IoT Biztonsági Architektúra Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék biztosítani a csatlakoztatott járművek védelmét a kibertámadások ellen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kiberbiztonság implementálása autóipari rendszerekben.
• A legmegfelelőbb technológiák, eszközök és megközelítések kiválasztása.

A technológiai fejlődés és az információmennyiség növekedése átalakítja a működést sok iparágban, beleértve a kormányzást is. A kormányzati adatok előállítása és digitális archiválás sebessége fokozódik az okostelefonok, alkalmazások, okos érzékelők és eszközök, felhőalapú megoldások valamint polgár-megközelítésű portálok gyors növekedése miatt. Ahogy a digitális információ bonyolultabbá válik, az információkezelés, feldolgozás, tárolása, biztonsága és elhelyezése is komplexebbé válik. Új felvételi, keresési, felfedezési és elemző eszközök segítenek a szervezeteknek értelmezni az unstruktúrizált adatokat. A kormányzati piac egy fordulóponton áll: a szereplők megértik, hogy az információ stratégiai eszköz, és a kormányzatnak biztosítania, kihasználnia és elemeznie kell mind az struktúrizált, mind az unstruktúrizált adatokat, hogy hatékabban szolgálja polgárai igényeit és teljesítse a feladataikat. Ahogy a kormányzati vezetők az adattal megerősített szervezetek kiépítését célozzák, alapozzák le a folyamatok, emberek, információk és események közötti összefüggések felmérésére vonatkozó rendszereket.

Az értékalkotó kormányzati megoldások a legravítóbb technológiák kombinációjából jöttek létre:

• Okostelefonok és alkalmazások
• Felhőszolgáltatások
• Szociális üzleti technológiák és hálózatok
• Big Data és elemző eszközök

A Big Data az okos ipari megoldások egyike, amely lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon a nagy mennyiségű adatok (struktúrizált és unstruktúrizált) elemzésével.

Azonban ezek elérése sokkal több, mint csak a vastag adatmennyiségek gyűjtése. “A nagy mennyiségű Big Data értelmezéséhez szükség van végzetes eszközökre és technológiákra, amelyek képesek analizálni és hasznos ismereteket vonni a sokfajtányú adatáramokból,” írta Tom Kalil és Fen Zhao a White House Office of Science and Technology Policy blogjában.

A Biały Ház egy lépéssel közelebb került a technológiák megkereséséhez, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményzetet. A kezdeményezés során több mint 200 millió dollárt szántak a nagy mennyiségű adat felbukkanásának kihasználásához és az adatelemzéshez szükséges eszközök fejlesztésére.

A Big Data által felvetett kihívások ugyanúgy döntőek, mint a hozzá kapcsolódó lehetőségek eredményesei. Az adattárolás hatékony módja egy ilyen kihívás. Ahogy mindig, a költségvetés korlátozott, ezért a szervezetek minimalizálni kellnek az MB-onkénti tárhellyel és könnyen elérhetővé kell tenniük az adatokat, hogy a felhasználók bármikor és úgy is elérhessék őket, ahogy szükségük van rá.

Az adatelemzés hatékonyságának biztosítása egy másik nagy kihívás. Sok szervezet használkodik kereskedelmi eszközökhöz, amelyek lehetővé teszik számukra a hatalmas mennyiségű adatok átverését, olyan trendek felmérésével, amelyek segítenek hatékabban működni. (Egy MeriTalk legutóbbi tanulmány alapján a föderális IT vezetők úgy vélik, hogy a Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dollárt megtakarni, miközben teljesítik feladataikat.).

A kormányzatok számára fejlesztett Big Data eszközök is segítenek az adatelemzésre vonatkozó igényeik betartásában. Például az Oak Ridge Nemzeti Laboratórium Számítógépes Adatanalitika Csoportja a Piranha adatelemző rendszert más szervezetek számára elérhetővé tette. A rendszer segíthetett orvosi kutatóknek egy olyan kapcsolat felfedezésében, amely előre jelezni tudja a hajócsövör nyúlásokat mielőtt azok bekövetkeznek. Hasznosítják ezt a rendszert egyszerűbb feladatokra is, mint például a személyzet összekapcsolása álláspozíciókkal.

Az Insurtech (más néven Digitális Biztosítás) a biztosítás és az új technológiák összefonódását jelenti. Az Insurtech területén a „digitális biztosítók” technológiai innovációkat alkalmaznak üzleti és működési modelljeikben, hogy csökkentsék a költségeket, javítsák az ügyfélélményt és növeljék működésük rugalmasságát.

Ebben az oktató által vezetett képzésben a résztvevők megértik azokat a technológiákat, módszereket és gondolkodásmódokat, amelyek szükségesek a digitális átalakulás megvalósításához szervezetükön belül és az iparágban általában. A képzés azoknak a vezetőknek szól, akiknek átfogó képre van szükségük, hogy lebontsák a hype-ot és a szakzsargont, és megtegyék az első lépéseket egy Insurtech stratégia kialakításában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Intelligensen és rendszerszerűen beszélni az Insurtechről és annak összes összetevőjéről
• Azonosítani és megmagyarázni az egyes kulcsfontosságú technológiák szerepét az Insurtechben.
• Általános stratégiát kidolgozni az Insurtech bevezetésére szervezetükön belül

Célközönség

• Biztosítók
• Technológusok a biztosítási iparágban
• Biztosítási érdekeltek
• Tanácsadók és üzleti elemzők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és esettanulmány-csoportmunkák

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország bemutatja a rendszerarchitektúrákat, operációs rendszereket, hálózatokat, tárolókat és kriptográfiai kérdéseket, amelyeket figyelembe kell venni a biztonságos beágyazott rendszerek tervezése során.

A képzés végén a résztvevők szilárd megértéssel rendelkeznek a biztonsági elvekről, aggodalmakról és technológiákról. Ennél is fontosabb, hogy a résztvevők elsajátítják a biztonságos beágyazott szoftverek fejlesztéséhez szükséges technikákat.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) szolgáltatási technikusok, rendszergazdák vagy bárki számára szól, aki meg szeretné tanulni a Honeywell biztonsági rendszer megfelelő telepítését, használatát és kezelését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a Honeywell biztonsági rendszerek és komponensek fogalmait.
• Helyesen telepíteni és karbantartani egy Honeywell biztonsági rendszert.
• Használni a Honeywell karbantartási eszközöket és kezelőfelületet a biztonsági rendszer vezérléséhez.

A többi technológiától eltérően az IoT sokkal összetettebb, szinte minden mérnöki területet magában foglal – mechanika, elektronika, firmware, middleware, felhő, elemzés és mobil. Minden mérnöki réteg esetében gazdasági, szabványok, szabályozások és a legújabb fejlesztések szempontjai merülnek fel. Ez az első alkalom, hogy egy olyan tanfolyam kínálkozik, amely az IoT mérnöki aspektusainak minden kritikus elemét áttekinti.

Összefoglaló

Egy haladó képzési program, amely az Internet of Things legújabb fejlesztéseit mutatja be

Több technológiai területet átfogva fejleszti az IoT rendszer és annak összetevőinek ismeretét, valamint azt, hogyan segítheti a vállalkozásokat és szervezeteket.

Élő bemutatók modell IoT alkalmazásokról, amelyek gyakorlati IoT telepítéseket mutatnak be különböző ipari területeken, például az Ipari IoT, Okos Városok, Kiskereskedelem, Utazás & Szállítás, valamint csatlakoztatott eszközök és tárgyak használati esetei

Célközönség

Vezetők, akik a vállalatuk üzleti és működési folyamataiért felelősek, és szeretnék megismerni, hogyan használhatják ki az IoT-t, hogy rendszereiket és folyamataikat hatékonyabbá tegyék.

Vállalkozók és befektetők, akik új vállalkozásokat szeretnének építeni, és jobban meg szeretnék érteni az IoT technológiai környezetét, hogy hatékonyan kihasználhassák azt.

Az Internet of Things vagy IoT piaci értékére vonatkozó becslések óriásiak, hiszen definíció szerint az IoT egy integrált és elterjedt eszköz-, érzékelő- és számítási réteg, amely átfogja a teljes fogyasztói, vállalatközi és kormányzati iparágakat. Az IoT egyre nagyobb számú kapcsolatot fog jelenteni: 1,9 milliárd eszköz ma, és 9 milliárd 2018-ra. Akkoriban ez nagyjából megegyezik az okostelefonok, okos TV-k, tabletek, hordozható számítógépek és PC-k együttes számával.

A fogyasztói térben számos termék és szolgáltatás már átlépte az IoT határát, beleértve a konyhai és háztartási készülékeket, parkolást, RFID-t, világítást és fűtési termékeket, valamint számos alkalmazást az Ipari Internetben.

Azonban az IoT mögöttes technológiái nem újak, hiszen az M2M kommunikáció már az Internet születése óta létezik. Azonban az elmúlt években az olcsó vezeték nélküli technológiák megjelenése és az okostelefonok és tabletek robbanásszerű elterjedése minden otthonban vezetett az IoT jelenlegi iránti kereslethez.

Az IoT üzleti lehetőségeinek korlátlansága miatt számos kis- és középvállalkozó ugrott az IoT aranyláz vonatára. Emellett a nyílt forráskódú elektronika és IoT platformok megjelenése miatt az IoT rendszerek fejlesztésének és a nagy mennyiségű gyártásuk kezelésének költségei egyre inkább elérhetővé válnak. A meglévő elektronikai termékek tulajdonosai nyomást éreznek, hogy eszközeiket integrálják az Internethez vagy mobilalkalmazásokhoz.

Ez a képzés egy új iparág technológiai és üzleti áttekintését célozza, hogy az IoT rajongók/vállalkozók megérthessék az IoT technológia és üzlet alapjait.

Kurzuscél

A kurzus fő célja, hogy bemutassa az új technológiai lehetőségeket, platformokat és IoT implementációs esettanulmányokat otthon- és városautomatizálásban (okos otthonok és városok), Ipari Internetben, egészségügyben, kormányzati területeken, mobilhálózatokban és más területeken.

Az IoT összes elemének alapvető bemutatása – Mechanika, Elektronika/érzékelő platform, Vezeték nélküli és vezetékes protokollok, Mobil és elektronika integráció, Mobil és vállalati integráció, Adatelemzés és Teljes vezérlési sík

M2M vezeték nélküli protokollok az IoT-hez – WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Mikor és hol melyiket használjuk?

Mobil/Asztali/Web alkalmazás – regisztráció, adatgyűjtés és vezérlés – Elérhető M2M adatgyűjtési platformok az IoT-hez – Xively, Omega és NovoTech stb.

Biztonsági kérdések és biztonsági megoldások az IoT-hez

Nyílt forráskódú/kereskedelmi elektronikai platformok az IoT-hez – Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC stb.

Nyílt forráskódú/kereskedelmi vállalati felhőplatformok AWS-IoT alkalmazásokhoz, Azure-IOT, Watson-IOT felhő, valamint egyéb kisebb IoT felhők

Néhány gyakori IoT eszköz üzleti és technológiai tanulmányozása, például otthonautomatizálás, füstjelző, járművek, haditechnika, otthoni egészségügy stb.

A többi technológiával ellentétben az IoT sokkal összetettebb, szinte minden mérnöki ágat magába foglal – mechanika, elektronika, firmware, middleware, felhő, elemzés és mobil. Minden mérnöki réteghez kapcsolódik a gazdasági szempontok, szabványok, szabályozások és a fejlődő állapot. Ez az első alkalom, hogy egy szerény kurzus kínálja ezeknek az IoT-mérnöki kritikus szempontoknak a teljes körű áttekintését.

A gyártási szakemberek számára a legfontosabb szempont az Ipari Internet of Things területén bekövetkezett fejlesztések megértése, amely magában foglalja a prediktív és preventív karbantartást, a gépek állapotalapú monitorozását, a termelési optimalizálást, az energiaoptimalizálást, a beszállítói lánc optimalizálását és a gyártási eszközök üzemidejét stb.

Összefoglaló

• Egy fejlett képzési program, amely az Internet of Things legújabb állapotát mutatja be az okos gyárakban.
• Több technológiai területet átfog, hogy felhívja a figyelmet egy IoT rendszerre és annak összetevőire, valamint arra, hogyan segítheti a gyártási menedzsereket.
• Élő bemutató a modell IIoT alkalmazásokról okos gyárak számára.

Célközönség

• Menedzserek, akik felelősek az üzleti és működési folyamatokért a saját gyártó szervezeteikben, és szeretnék megismerni, hogyan használhatják ki az IoT-t a rendszereik és folyamataik hatékonyságának növelésére.

Időtartam 3 nap (napi 8 óra)

Az Internet of Things vagy IoT piaci értékének becslései hatalmasak, hiszen definíció szerint az IoT egy integrált és elterjedt eszköz-, érzékelő- és számítási réteg, amely az egész fogyasztói, üzleti és kormányzati iparágakat lefedi. Az IoT egyre nagyobb számú kapcsolatot fog jelenteni: jelenleg 1,9 milliárd eszköz, és 2018-ra 9 milliárd. Ez az évben nagyjából megegyezik az okostelefonok, okostévék, tabletek, hordozható számítógépek és PC-k összesített számával.

A fogyasztói térben sok termék és szolgáltatás már átlépett az IoT-ba, beleértve a konyhai és háztartási készülékeket, parkolást, RFID-t, világítást és fűtési termékeket, valamint számos alkalmazást az Ipari Internetben.

Azonban az IoT mögötti technológiák semmi újat nem jelentenek, hiszen az M2M kommunikáció már az internet születése óta létezik. Az elmúlt években azonban az olcsó vezeték nélküli technológiák megjelenése és az okostelefonok és tabletek robbanásszerű elterjedése minden otthonban hozzájárult az IoT jelenlegi keresletéhez.

Az Ipari IoT, vagy IIoT a gyártásban már 2014 óta széles körben használatban van, és azóta számos IIoT innováció történt. Ez a kurzus bemutatja az Ipari IoT területén bekövetkezett összes fontos innovációt.

Ez a képzés egy új iparág technológiai és üzleti áttekintését célozza meg, hogy az IoT-rajongók/vállalkozók megérthessék az IoT technológia és üzlet alapjait.

Kurzuscél

A kurzus fő célja, hogy bemutassa az új technológiai lehetőségeket, platformokat és esettanulmányokat az IoT megvalósításáról az okos gyárakban a gyártási szektorok számára.

1. Néhány gyakori IIoT platform, például a Siemens MindSphere és az Azure IoT üzleti és technológiai tanulmányozása.
2. Nyílt forráskódú /kereskedelmi vállalati felhőplatformok AWS-IoT alkalmazásokhoz, Azure-IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT felhő, valamint más kisebb IoT felhők mellett.
3. Nyílt forráskódú/kereskedelmi elektronikai platformok IoT-hez – Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC stb.
4. Biztonsági kérdések és biztonsági megoldások az IIoT számára.
5. Mobil/asztali/webes alkalmazás – regisztráció, adatgyűjtés és vezérlés –
6. M2M vezeték nélküli protokollok IoT-hez – WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: Mikor és hol érdemes melyiket használni?
7. Az IoT összes elemének alapvető bemutatása – mechanika, elektronika/érzékelő platform, vezeték nélküli és vezetékes protokollok, mobil és elektronika integráció, mobil és vállalati integráció, adatelemzés és teljes vezérlési sík.

A gép-gép kommunikáció (M2M) a hálózatra kapcsolt mechanikus vagy elektronikus eszközök közötti közvetlen automatizált kommunikációt jelenti.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megismerhetik az NB-IoT (más néven LTE Cat NB1) különböző aspektusait, miközben kifejlesztenek és üzembe helyeznek egy NB-IoT alapú mintaalkalmazást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az NB-IoT különböző összetevőit és megérteni, hogyan illeszkednek egymáshoz egy ökoszisztéma kialakításához.
• Megérteni és elmagyarázni az NB-IoT eszközökbe épített biztonsági funkciókat.
• Kifejleszteni egy egyszerű alkalmazást az NB-IoT eszközök nyomon követésére.

A ThingsBoard egy nyílt forráskódú IoT platform, amely eszközkezelést, adatgyűjtést, feldolgozást és vizualizációt kínál IoT megoldásaihoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatják a ThingsBoard-ot IoT megoldásaikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A ThingsBoard telepítésére és konfigurálására
• Megérteni a ThingsBoard funkcióinak és architektúrájának alapjait
• IoT alkalmazások készítésére a ThingsBoard segítségével
• A ThingsBoard integrálására Kafka-val a telemetriás eszközadatok útválasztásához
• A ThingsBoard integrálására Apache Spark-kal több eszköz adatainak aggregálásához

Célközönség

• Szoftvermérnökök
• Hardvermérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

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

Megjegyzés

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