Format
Pre-recorded
Using Shelly Devices with Amazon AWS
Prezzo di listino
47,60 €
Prezzo scontato
47,60 €
Prezzo di listino
Prezzo unitario
per
IVA inclusa
Spese di spedizione calcolate al check-out.
Disponibile
"Using Shelly Devices With Amazon AWS” is a self-paced, hands-on course developed by Shelly Academy in collaboration with SoftUni Global. This advanced-level training focuses on integrating Shelly devices with AWS to enable scalable, cloud-based automation, monitoring, and analytics.
Over the course of four pre-recorded sessions, you will explore how to connect Shelly devices securely to AWS using MQTT, learn how to create event-driven automations using AWS Lambda and IoT Rules Engine. You'll also learn how to manage and store their data using Timestream, organize devices into structured environments with SiteWise and build dashboards with Managed Grafana.
Whether you're deploying Shelly in a smart building, industrial setting, or smart home, this course will give you the tools to manage data flows, detect anomalies, and visualize everything in real time.
Get ready to bring your Shelly automations to the cloud, and beyond.
Click here to view the Terms and Conditions.
DOMANDE FREQUENTI
Quali sono le differenze tra le diverse generazioni di prodotti Shelly?
Is it possible to use the device without a hub?
Dettagli del corso
Periodo
Self-paced course
Lingua
English
Competenze che acquisirai
Familiarizzati con la connessione sicura dei dispositivi Shelly basati su MQTT ad AWS IoT Core.Impara a memorizzare e accedere ai dati in tempo reale dei dispositivi utilizzando i principali servizi AWS.Usa AWS Lambda per automatizzare azioni e gestire i dati mancanti quando necessario.Crea dashboard utili con Amazon Managed Grafana ed esplora i dati con SiteWise.Lavora con metriche storiche e configura avvisi per supportare la manutenzione predittiva.Configura flussi di dati basati sul cloud per gestire e processare i dati dei dispositivi Shelly.
Come iscriversi al corso?
Chi è il destinatario di questo corso?
IoT Soluzione
Sviluppatori IT
Sviluppatori
In questo corso
Abbiamo collaborato con SoftUni, un'accademia di software leader a livello globale, per garantire che tu riceva un'educazione di alto livello e una guida da professionisti del settore.
Introduzione ad AWS IoT e comunicazione MQTT
Panoramica di AWS IoT Core e del suo ruolo negli ecosistemi IoT Connessione dei dispositivi Shelly ad AWS IoT utilizzando MQTT Utilizzo di certificati dispositivo per una comunicazione sicura Esecuzione di Remote Procedure Calls (RPC) tramite MQTT Esercizi pratici per mettere in pratica le nuove conoscenze
Automazione cloud con AWS IoT Rules Engine e Lambda
Instradamento dei dati dei dispositivi con AWS IoT Rules Engine Creazione di logiche basate su eventi utilizzando AWS Lambda Esecuzione di esercizi pratici per mettere in pratica le nuove conoscenze
Lavorare con i dati dei dispositivi nel cloud AWS
Registrazione e analisi di metriche basate sul tempo con Amazon Timestream Organizzazione dei dati strutturati dei dispositivi con Amazon SiteWise Creazione di dashboard in tempo reale con Amazon Managed Grafana Esecuzione di esercizi pratici per mettere in pratica le nuove conoscenze"
Manutenzione Predittiva con i Servizi AWS
Utilizzo di Amazon SiteWise per modellare gli asset e calcolare le metriche di manutenzione Esplorazione di modelli storici e anomalie utilizzando Amazon Q Soluzione per rilevare comportamenti anomali dei dispositivi utilizzando dati storici Esercizi pratici per mettere in pratica le nuove conoscenze
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.
