Ingeniería de Edge Computing para OT — contenedores, gateways, time-series y pipelines.
About us Ingeniería de Edge Computing para OT — contenedores, gateways, time-series y pipelines.
Ingeniería de Edge Computing para OT aplicada a plataformas aéreas integra contenedores ligeros, gateways inteligentes, time-series y pipelines de datos para optimizar el procesamiento distribuido en sistemas críticos de aviónica y telemetría. Este enfoque multidisciplinar aborda áreas troncales como SAA (Supervisión y Adquisición de Señales), RTOS, V&V (Verificación y Validación), modelado de IoT en tiempo real y protocolos seguros de comunicación. Los métodos incluyen despliegues con Docker y orquestadores como Kubernetes, integrando análisis de series temporales para el control en plataformas eVTOL y UAM, garantizando alta disponibilidad y baja latencia en entornos aeronáuticos exigentes.
El laboratorio especializado dispone de capacidades avanzadas para simulación HIL/SIL, pruebas de EMC/compatibilidad electromagnética y análisis de RTT (Round Trip Time) en redes edge. Se implementa trazabilidad conforme a normativa aplicable internacional, incluyendo estándares de DO-160 para ensayos ambientales y ARP4754A junto con ARP4761 para evaluación de riesgos y certificación funcional. Las competencias desarrolladas habilitan roles en ingeniería de sistemas, ciberseguridad OT, cloud native, desarrollo embedded y gestión de redes aeronáuticas.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Edge Computing, OT, contenedores, gateways, time-series, pipelines, avionica, eVTOL, UAM, HIL, DO-160, ARP4754A, ARP4761.
Ingeniería de Edge Computing para OT — contenedores, gateways, time-series y pipelines.
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Start date: 28-08-2026
- Available places: 8
325.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Edge Computing para OT: Contenedores, Gateways, Time-Series y Pipelines
To whom is our:
Ingeniería de Edge Computing para OT — contenedores, gateways, time-series y pipelines.
- Ingenieros/as con titulación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Electrónica o campos relacionados.
- Profesionales de Industria 4.0, Automatización Industrial, Sistemas SCADA, Robótica y Manufactura Inteligente.
- Expertos en OT (Operational Technology), TI/OT convergence, Edge Computing, y Cloud Computing que busquen profundizar.
- Arquitectos de sistemas, desarrolladores de software y administradores de redes con interés en Edge Computing.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación (Python, C/C++), redes de datos y sistemas operativos Linux; ES/EN B2+/C1. Se provee material de apoyo.
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
1.1 Introducción al Edge Computing en OT: definición, diferencias entre OT e IT y su relevancia para la operación industrial y naval
1.2 Arquitecturas de Edge en OT: capas, roles (dispositivos de borde, gateways, fog) e interacción con la nube y la planta
1.3 Contenedores en OT: uso de contenedores en entornos industriales, seguridad, ciclo de vida y endurecimiento
1.4 Gateways en OT: funciones, conectividad, protocolos industriales (OPC UA, MQTT, Modbus/TCP) y gestión segura
1.5 Series Temporales en OT: captura, almacenamiento y análisis de señales y eventos en tiempo real
1.6 Pipelines de datos en OT: diseño de flujos de ingestión, transformación, procesamiento y entrega de datos
1.7 Seguridad y cumplimiento en Edge OT: modelado de amenazas, endurecimiento, segmentación y monitoreo continuo
1.8 Gobernanza de datos en Edge OT: calidad, metadatos, trazabilidad, retención y políticas de datos
1.9 Casos de uso típicos en OT con Edge: monitorización de equipos, mantenimiento predictivo, control de procesos y alertas
1.10 Desafíos y métricas de éxito en Edge OT: KPIs, ROI, madurez de implementación y criterios de escalabilidad
2.2 Introducción al edge computing en entornos OT: por qué, beneficios y retos
2.2 Arquitecturas de referencia para OT: edge, fog, cloud; distribución de funciones
2.3 Componentes clave: contenedores, gateways, series temporales y pipelines
2.4 Roles de los actores: OT, IT, integradores, proveedores de tecnología
2.5 Tipos de datos en OT y requisitos de procesamiento en el extremo
2.6 Consideraciones de latencia, disponibilidad y resiliencia
2.7 Seguridad en el edge para OT: identidad, acceso, cifrado, endurecimiento
2.8 Gobernanza y gestión de cambios en entornos edge OT
2.9 Interoperabilidad y estándares: OPC UA, MQTT, CoAP, ISA-95/IEC 62443
2.20 Casos de uso y evaluación de impacto: ejemplos prácticos y métricas
3.3 Introducción a Edge Computing para OT: definición, alcance y beneficios en entornos navales
3.2 Arquitecturas de Edge para OT: contenedores, gateways y pipelines
3.3 Contenedores en OT: fundamentos, seguridad y despliegue en buques y puertos
3.4 Gateways en OT: roles, conectividad marítima y protocolos (MQTT, OPC UA, Modbus)
3.5 Series Temporales en OT: bases de datos TS, captura y almacenamiento de sensores marítimos
3.6 Pipelines de datos en OT: ingestión, procesamiento y entrega entre borde, centro y nube
3.7 Seguridad y cumplimiento en Edge OT: cifrado, autenticación, actualizaciones y gestión de incidentes
3.8 Rendimiento y determinismo en entornos navales: latencia, QoS y planificación de SLA
3.9 Herramientas y plataformas para OT en borde: contenedores (Docker), gateways especializados, TSDB y monitoreo
3.30 Casos de uso y métricas de éxito: pilotos en buques y puertos, ROI y KPIs de rendimiento
4.4 Introducción a Edge Computing para OT: definición, alcance y diferencias con IT en entornos industriales, y los beneficios clave para operaciones de planta y operaciones
4.2 Arquitectura de referencia en OT: capas de borde, gateways, nodos de computación y flujos de datos entre OT, IT y nube
4.3 Contenedores y gateways en OT: roles, ventajas, requisitos de seguridad y compatibilidad con equipos industriales
4.4 Series temporales en OT: captación, almacenamiento y análisis de datos temporales; integración con históricas y TSDB
4.5 Pipelines de procesamiento en el borde: ingestión, normalización, enriquecimiento, procesamiento en tiempo real y distribución de resultados
4.6 Integración con IT y nube: modelos híbridos, edge-to-cloud, sincronización de datos y estrategias de migración
4.7 Seguridad y gobernanza en Edge para OT: autenticación, autorización, cifrado, gestión de identidades y parches
4.8 Gestión de datos y calidad en el borde: políticas de retención, gobernanza de datos, trazabilidad y calidad de datos
4.9 Monitoreo y operaciones en el borde: observabilidad, logs, métricas, alertas y prácticas de mantenimiento proactivo
4.40 Casos de uso y métricas de valor: monitoreo en tiempo real, mantenimiento predictivo, reducción de latencia y ROI
**Módulo 5 — Introducción a la Arquitectura Edge en OT**
5. 5 Fundamentos de Edge Computing para OT: Definición, conceptos clave y beneficios.
5. 5 Evolución de la OT y la necesidad de Edge Computing: Desafíos de la computación tradicional.
3. 3 Componentes esenciales de la arquitectura Edge: Dispositivos, gateways, redes y plataformas.
4. 4 Contenedores en el Edge: Introducción a Docker y Kubernetes para la OT.
5. 5 Gateways en el Edge: Funciones, protocolos de comunicación y seguridad.
6. 6 Time-Series Databases en el Edge: Almacenamiento y análisis de datos temporales.
7. 7 Pipelines de datos en el Edge: Diseño y construcción de flujos de datos.
8. 8 Casos de uso iniciales de Edge Computing en OT: Ejemplos prácticos y aplicaciones.
9. 9 Consideraciones de seguridad en la arquitectura Edge: Protección de datos y dispositivos.
50. 50 Introducción a las herramientas de implementación y monitoreo.
**Módulo 6 — Introducción a Edge Computing OT**
6.6 ¿Qué es Edge Computing y su relevancia en OT?
6.2 Arquitectura tradicional vs. Edge Computing en entornos OT
6.3 Beneficios clave del Edge Computing para la optimización de OT: latencia, seguridad, ancho de banda.
6.4 Casos de uso iniciales de Edge Computing en OT: monitoreo, control, análisis de datos.
6.5 Desafíos comunes y consideraciones iniciales para la implementación de Edge Computing en OT.
6.6 Introducción a Contenedores: Docker y su aplicación en Edge.
6.7 Introducción a Gateways: Tipos y Funciones en OT.
6.8 Introducción a Time-Series: Recopilación y análisis de datos temporales.
6.9 Introducción a Pipelines: Conceptos básicos para el procesamiento de datos en Edge.
6.60 Ejemplos prácticos y demostraciones de Edge Computing aplicado en OT.
## Módulo 7 — Introducción a la Arquitectura Edge en OT
7. 7 Fundamentos de Edge Computing para OT: Definición y Beneficios
2. 2 Diferencias entre Edge Computing, Cloud Computing y Fog Computing
3. 3 Componentes Clave de la Arquitectura Edge en OT: Dispositivos, Redes, Gateways
4. 4 Casos de Uso Comunes de Edge Computing en Entornos OT
7. 7 Consideraciones de Seguridad en la Arquitectura Edge para OT
6. 6 Introducción a Contenedores: Docker y Kubernetes en el Edge
7. 7 Introducción a Gateways: Funciones y Tipos para OT
8. 8 Introducción a Time-Series: Almacenamiento y Análisis de Datos Temporales
9. 9 Introducción a Pipelines: Flujos de Datos en el Edge
70. 70 Desafíos y Oportunidades en la Implementación de Edge Computing en OT
**Módulo 8 — Edge Computing OT: Contenedores y Fundamentos**
8. 8 Introducción al Edge Computing en OT: Conceptos Clave
8. 8 ¿Qué es OT? Diferencia entre OT y TI
3. 3 Ventajas del Edge Computing en Entornos OT: Latencia, Seguridad, Conectividad
4. 4 Desafíos del Edge Computing en OT: Disponibilidad, Robustez, Ciberseguridad
5. 5 Fundamentos de Contenedores: Docker, Kubernetes (Introducción)
6. 6 Arquitecturas Edge Comunes: Gateway, Nodos Edge, Dispositivos Edge
7. 7 Herramientas y Tecnologías Esenciales: MQTT, Protocolos de Comunicación OT
8. 8 Caso de Estudio: Aplicación del Edge Computing en OT
8. 8 Ejemplos Prácticos: Implementación de Contenedores en Entornos OT
80. 80 Pruebas y validación
**Módulo 9 — Arquitectura Edge Computing OT**
9.9 Introducción al Edge Computing en OT: Definición y Beneficios
9.9 Diferencias entre OT (Tecnología Operacional) y TI (Tecnología de la Información)
9.3 Casos de uso comunes de Edge Computing en entornos OT
9.4 Componentes clave de una arquitectura Edge Computing para OT
9.5 Contenedores: Introducción a Docker y Kubernetes para Edge
9.6 Gateways: Selección e implementación de gateways industriales
9.7 Series Temporales: Almacenamiento y procesamiento de datos temporales
9.8 Pipelines: Diseño de flujos de datos para el procesamiento en tiempo real
9.9 Seguridad en la arquitectura Edge Computing OT
9.90 Consideraciones de diseño: rendimiento, escalabilidad y resiliencia
**Módulo 1 — Conceptos Base Edge Computing en OT**
1.1 Introducción al Edge Computing en OT: Definición, arquitectura y beneficios.
1.2 Diferencias entre Edge Computing, Cloud Computing y Fog Computing.
1.3 El contexto de OT (Operational Technology) y su evolución.
1.4 Desafíos y oportunidades del Edge Computing en entornos OT.
1.5 Componentes clave del Edge Computing: hardware, software y conectividad.
1.6 Contenedores: introducción, ventajas y casos de uso en OT.
1.7 Gateways: funciones, tipos y selección para entornos OT.
1.8 Conceptos básicos de Time-Series (Series Temporales) y su relevancia en OT.
1.9 Introducción a Pipelines (Tuberías de Datos): flujo de datos y transformación.
1.10 Consideraciones de seguridad en Edge Computing para OT.
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Capstone-type projects
Admissions, fees and scholarships
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
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F. A. Q
Frequently Asked Questions
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).