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The Internet of Things: Tecnologie e problematiche

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Descrizione
Per molti, Internet of Things rappresenta lo stadio evolutivo finale della rete dove macchine, applicazioni e persone generano e si scambiano informazioni con lo scopo di fornire nuovi servizi e di creare nuovo business. L’implementazione di IoT richiede competenze eterogenee che spaziano dalla conoscenza del dominio di applicazione alla conoscenza delle architetture internet, dalla realizzazione di sensori hardware alla capacità di analizzare i dati da essi prodotti. Le tecnologie e gli strumenti per implementare IoT sono molteplici e devono essere scelte secondo le necessità del business. Questo corso vuole fornire le basi per l’introduzione di progetti IoT in azienda descrivendone le funzionalità, le architetture e le tecnologie disponibili.
Gli argomenti sono descritti tramite l’esposizione di casi di studio reali.

Destinatari

  • Capi progetto
  • Analisti
  • Progettisti
  • Sviluppatori
  • Chiunque sia interessato ad approfondire i concetti relativi a IoT

Prerequisiti

Conoscenze base sulle tecnologie Internet e sulle applicazioni distribuite.

Contenuti

  • Introduzione – Che cosa sono Internet of Things, Internet of People e Internet of Everythings; concetti fondamentali; vantaggi e svantaggi; stato dell’arte e diffusione di IoT; che cosa si può fare con IOT?
  • Architettura di IoT – modelli e pattern architetturali; message exchange pattern; fornitori e fruitori dei dati;
  • I data provider – sensori, macchine, applicazioni, social; anatomia di un data provider (es. sensore); tecnologie per l’implementazione dei sensori: non solo Arduino;
  • Memorizzazione ed elaborazione delle informazioni: tipologia di dati (strutturati, non strutturati, semi-strutturati); utilizzo di Big Data Store e di database NoSQL; governo dei dati e delle informazioni; elaborazione in real rime con Complex Event Processor; Big Data Analytics;
  • Machine to Machine communication – formati dei messaggi; protocolli per IoT (STOMP, MQTT, http,…);
  • Fruizione dei dati: come ricevere il dato; data visualization;
  • Integrazione con i sistemi aziendali esistenti – architetture di integrazione; strumenti utilizzabili;
  • Problematiche di sicurezza e privacy – trasmissione e memorizzazione sicura dei dati; tecnologie per la gestione della sicurezza (es. Oauth);
  • Casi di studio ed esempi pratici.

Durata

2 giorni

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