IoT programozás Javával Képzés

A képzés célja, hogy elmagyarázza, mi az 5G hálózat és milyen hatása van az okos technológiákra. Szeretném bemutatni mind az előnyeit, mind a hátrányait ezeknek a technológiai kapcsolatoknak (5G / IoT), valamint megmutatni a hálózat fejlesztési irányait, amelyek – a kezdetektől fogva – az okos világnak szenteltek.

A 6G a következő generációs vezeték nélküli kommunikációs szabvány, amely az IoT ökoszisztémákat átalakítja az ultra-gyors kapcsolatok, a fejlett érzékelés és az integrált AI képességek révén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik meg szeretnék érteni és kihasználni a 6G technológiák és IoT alkalmazások új találkozási pontját.

A képzés elvégzésével a résztvevők képessé válnak:

• Megmagyarázni a 6G mögött rejlő alapvető technikai fogalmakat.
• Felmérni, hogyan alakítja át a 6G az IoT eszközök kommunikációját és architektúráját.
• Kiértékelni a 6G által lehetővé tett IoT használati eseteket különböző iparágakban.
• Stratégiákat készíteni a 6G képességek integrálására meglévő IoT megoldásokba.

A képzés formátuma

• Fogalmi fókuszú előadások szakértői vitákkal kombinálva.
• Gyakorlati feladatok, amelyek megerősítik a kulcsfontosságú mérnöki elveket.
• Esetalapú elemzés és forgatókönyvek elemzése irányított környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezet technológiai útmutatójához igazított, testreszabott képzési verziókért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A technológiai fejlődés és az információmennyiség növekedése átalakítja a vállalkozások működését számos iparágban, beleértve a kormányzati szektort is. A kormányzati adatgenerálás és digitális archiválás mértéke növekszik a mobil eszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és az állampolgároknak szánt portálok gyors fejlődése miatt. Ahogy a digitális információ bővül és egyre összetettebbé válik, az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és kezelés is egyre bonyolultabbá válik. Az új adatgyűjtési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítenek a szervezeteknek betekintést nyerni strukturálatlan adataikba. A kormányzati piac fordulóponton van, felismerve, hogy az információ stratégiai érték, és a kormányzatnak védelmeznie kell, ki kell használnia és elemeznie kell mind a strukturált, mind a strukturálatlan információkat, hogy jobban szolgálhasson és teljesíthesse küldetési követelményeit. Ahogy a kormányzati vezetők törekednek az adatvezérelt szervezetek fejlesztésére a küldetések sikeres teljesítése érdekében, alapokat fektetnek le az események, emberek, folyamatok és információk közötti függőségek összefüggéseinek megértéséhez.

A magas értékű kormányzati megoldások a leginkább diszruptív technológiák keverékéből születnek:

• Mobil eszközök és alkalmazások
• Felhőszolgáltatások
• Szociális üzleti technológiák és hálózatok
• Big Data és elemzés

A Big Data az intelligens ipari megoldások egyike, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon, ha a nagy mennyiségű adat elemzése alapján felfedezett mintázatokra alapozva cselekedjen – függetlenül attól, hogy az adatok kapcsolódnak-e egymáshoz vagy sem, strukturáltak vagy strukturálatlanok.

De ezeket a eredményeket elérni sokkal többet igényel, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozását. „Ezeknek a Big Data-mennyiségeknek az értelmezése korszerű eszközöket és technológiákat igényel, amelyek képesek elemzeni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és változatos információáradatból” – írta Tom Kalil és Fen Zhao a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatala (OSTP) blogján.

A Fehér Ház lépést tett az ügynökségek segítése felé, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanás kihasználására és az elemzéshez szükséges eszközök fejlesztésére.

A Big Data által felvetett kihívások szinte olyan ijesztőek, mint amilyen biztató az ígérete. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, így az ügynökségeknek minimalizálniuk kell a tárolás megabájtjának árát, és az adatokat könnyen hozzáférhető helyen kell tartaniuk, hogy a felhasználók bármikor hozzáférhessenek hozzájuk, ahogy szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése tovább növeli a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik jelentős kihívás. Sok ügynökség kereskedelmi eszközöket használ, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatokat, és trendeket fedezzenek fel, amelyek segíthetnek hatékonyabban működni. (Egy friss MeriTalk tanulmány szerint a szövetségi IT vezetők úgy vélik, hogy a Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dollárt megtakarítani, miközben teljesítik küldetési céljaikat.).

Egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy elemezzék adataikat. Például az Oak Ridge Nemzeti Laboratórium Számítástechnikai Adatelemzési Csoportja más ügynökségek számára is hozzáférhetővé tette Piranha adatelemzési rendszerét. A rendszer segített az orvosi kutatóknak egy kapcsolat felfedezésében, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aortális aneurizmákra, mielőtt azok fellépnek. Emellett hétköznapi feladatokhoz is használják, például önéletrajzok átnézéséhez, hogy összekössék az álláskeresőket a felvételi vezetőkkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT szakemberek és üzleti menedzserek számára készült, akik meg szeretnék érteni az IoT és az edge computing potenciálját a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció terén különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az IoT és az edge computing alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Azonosítani az IoT és az edge computing használati eseteit a gyártás, a logisztika és az energiaipar területén.
• Megkülönböztetni az edge és a felhőalapú számítástechnika architektúráit és üzembe helyezési forgatókönyveit.
• Edge computing megoldások implementálása prediktív karbantartás és valós idejű döntéshozatal érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) termékmenedzserek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék az Edge Computingot használni az adatkezelés decentralizálására a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge Computing alapvető fogalmait és előnyeit.
• Azonosítani azokat a használati eseteket és példákat, ahol az Edge Computing alkalmazható.
• Tervezni és építeni Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

A beágyazott rendszerek célirányosan épített számítógépes rendszerek, amelyeket arra terveztek, hogy dedikált funkciókat hajtsanak végre nagyobb rendszerek keretein belül. Az IoT (Internet of Things) egy olyan összekapcsolt fizikai eszközökből álló hálózat, amelyekbe érzékelők és szoftverek vannak beágyazva, és amelyek kommunikálnak és adatokat cserélnek az interneten keresztül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a beágyazott rendszerek és IoT koncepcióit a C programozási nyelv és mikrokontroller architektúrák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a beágyazott rendszerek architektúráját és összetevőit.
• C kódot írni és fordítani a beágyazott hardverrel való interakcióhoz.
• Dolgozni mikrokontroller perifériákkal, mint például időzítők és AD-konverterek.
• Megérteni, hogyan járulnak hozzá a beágyazott rendszerek az IoT architektúrákhoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a Federated Learninget az IoT és edge computing megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT és edge computing területén.
• Federated Learning modellek implementálása IoT eszközökön decentralizált AI feldolgozáshoz.
• Késleltetés csökkentése és valós idejű döntéshozatal javítása edge computing környezetekben.
• Az adatvédelemmel és hálózati korlátozásokkal kapcsolatos kihívások kezelése IoT rendszerekben.

Az Internet of Things (IoT) egy hálózati infrastruktúra, amely fizikai objektumokat és szoftveralkalmazásokat vezeték nélkül köt össze, lehetővé téve számukra, hogy kommunikáljanak egymással és adatokat cseréljenek hálózati kommunikáció, felhőszámítás és adatrögzítés segítségével. A C egy általános célú programozási nyelv, amelyet az IoT területén az elterjedtsége és az alacsony szintű programozás előnyei miatt ajánlunk.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell IoT megoldásokat programozni C nyelven.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A NetBeans telepítése és konfigurálása IoT rendszerek programozásához C nyelven
• Az IoT architektúra alapjainak megértése
• A C nyelv használatának előnyeinek megismerése IoT rendszerek programozásában
• IoT rendszer építése, tesztelése, üzembe helyezése és hibakeresése C nyelven

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• Ha testre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez a gyakorlati, kézzelfogható tanfolyam átfogó bevezetést nyújt az Internet of Things (IoT) világába, az eszközszintű programozástól a felhőalapú adatfeldolgozás és vizualizációig. A résztvevők a teljes IoT architektúrát – érzékelők, kommunikációs protokollok, mikrokontrollerek és felhőintegráció – részletesen megismerhetik, irányított gyakorlatok keretében, amelyek során ESP32 és Raspberry Pi fejlesztői lapokat használnak. A tanfolyam végére a tanulók képesek lesznek egy teljes IoT folyamat létrehozására: szenzoradatok olvasása, továbbítása MQTT/HTTP protokollokon keresztül, feldolgozása olyan felhőplatformokon, mint az Azure IoT Hub, AWS IoT Core vagy Google Cloud IoT, és vizualizálása olyan eszközökkel, mint a Grafana vagy a Power BI. A biztonsági ajánlott eljárások és szimulált kiberfenyegetések is szerepelnek a tananyagban, hogy a telepítések robosztusak és biztonságosak legyenek.

A csatlakoztatott eszközök számos iparágat megváltoztatnak, és az áramellátó ipar sem kivétel. Az áramellátó vállalatok négy kihívással szembesülnek az IoT növekedése miatt

1. A gépek, vezérlők, HMI, SCADA rendszerek egyre inkább felhőhöz kapcsolódnak azoktól a szállítóktól, akik ígéretet tesznek arra, hogy több elemzést és betekintést nyújtanak az adataik segítségével prediktív és megelőző karbantartás céljából. Azonban a kritikus eszközök karantén politikája azt jelenti, hogy az áramellátó vállalatok nem használhatják ki ezeket az új IoT funkciókat a gép/vezérlő szállítóktól
2. A nap- és szélenergia mikrohálózatok költségeinek folyamatos csökkenésével az áramellátó vállalatok hamarosan csökkenő bevételt fognak tapasztalni az áramtermelésből. Az áramtermelésből származó bevételkiesés kompenzálására a vállalatnak agresszíven kell új bevételi forrásokat keresnie, például az otthoni energia menedzsmentet szolgáltatásként, az energia tárolást szolgáltatásként, hálózati szolgáltatást az elektromos autók töltéséhez, hálózati szolgáltatást a P2P energiakereskedelemhez az otthonok, az otthon és a mikrohálózat, a mikrohálózat és a mikrohálózat, a mikrohálózat és az akkumulátor, az otthon és az akkumulátor között stb. Mindezt intelligens mérőórák, intelligens hálózat és intelligens és biztonságos tranzakciók segítségével kell megvalósítani, amelyek csak olyan DLT (elosztott főkönyv technológia) segítségével lehetségesek, mint az IOTA. Ezenkívül az áramellátó vállalatok egyes intelligens városi szolgáltatásokat is kínálnak a városi hatóságoknak
3. A gátakhoz hasonló kritikus infrastruktúrák esetében az ICOLD (Nemzetközi Nagygát Bizottság) szeretné, ha a gátak szerkezeti egészségügyi monitorozása (SHM) valós időben történne, hogy a gát vagy szikla összeomlásának közelgő veszélyéről időben tájékoztathassák az érintetteket
4. Egy új bevételi forrás az elektromos autók töltése lesz a parkolókban - Hogyan segítheti az IoT az intelligens töltést és parkolást?

Az elmúlt három évben az IoT területén a mérnöki munka hatalmas változásokon ment keresztül, amelyeket elsősorban a Microsoft, a Google és az Amazon hajtott. Ezek a nagyvállalatok milliárdokat fektettek az IoT platformok fejlesztésébe, amelyek könnyebben kezelhetők és biztonságosabbak. Ezenkívül az IoT edge nagy lendületet kapott mind a kutatásban, mind az üzembe helyezésben, mint az IoT gyakorlati megvalósításának egyetlen eszköze. Az 5G ígéretet tesz az IoT üzleti életének átalakítására. Ez példátlanul nagy területet nyitott az IoT kutatási finanszírozás számára. Ezért most minden gyakorló mérnök számára abszolút szükséges, hogy megértse az olyan nagyvállalatok által fejlesztett IoT platformokat, mint az AWS, a Google és különösen a Microsoft.

Azonban egyik fenti platform sem kínál átfogó vagy teljes körű megoldást egy skálázható IoT-re. Csak az intelligens mérőórák milliókhoz történő üzembe helyezéséhez további technológiákra van szükség az intelligens mérőórák biztonságossá tételéhez, rádióhálózatokhoz, IoT menedzsment technológiákhoz és számos további biztonságos szolgáltatáshoz. Bármely IoT üzembe helyezés stratégiájának, árának és biztonságának optimálisnak és elfogadhatónak kell lennie. Az ilyen sokszínű interdiszciplináris tudás miatt szinte lehetetlen bármely vállalat számára olyan csapatot összeállítani, amely minden követelményt teljesít.

Ez a kurzus szerény kísérlet arra, hogy felvilágosítsa a kulcsdöntéshozókat, fejlesztőket, biztonsági szakembereket arról, hogy mik a kihívások, kockázatok és gyakorlati módszerek az IoT üzembe helyezésére az új generációs áramellátó üzlet számára.

Ezenkívül a skálázható üzembe helyezéssel az IoT szolgáltatások kezelése több ezer érzékelő és kapcsolat számára külön mérnöki kutatási területté vált. Ez a terület, amelyet hivatalosan Managed IoT Services-ként ismernek, gyorsan növekszik, mivel a skálázható IoT kihívásai sokkal nagyobbak, mint azok megépítése. Ebbe beletartozik a firmware/szoftver frissítések biztonsága, az érzékelők és rendszerek kalibrálásának kezelése, a kapcsolati problémák automatikus diagnosztizálása, az API hibák gyökérokának megtalálása, a hardver és szolgáltatás állapotának nyomon követése a elosztott rendszerben stb.

Kurzus céljai

A kurzus fő célja, hogy bemutassa az új technológiai lehetőségeket, platformokat és esettanulmányokat az IoT megvalósításáról az áramellátó vállalatoknál - Intelligens mérőóra, Intelligens autó, SHM (szerkezeti egészség monitorozás), Áramminőség diagnosztika és Intelligens szerződések. Az IoT összes elemének alapvető bemutatása - Mechanikai, Elektronika/érzékelő platform, Vezeték nélküli és vezetékes protokollok, Mobil és elektronika integráció, Mobil és vállalati integráció, Adatelemzés és vezérlési sík alkalmazások.

1. IoT technológiai rétegek: Eszközök, Átjárók, Edge, Edge felhő, Nyilvános felhő, IoT adatbázisok, Web és mobil alkalmazások az IoT számára, Központosított vs decentralizált IoT
2. IoT ökoszisztéma az üzlet számára, harmadik fél eszközkezelése, az egész IoT ökoszisztéma kockázatkezelése
3. M2M vezeték nélküli protokollok az IoT számára - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Mikor és hol melyiket használjuk
4. Az IoT átjárók alapjai - Kockázatok, Menedzsment és ökoszisztéma
5. Mobil/asztali/web alkalmazás - regisztráció, adatgyűjtés és vezérlés - Elérhető M2M adatgyűjtési platformok az IoT számára - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Biztonsági kérdések és megoldások az IoT számára - Az összes technológiai réteg biztonságának áttekintése
7. Vállalati IoT platformok, mint a Microsoft Azure IoT csomagok, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Intelligens mérőóra, Open Smart Grid Protocols (OSGP), ANSI C 2.18 Protokollok, NIST szabvány a HAN (Home Area Network) számára, Home Plug Powerline Alliance, Biztonsági szabvány az intelligens mérőórák számára - IEC 62056
9. Elosztott főkönyv technológia (DLT), mint a Blockchain, HyperLedger és DAG (Direct Acyclic Graph) intelligens szerződések, P2P tranzakciók, intelligens autó töltés számára
10. IoT kritikus infrastruktúrák számára, mint a gát, transzformátor, alállomás, magasfeszültségű vezeték

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és programozóknak szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni a Kaa platformot IoT alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek IoT alkalmazásokat építeni, fejleszteni, kezelni és implementálni okos eszközökre és gépekre a Kaa használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű IoT-fejlesztők és okosotthon-rajongók számára készült, akik szeretnék automatizálni az IoT-folyamatokat és innovatív megoldásokat készíteni az n8n segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az n8n beállítása és konfigurálása IoT-munkafolyamatok automatizálásához.
• IoT-eszközök és platformok integrálása n8n csomópontok és csatlakozók segítségével.
• Egyéni munkafolyamatok implementálása IoT-feladatok és folyamatok automatizálásához.
• IoT-protokollok, például MQTT és REST API-k használata n8n munkafolyamatokban.
• IoT-automatizálási munkafolyamatok monitorozása, hibaelhárítása és optimalizálása.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során Magyarország a résztvevők megtanulják, hogyan maximalizálhatják az Nginx teljesítményét, miközben beállítják, konfigurálják, monitorozzák és hibaelhárítják az Nginx-t a különböző HTTP/TCP forgalom kezelésére. A tárgyalt témák közé tartozik, hogyan konfigurálhatók az Nginx legfontosabb paraméterei, az operációs rendszer és egy virtuális gép az Nginx maximális kihasználása érdekében.

A képzés célja, hogy elmagyarázza, mik azok - és mik nem - az okos megoldások (Internet of Things, mesterséges intelligencia, blockchain, virtuális valóság, metaverse), valamint bemutassa ezeknek a technológiai világoknak az előnyeit és hátrányait.