Microsoft Azure IoT izstrāde

Zināšanu un prasmju pilnveide par Azure IoT risinājuma mākoņa un perifērijas daļas izstrādi un uzturēšanu. Mācību ietvaros tiek ietverts pilnīgu Azure IoT pakalpojumu, piemēram, IoT Hub, ierīču nodrošināšanas pakalpojumu, Azure Stream Analytics, Time Series Insights un citu, apskats.

Azure IoT izstrādātāji, kuri ir atbildīgi par ieviešanu un kodēšanu, kas nepieciešama, lai izveidotu un uzturētu IoT risinājuma mākoņa un perifērijas daļu.

Papildus ierīču konfigurēšanai un uzturēšanai, izmantojot Azure IoT pakalpojumus un citus Microsoft rīkus, IoT izstrādātājs arī iestata fiziskās ierīces un ir atbildīgs par ierīču uzturēšanu visā to dzīves ciklā.

IoT izstrādātājs sadarbojas ar datu inženieriem un citām ieinteresētajām personām, lai nodrošinātu veiksmīgu biznesa integrāciju. IoT izstrādātājiem jābūt pamata programmēšanas prasmēm vismaz vienā Azure atbalstītā valodā, tostarp C#, Node.js, C, Python vai Java.

• Izveidot, konfigurēt un pārvaldīt Azure IoT centrmezglu.
• Izveidot drošu divvirzienu saziņu starp ierīcēm un IoT centrmezglu.
• Ieviesiet ziņojumu apstrādi, izmantojot IoT centrmezgla maršrutēšanu un Azure Stream Analytics.
• Konfigurēt savienojumu ar Time Series Insights un atbalstīt biznesa integrācijas prasības.
• Ieviesiet IoT Edge scenārijus, izmantojot tirgus moduļus un dažādus Edge vārteju modeļus.
• Ieviesiet IoT Edge scenārijus, kuriem nepieciešama pielāgotu moduļu un konteineru izstrāde un izvietošana.
• Ieviesiet ierīču pārvaldību, izmantojot ierīču dvīņus un tiešās metodes.
• Ieviesiet risinājumu uzraudzību, reģistrēšanu un diagnostikas testēšanu.
• Atpazīt un risināt drošības problēmas, kā arī ieviesiet Azure drošības centru IoT.
• Izveidot Azure digitālo dvīņu risinājumu, kas integrē augšupējos un lejupējos pakalpojumus.
• Izveidot IoT risinājumu, izmantojot Azure IoT Central, un atpazīstiet SaaS iespējas IoT.

• Izpratne par mākoņrisinājumiem, kā arī pamazināšanas par PaaS, SaaS un IaaS ieviešanu.
• Pieredze programmatūras izstrādē (pieredzei nav jābūt profesionālā līmenī).
• Pieredze datu apstrādē, vēlamas zināšanas par to uzglabāšanu un sistematizēšanu.

Papildu noderīgi resursi: 

• Bezmaksas tiešsaistes resursi: Azure pamati (https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/azure-fundamentals/).
• Instruktora vadītas mācības: Azure pamati (https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/courses/az-900t01).

Elektroniski mācību materiāli pieejami Microsoft Learn mācību vidē
(piekļuve praktisko darbu videi 180 dienas pēc mācību uzsākšanas).

AZ-220 sertifikācijas eksāmens (eksāmena kārtošana jau ir iekļauta mācību cenā).

1. Ievads par IoT un Azure IoT pakalpojumiem

Lekcijas

• Ievads par IoT risinājumu arhitektūru.
• IoT aparatūra un mākoņpakalpojumi.
• Kursā paredzēto laboratorijas darbu pārskats.

Laboratorijas darbs: Darba uzsākšana ar Azure.

Laboratorijas darbs: Darba uzsākšana ar Azure IoT Services.

2. Ierīces un to saziņa

Lekcijas

• IoT Hub koncepti.
• IoT Device dzīvescikla koncepti.
• IoT Developer rīki.
• Ierīču konfigurēšana un komunikācija.

Laboratorijas darbs: IoT ierīces savienošana ar Azure.

Laboratorijas darbs: Izstrādes vides iestatīšana.

3. Ierīču darbības nodrošināšana plašā mērogā

Lekcijas

• Ierīču nodrošināšanas pakalpojuma termini un koncepcijas.
• Ierīču nodrošināšanas pakalpojuma konfigurēšana un pārvaldība.
• Ierīču nodrošināšanas uzdevumi.

Laboratorijas darbs: Ierīču individuāla reģistrēšana DPS.

Laboratorijas darbs: Ierīču automātiska reģistrēšana DPS.

4. Ziņojumu apstrāde un analītika 

Lekcijas

• Ziņojumi un ziņojumu apstrāde.
• Papildapsvērumi par IoT Hub ziņapmaiņu.
• Datu glabāšana un Lambda arhitektūra.
• Azure funkcijas un analītika.

Laboratorijas darbs: Ierīces ziņojuma maršrutēšana.

5. Ieskati un biznesa integrācija 

Lekcijas

• Biznesa integrācija IoT risinājumiem.
• Datu vizualizēšana, izmantojot Time Series Insights.
• Datu vizualizēšana, izmantojot Power BI.

Laboratorijas darbs: IoT Hub integrācija ar Event Grid.

Laboratorijas darbs: Laika zīmogu datu izpēte un analīze, izmantojot laika sēriju ieskatus.

6. Azure IoT Edge izvietošanas process

Lekcijas

• Ievads par Azure IoT Edge.
• Edge izvietošanas process.
• Gateway ierīces.

Laboratorijas darbs: IoT vārtejas ieviešana.

Laboratorijas darbs: Ievads IoT Edge izvietošanā.

7. Azure IoT Edge moduļi un konteineri

Lekcijas

• Pielāgotu Edge moduļu izstrāde.
• Bezsaistes un lokālā krātuve.

Laboratorijas darbs: Pielāgota Edge moduļa izstrāde un izvietošana.

Laboratorijas darbs: Ierobežota tīkla un bezsaistes scenāriju ieviešana IoT Edge.

8. Ierīču pārvaldība

Lekcijas

• Ievads par IoT ierīču pārvaldību.
• IoT un IoT Edge ierīču pārvaldība.
• Ierīču pārvaldība un mērogošana.

Laboratorijas darbs: Automātiskas ierīču pārvaldības ieviešana.

Laboratorijas darbs: Ierīču pārvaldība, izmantojot ierīču dvīņus un citas metodes.

9. Risinājumu testēšana, diagnostika un reģistrēšana 

Lekcijas

• Uzraudzība un reģistrēšana.
• Problēmu novēršana.

Laboratorijas darbs: IoT Hub monitoringa konfigurēšana.

10. Azure drošības centrs un IoT drošības apsvērumi

Lekcijas

• Drošības pamati IoT risinājumiem.
• Ievads Azure Defender IoT.
• Drošības uzlabošana ar Azure Defender IoT aģentiem.

Laboratorijas darbs: Azure Defender ieviešana IoT.

11. Izstrāde ar Azure digitālajiem dvīņiem

Lekcijas

• Ievads par Azure digitālajiem dvīņiem.
• Ievads par ADT risinājumu izstrādi.
• ADT uzraudzība un problēmu novēršana.

Laboratorijas darbs: Azure digitālo dvīņu risinājumu izstrāde.

12. IoT risinājumu izstrāde ar IoT Central:

Lekcijas

• Ievads par IoT Central.
• Ierīču veidņu izveide un pārvaldība.
• Ierīču pārvaldība Azure IoT Central.
• Uzņēmējdarbības integrācija un datu analīze.