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Pregrabado
Using Shelly Devices with Amazon AWS
Precio regular
47,90 €
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“Uso de Shelly Dispositivos con Amazon AWS” es un curso práctico y autodidacta desarrollado por Shelly Academy en colaboración con SoftUni Global. Esta formación de nivel avanzado se centra en la integración de Shelly dispositivos con AWS para permitir la automatización, la supervisión y el análisis escalables basados en la nube.
A lo largo de cuatro sesiones pregrabadas, explorarás cómo connect Shelly dispositivos de forma segura a AWS mediante MQTT y aprenderás a crear automatizaciones basadas en eventos utilizando AWS Lambda y el motor de reglas de IoT. También aprenderás a gestionar y almacenar sus datos mediante Timestream, organizar dispositivos en entornos estructurados con SiteWise y crear paneles con Managed Grafana.
Tanto si implementas Shelly en un edificio inteligente, un entorno industrial o un hogar inteligente, este curso te proporcionará las herramientas para gestionar los flujos de datos, detectar anomalías y visualizarlo todo en tiempo real.
Prepárate para llevar tus automatizaciones de Shelly a la nube y mucho más allá.
Haz clic aquí para consultar los Términos y condiciones.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las diferencias entre las distintas generaciones de productos Shelly?
¿Es posible utilizar el dispositivo sin un hub?
Detalles del curso
Período
Curso autodidacta
Language
Inglés
Habilidades que adquirirás
- Familiarízate con la conexión segura de dispositivos Shelly basados en MQTT a AWS IoT Core.
- Aprende a almacenar y acceder a datos de dispositivos en tiempo real mediante servicios clave de AWS.
- Usa AWS Lambda para automatizar acciones y gestionar los datos faltantes cuando sea necesario.
- Crea paneles útiles con Amazon Managed Grafana y explora los datos mediante SiteWise.
- Trabaja con métricas históricas y configura alertas para respaldar el mantenimiento predictivo.
- Configura flujos de datos basados en la nube para gestionar y procesar datos de dispositivos Shelly.
¿Cómo inscribirse en el curso?
¿Para quién es este curso?
Solución de IoT
Desarrolladores de TI
Desarrolladores
En este curso
Nos hemos asociado con SoftUni, una academia de software líder a nivel mundial, para garantizar que recibas una educación y orientación de primer nivel por parte de profesionales del sector.
Introducción a AWS IoT y la comunicación MQTT
Descripción general de AWS IoT Core y su función en los ecosistemas de IoT
Conexión de dispositivos Shelly a AWS IoT mediante MQTT
Uso de certificados de dispositivos para una comunicación segura
Ejecución de llamadas a procedimientos remotos (RPC) mediante MQTT
Realización de ejercicios prácticos para poner en práctica los nuevos conocimientos
Automatización en la nube con AWS IoT Rules Engine y Lambda
Enrutamiento de datos de dispositivos con AWS IoT Rules Engine
Creación de lógica basada en eventos con AWS Lambda
Realización de ejercicios prácticos para aplicar los nuevos conocimientos
Trabajo con datos de dispositivos en la nube de AWS
Registrar y analizar métricas basadas en el tiempo con Amazon Timestream
Organizar datos estructurados de dispositivos con Amazon SiteWise
Crear paneles en tiempo real con Amazon Managed Grafana
Realizar ejercicios prácticos para poner en práctica los nuevos conocimientos
Mantenimiento predictivo con servicios de AWS
Uso de Amazon SiteWise para modelar activos y calcular métricas de mantenimiento
Exploración de patrones históricos y anomalías mediante Amazon Q
Solución para detectar comportamientos anómalos de los dispositivos mediante datos históricos
Realización de ejercicios prácticos para aplicar los nuevos conocimientos
Meet Your Trainers
Simeon Monov
Assistant Professor & Senior Software Developer
Simeon Monov is an assistant professor at Plovdiv University 'Paisii Hilendarski' and senior software developer and technical lead. Simeon holds a PhD in Computer Science and has a solid background in algorithms and information systems. Simeon teaches machine learning, data analytics, algorithms and data structures and object-oriented programming at Plovdiv University and has over twenty years of experience in software development and design. He worked for 13 years at the IBM Silicon Valley Lab.