Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass - przetwarzanie brzegowe

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Internet rzeczy generuje petabajty danych każdego dnia — od sensorów przemysłowych monitorujących produkcję, przez systemy budynkowe zarządzające energią, po floty pojazdów przesyłające dane telemetryczne. Przesyłanie wszystkich danych do chmury jest kosztowne, powolne i często niepraktyczne. AWS IoT Greengrass przenosi możliwości chmury Amazon do urządzeń brzegowych, umożliwiając lokalne przetwarzanie danych, wykonywanie funkcji Lambda, machine learning na brzegu i synchronizację z chmurą tylko wtedy, gdy to konieczne.

To trzydniowe szkolenie zaawansowane poświęcone jest implementacji rozwiązań przetwarzania brzegowego z wykorzystaniem AWS IoT Greengrass. Program systematycznie rozwija wiedzę uczestników w zakresie projektowania i wdrażania systemów wymagających przetwarzania danych blisko ich źródła. Obejmuje architekturę AWS IoT Greengrass z komponentami i wdrażaniem środowiska, programowanie funkcji brzegowych z tworzeniem funkcji Lambda, lokalnym przetwarzaniem danych i machine learning na brzegu, bezpieczeństwo i niezawodność z zabezpieczaniem komunikacji, certyfikatami i monitoringiem systemu oraz integrację i wdrożenie z synchronizacją z chmurą, aktualizacjami komponentów i diagnostyką. Szkolenie wykorzystuje rzeczywiste scenariusze wdrożeniowe z systemów przemysłowych.

Szkolenie skierowane jest do architektów rozwiązań IoT, inżynierów systemów wbudowanych, programistów aplikacji brzegowych oraz DevOps Engineers pracujących z systemami IoT.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT specjalizuje się w zaawansowanych szkoleniach z technologii AWS i rozwiązań IoT. Zamiast teoretycznych wykładów, uczestnicy od pierwszego dnia pracują z AWS IoT Greengrass — wdrażają środowisko, tworzą funkcje Lambda, implementują machine learning na brzegu, konfigurują synchronizację z chmurą i testują mechanizmy niezawodności.

Trenerzy z doświadczeniem w projektach IoT i edge computing prowadzą zajęcia w małych grupach, pokazując nie tylko jak działa platforma, ale przede wszystkim jak efektywnie łączyć możliwości przetwarzania lokalnego z zasobami chmurowymi w kontekście systemów przemysłowych. Po zakończeniu trzydniowego programu każdy uczestnik potrafi samodzielnie projektować i wdrażać rozwiązania edge computing, implementować machine learning na urządzeniach brzegowych i zarządzać bezpieczeństwem systemów brzegowych. Z ponad 500 ekspertami w naszej sieci wiemy, jak skutecznie przekazywać wiedzę techniczną w praktyczny, przystępny sposób.