Développer des applications IoT/ LoraWAN en Python.

Présentation

Aperçu de formation

L’objectif de cette session et de comprendre l’architecture typique d’un réseau IoT et mettre en place une chaîne IoT complète, depuis la remontée d’informations émises par des capteurs connectés LPWAN jusqu’à la DataVisualization en passant par la collecte Cloud/BigData et l’exploitation logicielle. Les travaux pratiques sont réalisés en Python, sur matériels de type Pycom et/ou Raspberry Pi.

Objectifs

– Comprendre ce qu’est l’Internet des Objets
– Maîtriser les schémas d’architecture sous-jacents
– Connaître différents technologies réseau pour l’IoT, et en utiliser certains mécanismes de base
– Maîtriser les concepts Lora et LoraWAN, et mettre en oeuvre une mote et un gateway
– Prototyper une solution communicante LoraWAN sur base micro-contrôleur ou Raspberry
– Réaliser et utiliser des composants logiciels d’exploitation des données issues des capteurs

Public cible

Développeur, architecte ou responsable technique.

Programme

    Introduction à l’Internet des Objets.
    Présentation des concepts associés à l’IoT.
    – Concepts de base IoT. Liens avec M2M. Architectures IoT.
    – Problématiques de la communication et de l’énergie
    – Les offres et acteurs.
    – Les nouveaux réseaux dédiés IoT.

    Architectures IoT
    Architectures matérielles et logicielles spécifiques IoT.
    – Schéma général d’architecture, des capteurs aux serveurs.
    – Les systèmes d’exploitation adaptés à l’IoT (Linux, Raspbian, Win10 IoT…)..
    – Liens avec les différents Cloud (MS Azure IoT…)..
    – Sécurité et confidentialité des données, respect de la vie privée.
    – Les différents types de réseaux disponibles: réseaux privés, réseaux opérateurs.

    Réseaux et détections de proximité.
    Les moyens de communication spécifiques IoT.
    – Panorama des technologies disponibles: Wi-Fi, Bluetooth, NFC, RFID…
    – Echanges avec Bluetooth (BLE) et Wi-Fi Direct.
    – Fonctionnement des systèmes RFID et NFC (tag et lecteur).
    – Les possibilités offertes par les Smartphones.
    TP: client-serveur bluetooth, détection NFC

    Le réseau LPWAN.
    Spécificités des réseaux dédiés IoT.
    – Les spécificités des réseaux IoT (distance, positionnement des équipements, autonomie).
    – Caractéristiques des réseaux LPWAN. Etude de SigFox et LoRaWan. Quelle programmation ?.
    – Réseaux privés ou publics. Les opérateurs.
    – Sécuriser un réseau IoT.

    LoRa et LoRaWAN.
    Présentation du standard LoRa/LoRaWAN.
    – La modulation radio LoRa et la spécification LoRaWAN. L’architecture générale d’un réseau LoRaWAN.
    – Les classes A-B-C d’équipements (« mote ») et les mécanismes ABP et OTAA d’inscription sur le réseau.
    – Les fonctions des concentrateurs (« gateways ») et des serveurs réseaux et applicatifs.
    – Sécuriser un réseau LoRaWAN.
    TP: utilisation d’une mote ABP ou OTA, paramétrage d’un concentrateur, configuration d’un serveur (clés).

    Le prototypage.
    Solutions pour prototyper un objet connecté.
    – Présentation des solutions Arduino et Raspberry.
    – Les possibilités Arduino Hardware (capteurs, shield, GPIO) et la programmation embarquée.
    – Les environnements disponibles sur Raspberry et le lien avec Arduino.
    – Le choix d’un système d’exploitation et des outils de développement.
    – Les micro-contrôleurs sur base Python et leur intérêt.
    TP: réalisation d’une mote ABP ou OTAA sur Lopy en Python, utilisation de capteurs sur bus UART, SPI ou I2C, configuration d’un concentrateur sur base Pycom Lopy en Python.

    Exploitation logicielle.
    Solutions pour exploiter les données des capteurs IoT.
    – Les brokers de messages adaptés IoT (MQTT).
    – Les APIs de type REST et outils de développement.
    – Les solutions d’injection de données dans une base NoSQL BigData.
    – Les différents Cloud (Google Cloud Platform, ThingPlus…).
    – Les moyens logiciels permettant de sécuriser une solution IoT.
    – Les techniques de Data Visualization.
    TP: ajout de messages LoRaWAN dans un broker MQTT (local ou cloud), extraction et visualisation avec Apache

De Plus

Digital Finance

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