IoT Security Architecture Training Course

Mục tiêu của khóa đào tạo là giải thích mạng 5G là gì và nó có tác động như thế nào đến các công nghệ thông minh. Tôi muốn trình bày cả ưu điểm và nhược điểm của các mối quan hệ công nghệ này (5G / IoT) và cho bạn thấy các hướng phát triển của mạng, vốn đã được dành riêng cho thế giới thông minh ngay từ đầu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư mong muốn bảo vệ xe kết nối khỏi các cuộc tấn công mạng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai bảo mật mạng trong hệ thống ô tô.
• Lựa chọn các công nghệ, công cụ và phương pháp phù hợp nhất.

Những tiến bộ trong công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức kinh doanh được thực hiện trong nhiều ngành, bao gồm cả chính phủ. Go Việc tạo và lưu trữ dữ liệu chính phủ đang gia tăng do sự phát triển nhanh chóng của thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến và thiết bị thông minh, các giải pháp điện toán đám mây và cổng thông tin hướng tới công dân. Khi thông tin số mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và tiêu hủy thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ chụp, tìm kiếm, khám phá và phân tích mới đang giúp các tổ chức có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu phi cấu trúc của họ. Thị trường chính phủ đang ở một bước ngoặt, nhận ra rằng thông tin là một tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng các yêu cầu nhiệm vụ. Khi các nhà lãnh đạo chính phủ nỗ lực phát triển các tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ thành công, họ đang đặt nền móng để tương quan các mối phụ thuộc giữa các sự kiện, con người, quy trình và thông tin.

Các giải pháp chính phủ có giá trị cao sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của các công nghệ đột phá nhất:

• Thiết bị di động và ứng dụng
• Dịch vụ đám mây
• Công nghệ và mạng xã hội doanh nghiệp
• Big Data và phân tích

IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp CNTT sẽ đạt 5 nghìn tỷ đô la, lớn hơn khoảng 1,7 nghìn tỷ đô la so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ Nền tảng thứ 3 này. Về lâu dài, các công nghệ này sẽ là những công cụ quan trọng để đối phó với sự phức tạp của thông tin số ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra các quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mẫu được tiết lộ bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu - có liên quan và không liên quan, có cấu trúc và phi cấu trúc.

Nhưng để đạt được những thành tựu này đòi hỏi nhiều hơn là chỉ tích lũy một lượng lớn dữ liệu. “Để có ý nghĩa từ những khối lượng Big Data này, cần có các công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các luồng thông tin rộng lớn và đa dạng,” Tom Kalil và Fen Zhao của Văn phòng Khoa học và Công nghệ của Nhà Trắng đã viết trong một bài đăng trên Blog OSTP.

Nhà Trắng đã có một bước đi để giúp các cơ quan tìm kiếm các công nghệ này khi thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu đô la để tận dụng tối đa sự bùng nổ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Những thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như những lời hứa hẹn của nó. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải giảm thiểu giá trên mỗi megabyte lưu trữ và giữ dữ liệu trong tầm tay để người dùng có thể truy cập khi họ muốn và theo cách họ cần. Sao lưu một lượng lớn dữ liệu làm tăng thêm thách thức.

Phân tích dữ liệu hiệu quả là một thách thức lớn khác. Nhiều cơ quan sử dụng các công cụ thương mại cho phép họ sàng lọc qua núi dữ liệu, phát hiện các xu hướng có thể giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các giám đốc điều hành CNTT liên bang nghĩ rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ đô la đồng thời hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ.).

Các công cụ Big Data do chính phát triển cũng đang cho phép các cơ quan giải quyết nhu cầu phân tích dữ liệu của họ. Ví dụ: Nhóm Phân tích Dữ liệu Tính toán của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã cung cấp hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của mình cho các cơ quan khác. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra mối liên hệ có thể cảnh báo các bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các nhiệm vụ trần tục hơn, chẳng hạn như sàng lọc sơ yếu lý lịch để kết nối ứng viên với người quản lý tuyển dụng.

Insurtech (hay còn gọi là Bảo hiểm Số) đề cập đến sự hội tụ của bảo hiểm + các công nghệ mới. Trong lĩnh vực Insurtech, các "công ty bảo hiểm số" áp dụng các đổi mới công nghệ vào mô hình kinh doanh và vận hành của họ để giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao tính linh hoạt của hoạt động.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu rõ các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để mang lại sự chuyển đổi số trong tổ chức của họ và trong toàn ngành. Khóa đào tạo dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn, đồng thời thực hiện các bước đầu tiên trong việc xây dựng chiến lược Insurtech.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thảo luận về Insurtech và tất cả các thành phần của nó một cách thông minh và có hệ thống
• Xác định và làm rõ vai trò của từng công nghệ chính trong Insurtech.
• Soạn thảo một chiến lược tổng thể để triển khai Insurtech trong tổ chức của họ

Đối tượng

• Các công ty bảo hiểm
• Các nhà công nghệ trong ngành bảo hiểm
• Các bên liên quan trong lĩnh vực bảo hiểm
• Các chuyên gia tư vấn và nhà phân tích kinh doanh

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và các hoạt động nhóm nghiên cứu điển hình

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT và quản lý doanh nghiệp ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu tiềm năng của IoT và điện toán biên trong việc nâng cao hiệu quả, xử lý theo thời gian thực và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của IoT và điện toán biên, cũng như vai trò của chúng trong chuyển đổi số.
• Xác định các trường hợp sử dụng IoT và điện toán biên trong các ngành sản xuất, hậu cần và năng lượng.
• Phân biệt giữa kiến trúc và kịch bản triển khai điện toán biên và điện toán đám mây.
• Triển khai các giải pháp điện toán biên cho bảo trì dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, kiến trúc sư hệ thống và chuyên gia trong ngành ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI để nâng cao các ứng dụng IoT với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu thông minh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Thiết lập và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho các ứng dụng IoT.
• Triển khai xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra quyết định trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và các thực hành tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà quản lý sản phẩm và nhà phát triển muốn sử dụng Edge Computing để phi tập trung hóa việc quản lý dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất, tận dụng các thiết bị thông minh được đặt trên mạng nguồn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cơ bản của Edge Computing.
• Xác định các trường hợp sử dụng và ví dụ mà Edge Computing có thể được áp dụng.
• Thiết kế và xây dựng các giải pháp Edge Computing để xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm chi phí vận hành.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam giới thiệu các kiến trúc hệ thống, hệ điều hành, mạng, lưu trữ và các vấn đề mật mã cần được xem xét khi thiết kế các hệ thống nhúng an toàn.

Khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có kiến thức vững chắc về các nguyên tắc, mối quan tâm và công nghệ bảo mật. Quan trọng hơn, người tham gia sẽ được trang bị các kỹ thuật cần thiết để phát triển phần mềm nhúng an toàn và bảo mật.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng Federated Learning để tối ưu hóa các giải pháp IoT và điện toán biên.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và lợi ích của Federated Learning trong IoT và điện toán biên.
• Triển khai các mô hình Federated Learning trên các thiết bị IoT để xử lý AI phân tán.
• Giảm độ trễ và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường điện toán biên.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và các hạn chế về mạng trong hệ thống IoT.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho kỹ thuật viên dịch vụ, quản trị viên hệ thống hoặc bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách cài đặt, sử dụng và quản lý hệ thống bảo mật Honeywell đúng cách.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu các khái niệm về hệ thống và thành phần bảo mật Honeywell.
• Cài đặt và bảo trì hệ thống bảo mật Honeywell một cách chính xác.
• Sử dụng các công cụ bảo trì và bộ quản lý của Honeywell để điều khiển hệ thống bảo mật.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các kỹ sư muốn thiết lập, triển khai và quản lý một ứng dụng IoT an toàn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển và triển khai các ứng dụng để quản lý thiết bị IoT một cách an toàn.
• Tích hợp thiết bị IoT vào Cloud một cách an toàn.
• Tích hợp một ứng dụng IoT với cơ sở hạ tầng hiện có.

Internet of Things (IoT) là một lĩnh vực công nghệ mới nổi kết nối các vật thể vật lý và ứng dụng phần mềm không dây để cảm biến và điều khiển từ xa. Augmented Reality (AR) là một công nghệ cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách kết hợp các yếu tố ảo do máy tính tạo ra với môi trường thực tế. AR cho phép các doanh nghiệp cung cấp cho người dùng cái nhìn thời gian thực và thực tế về thông tin. Đây là hai công nghệ đang chứng kiến ​​tốc độ chấp nhận ngày càng tăng trên nhiều ngành công nghiệp.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của IoT và AR và áp dụng những kiến thức này vào hoạt động và chiến lược của tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của IoT và AR
• Tìm hiểu cách thức hoạt động của các công nghệ IoT và AR
• Hiểu cách các công nghệ IoT và AR có thể được áp dụng vào chiến lược kinh doanh của họ
• Make đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt về IoT và AR

Đối tượng

• Quản lý
• Doanh nhân

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ tìm hiểu về nhiều khía cạnh khác nhau của NB-IoT (còn được gọi là LTE Cat NB1) khi họ phát triển và triển khai một ứng dụng dựa trên NB-IoT mẫu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định các thành phần khác nhau của NB-IoT và cách chúng kết hợp với nhau để tạo thành một hệ sinh thái.
• Hiểu và giải thích các tính năng bảo mật được tích hợp trong các thiết bị NB-IoT.
• Phát triển một ứng dụng đơn giản để theo dõi các thiết bị NB-IoT.

ThingsBoard là một nền tảng IoT mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý thiết bị, thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho giải pháp IoT của bạn.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tích hợp ThingsBoard vào các giải pháp IoT của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình ThingsBoard
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các tính năng và kiến trúc ThingsBoard
• Xây dựng các ứng dụng IoT với ThingsBoard
• Tích hợp ThingsBoard với Kafka để định tuyến dữ liệu thiết bị đo từ xa
• Tích hợp ThingsBoard với Apache Spark để tổng hợp dữ liệu từ nhiều thiết bị

Đối tượng

• Kỹ sư phần mềm
• Kỹ sư phần cứng
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.