 작성하세요.

청중

• 보험사
• 보험업계의 기술자들
• 보험 이해 관계자
• 컨설턴트 및 비즈니스 분석가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 사례 연구 그룹 활동

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공되는 라이브 교육으로, IoT와 엣지 컴퓨팅을 통해 다양한 산업에서의 효율성, 실시간 처리, 혁신을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 매니저를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원칙과 디지털 전환에서 그 역할을 이해합니다.
• 제조업, 물류, 에너지 부문의 IoT와 엣지 컴퓨팅 활용 사례를 식별합니다.
• 엣지와 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측 유지보수와 실시간 의사결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산하려는 제품 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해하세요.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별하세요.
• 보다 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
• IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.

이 인스트럭터 주도형 실습에서는 대한민국에서 참가자들이 아두이노 기반 IoT 센서 시스템을 만들어가며 IoT의 기본 개념을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• IoT의 원리와 IoT 구성 요소 및 통신 기술에 대해 이해합니다.
• 다양한 IoT 시스템에 사용할 수 있는 아두이노 통신 모듈을 사용하는 방법을 배웁니다.
• 모바일 앱을 사용하여 아두이노를 제어하는 방법을 배웁니다.
• Wi-Fi 모듈을 사용하여 아두이노를 다른 장치에 연결합니다.
• 자신의 IoT 센서 시스템을 구축하고 배포합니다.

다른 기술과 달리 IoT는 핵심 엔지니어링-기계, Electronics, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 분석 및 모바일의 거의 모든 분야를 포괄하는 훨씬 더 복잡합니다. 각 엔지니어링 계층에는 경제, 표준, 규정 및 진화하는 최신 기술의 측면이 있습니다. IoT 엔지니어링의 이러한 모든 중요한 측면을 다루는 적당한 코스가 처음으로 제공됩니다.

요약

사물인터넷의 최신 기술을 포괄하는 고급 교육 프로그램

여러 기술 도메인에 걸쳐 IoT 시스템과 그 구성 요소에 대한 인식을 개발하고, 이것이 기업과 조직에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아봅니다.

산업 IoT, 스마트 시티, 소매, 여행 및 운송, 연결된 장치 및 사물을 중심으로 한 사용 사례 등 다양한 산업 도메인에서 실제 IoT 배포를 보여주는 모델 IoT 애플리케이션의 라이브 데모

대상 청중

각 조직 내에서 사업 및 운영 프로세스를 담당하는 관리자는 IoT를 활용해 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 알고 싶어합니다.

새로운 사업을 시작하고 IoT 기술 환경을 더 잘 이해하여 이를 효과적으로 활용하는 방법을 알아보고자 하는 기업가와 투자자.

사물 인터넷 또는 IoT 시장 가치에 대한 추정치는 엄청납니다. IoT는 정의상 전체 소비자, 기업 대 기업 및 정부 산업을 포괄하는 통합되고 확산된 장치, 센서 및 컴퓨팅 파워 계층이기 때문입니다. IoT는 점점 더 많은 연결을 차지할 것입니다. 현재 19억 개의 장치, 2018년까지 90억 개의 장치가 될 것입니다. 그 해에는 스마트폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 합친 수와 거의 같을 것입니다.

소비자 분야에서는 주방 및 가전제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품, 산업용 인터넷의 여러 응용 분야 등 많은 제품과 서비스가 이미 IoT로 전환되었습니다.

그러나 IoT의 기본 기술은 M2M 통신이 인터넷이 탄생한 이래로 존재했기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 바뀐 것은 모든 가정에서 스마트폰과 태블릿이 압도적으로 채택되면서 저렴한 무선 기술이 다수 추가되었다는 것입니다. 모바일 기기의 폭발적인 성장으로 인해 IoT에 대한 현재 수요가 발생했습니다.

IoT 사업의 무한한 기회로 인해 많은 중소기업이 IoT 골드 러시의 열풍에 뛰어들었습니다. 또한 오픈 소스 전자 제품과 IoT 플랫폼의 등장으로 IoT 시스템을 개발하고 대규모 생산을 관리하는 데 드는 비용이 점점 저렴해지고 있습니다. 기존 전자 제품 소유자는 기기를 인터넷이나 모바일 앱과 통합해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

본 교육은 IoT 애호가/기업가들이 IoT 기술과 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업에 대한 기술 및 비즈니스를 검토하기 위한 것입니다.

과정 목표

이 과정의 주요 목표는 가정 및 도시 자동화(스마트 홈 및 도시), 산업용 인터넷, 의료, Govt., 모바일 셀룰러 및 기타 분야에서 새로운 기술 옵션, 플랫폼 및 IoT 구현 사례 연구를 소개하는 것입니다.

IoT의 모든 요소에 대한 기본 소개-기계, Electronics/센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일 대 Electronics 통합, 모바일 대 엔터프라이즈 통합, 데이터 분석 및 전체 제어 평면

사물인터넷을 위한 M2M 무선 프로토콜 - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: 언제, 어디에서 어떤 것을 사용해야 할까?

모바일/데스크톱/웹 앱 - 등록, 데이터 수집 및 제어용 - IoT용 M2M 데이터 수집 플랫폼 사용 가능 - Xively, Omega 및 NovoTech 등

IoT에 대한 보안 이슈와 보안 솔루션

IoT를 위한 오픈 소스/상업용 전자 플랫폼-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC 등

AWS-IoT 앱을 위한 오픈소스/상업용 기업 클라우드 플랫폼, Azure - IoT, Watson-IOT 클라우드 및 기타 소규모 IoT 클라우드

홈 오토메이션, 연기 경보기, 자동차, 군사, 홈 헬스케어 등과 같은 일반적인 IoT 기기의 비즈니스 및 기술에 대한 연구.

다른 기술과 달리 IoT는 핵심 엔지니어링-기계, Electronics, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 분석 및 모바일의 거의 모든 분야를 포괄하는 훨씬 더 복잡합니다. 각 엔지니어링 계층에는 경제, 표준, 규정 및 진화하는 최신 기술의 측면이 있습니다. IoT 엔지니어링의 이러한 모든 중요한 측면을 다루는 적당한 코스가 처음으로 제공됩니다.

제조업 전문가에게 가장 중요한 측면은 사물 인터넷(IoT) 분야의 발전을 이해하는 것입니다. 사물 인터넷에는 예측 및 예방적 유지 관리, 기계의 상태 기반 모니터링, 생산 최적화, 에너지 최적화, 공급망 최적화, 제조 유틸리티의 가동 시간 등이 포함됩니다.

요약

• 스마트 팩토리의 사물 인터넷의 최신 기술을 다루는 고급 교육 프로그램입니다.
• IoT 시스템과 그 구성 요소에 대한 인식을 개발하고 제조 관리 전문가에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보기 위해 여러 기술 도메인을 포괄합니다.
• 스마트 팩토리를 위한 모델 IIoT 애플리케이션의 라이브 데모

대상 청중

• 각 제조 조직 내에서 비즈니스 및 운영 프로세스를 담당하는 관리자는 IoT를 활용해 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 알고 싶어합니다.

기간 3일 (8시간/일)

사물 인터넷 또는 IoT 시장 가치에 대한 추정치는 엄청납니다. IoT는 정의상 전체 소비자, 기업 대 기업 및 정부 산업을 포괄하는 통합되고 확산된 장치, 센서 및 컴퓨팅 파워 계층이기 때문입니다. IoT는 점점 더 많은 연결을 차지할 것입니다. 현재 19억 개의 장치, 2018년까지 90억 개의 장치가 될 것입니다. 그 해에는 스마트폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 합친 수와 거의 같을 것입니다.

소비자 분야에서는 주방 및 가전제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품, 산업용 인터넷의 여러 응용 분야 등 많은 제품과 서비스가 이미 IoT로 전환되었습니다.

그러나 IoT의 기본 기술은 M2M 통신이 인터넷이 탄생한 이래로 존재했기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 바뀐 것은 모든 가정에서 스마트폰과 태블릿이 압도적으로 채택되면서 저렴한 무선 기술이 다수 추가되었다는 것입니다. 모바일 기기의 폭발적인 성장으로 인해 IoT에 대한 현재 수요가 발생했습니다.

산업용 IoT 또는 제조용 IIoT는 2014년부터 널리 사용되어 왔으며 그 이후로 많은 수의 IIoT 혁신이 이루어졌습니다. 이 과정에서는 산업용 IoT 분야의 혁신의 모든 중요한 측면을 소개합니다.

본 교육은 IoT 애호가/기업가들이 IoT 기술과 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업에 대한 기술 및 비즈니스를 검토하기 위한 것입니다.

과정 목표

본 과정의 주요 목적은 제조 분야의 스마트 공장에 IoT를 구현하기 위한 새로운 기술 옵션, 플랫폼, 사례 연구를 소개하는 것입니다.

1. Siemens MindSphere 및 Azure IoT와 같은 일반적인 IIoT 플랫폼의 비즈니스 및 기술 연구.
2. AWS-IoT 앱을 위한 오픈 소스/상업용 기업 클라우드 플랫폼Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT 클라우드 및 기타 소규모 IoT 클라우드
3. IoT를 위한 오픈 소스/상업용 전자 플랫폼-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC 등
4. IIoT를 위한 보안 문제 및 보안 솔루션
5. 모바일/데스크톱/웹 앱 - 등록, 데이터 수집 및 제어용 -
6. 사물인터넷을 위한 M2M 무선 프로토콜 - WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: 언제, 어디에서 어떤 것을 사용해야 할까?
7. IoT의 모든 요소에 대한 기본 소개-기계, Electronics/센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일 대 Electronics 통합, 모바일 대 엔터프라이즈 통합, 데이터 분석 및 전체 제어 평면

Internet of Things (IoT)은 물리적 객체와 소프트웨어 애플리케이션을 무선으로 연결하여 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 캡처를 통해 서로 통신하고 데이터를 교환할 수 있도록 하는 네트워크 인프라입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Raspberry Pi을 사용하여 IoT 센서 시스템을 만드는 과정을 거치면서 IoT의 기본 사항을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 구성 요소 및 통신 기술을 포함한 IoT의 원리를 이해합니다.
• IoT 애플리케이션을 위해 특별히 Raspberry Pi을 설정하는 방법을 알아보세요.
• 자체 IoT 센서 시스템을 구축하고 배포

청중

• 취미인들
• 하드웨어/소프트웨어 엔지니어 및 기술자
• 모든 산업 분야의 기술자
• 초보 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• Raspberry Pi은 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 이 과정에서는 운영 체제로 Linux 기반 Raspbian을 사용하고 프로그래밍 언어로 Python를 사용합니다. 특정 설정을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하십시오.
• 참가자는 Raspberry Pi 하드웨어 및 구성 요소를 구매할 책임이 있습니다.

지난 3년 동안 IoT 엔지니어링은 주로 Microsoft, Google 및 Amazon의 주도로 엄청난 변화를 겪었습니다. 이러한 거대 기업은 관리하기 쉽고 일부 데이터의 경계를 보호하는 IoT 플랫폼을 개발하기 위해 수십억 달러를 투자했습니다. 또한 IoT 엣지는 실용적인 IoT 구현을 위한 유일한 수단으로 연구 및 배포 모두에서 많은 추진력을 얻었습니다. 5G은 IoT 비즈니스를 혁신할 것을 약속합니다. 이로 인해 IoT에서 전례 없는 규모의 새로운 연구 자금이 유입되었습니다.

그러나 다양한 수준의 보안 문제로 인해 IoT의 대규모 적용은 느립니다. 펌웨어와 게이트웨이 보안은 이상적이지 않습니다. 가장 큰 문제 중 하나는 보안 문제에 대한 다양한 대규모 IoT 공급업체 간의 의견 불일치입니다. Microsoft Azure, Amazon AWS는 자체 보안 표준을 추진했습니다. 반면 NIST는 보다 포괄적인 표준을 적용하고 있습니다. OWASP 10계층 IoT 보안 모델은 어느 정도 영향을 미쳤지만 Azure 또는 Google과 같은 주요 IoT 플랫폼에서 채택하지 않아 전반적으로 큰 진전을 이루지 못했습니다.

두 번째로 우려되는 부분은 펌웨어 보안입니다. 주로 대부분의 펌웨어는 OTA(over the top)를 통하든 하드웨어 포트를 통한 로컬 패치를 통하든 여전히 취약합니다.

과정 목표

1.   IoT의 모든 기술 스택, 데이터 모델 및 취약성을 소개합니다.
2. 각 스택과 스택 사이의 취약성 계층 그리기
3. 공급업체 및 타사 장치의 취약성
4. IoT 보안의 NIST 표준에 대해 알아보기

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

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 샘플 NB-IoT 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하면서 NB-IoT(LTE Cat NB1이라고도 함)의 다양한 측면에 대해 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NB-IoT의 다양한 구성 요소를 식별하고 생태계를 형성하기 위해 어떻게 함께 맞춰야 하는지 알아보세요.
• NB-IoT 장치에 내장된 보안 기능을 이해하고 설명하세요.
• NB-IoT개의 장치를 추적하는 간단한 애플리케이션을 개발하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 형태의 HTTP/TCP 트래픽을 처리하기 위해 Nginx을 설정, 구성, 모니터링 및 문제 해결하면서 Nginx의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다. 다루는 주제에는 Nginx에서 가장 중요한 매개변수, OS 및 가상 머신을 구성하여 Nginx에서 최대 가치를 얻는 방법이 포함됩니다.

ThingsBoard은 IoT 솔루션을 위한 장치 관리, 데이터 수집, 처리 및 시각화를 제공하는 오픈 소스 IoT 플랫폼입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 ThingsBoard을 IoT 솔루션에 통합하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 설치 및 구성 ThingsBoard
• ThingsBoard 기능 및 아키텍처의 기본 사항을 이해합니다.
• ThingsBoard을 사용하여 IoT 애플리케이션을 구축하세요.
• 원격 측정 장치 데이터 라우팅을 위해 Kafka와 통합 ThingsBoard
• 여러 장치의 데이터 집계를 위해 ThingsBoard을 Apache Spark과 통합합니다.

청중

• 소프트웨어 엔지니어
• 하드웨어 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.