ESTGV - DI - Relatórios finais (após aprovados pelo júri)
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- Sistema Embebido de Baixo Custo para Fidelização de ClientesPublication . Lima, Mauro Loureiro; Morgado, José Francisco Monteiro; Duarte, Rui Pedro Monteiro AmaroNos dias de hoje, o marketing digital é, cada vez mais, uma realidade que surge da necessidade que as entidades têm em vender mais e melhor de modo a fazer face à concorrência. Surge, assim, a necessidade da evolução tecnológica neste âmbito, pois é de todo o interesse conseguir massificar a ideia de entrega de produtos ou serviços especializados consoante os interesses do utilizador. No entanto, existia um problema de identificação e localização de pessoas em locais fechados. É neste contexto que surge o Beacon. Em 2013 a reconhecida marca Apple lança o primeiro beacon do mercado, denominado de iBeacon. Rapidamente se percebeu que este era o caminho certo e bastante viável para a implementação de um marketing personalizado ou de proximidade. Nesse mesmo ano, foram espalhados beacons por vários estabelecimentos comerciais para oferecer informações personalizadas ao cliente. Outras aplicações foram desenvolvidas recorrendo à tecnologia beacon, desde localização de pessoas, navegação num determinado local e até mesmo sistema de ajuda de decisão. Este projeto pretende divulgar que é possível criar um sistema de navegação indoor eficaz utilizando tecnologias atuais e com um baixo custo de implementação e manutenção. Neste documento foi também estudada uma forma de melhorar a fórmula de comunicação genérica entre o beacon e o dispositivo inteligente, pois em determinados ambientes verificou-se que nem sempre era tão precisa quanto esperado. Adicionalmente é importante também referir o método de navegação da aplicação, que tem como base um conceito bastante minimalista, desmaterializado a típica navegação num mapa, para um método baseado em navegação magnética, mas com o auxílio de beacons em vez do campo magnético terrestre. Por último pretende-se também que a aplicação seja um exemplo de usabilidade e que permita o utilizador uma navegação simples, eficiente e permita ao utilizador atingir os seus objetivos: poupar dinheiro nas suas compras utilizando a aplicação ShowMe, desenvolvida neste trabalho. No decorrer deste documento serão estudadas as várias aplicabilidades de um sistema multifacetado, que permitirá notificar os utilizadores sobre os seus interesses, permitir que estes efetuem trocas de promoções diretamente com a loja, com o objetivo de potenciar o seu interesse num produto específico, bem como garantir a navegação do cliente para a loja selecionada. A presente investigação também irá contemplar um levantamento do estado da arte para conhecer outras soluções tecnológicas possíveis para o mesmo fim. Este estudo tornar-se-á uma mais-valia para comparações futuras e publicações na área. Será ainda efetuado um levantamento das várias soluções em que o beacon foi utilizado como base tecnológica, permitindo assim desenhar um sistema escalável, tendo em conta todos estes exemplos.
- Implementação de Micro-Serviços em Docker e sua orquestração com Kubernetes no Azure (Sonae-Fashion)Publication . Almeida, Bruno Miguel Tavares de; Tomé, Paulo Rogério PerfeitoHoje em dia, cada vez mais as empresas utilizam o desenvolvimento ágil de software para construir os seus produtos. Aplicações monolíticas são cada vez mais divididas em micro-serviços, que podem ser implantados e geridos individualmente por equipas ágeis. Tecnologias modernas de containers como o OpenVZ ou o Mesos Containerizer vie- ram ajudar este processo, com o Docker a ter o maior destaque entre as tecnologias de containers. Sendo que a adopção de containers na cloud é motivada por muitos aspectos, desde técnicos e organizacionais a económicos. Com o Docker, surgiu também a necessidade de orquestrar os ambientes que normal- mente têm vários containers, sendo a tecnologia mais utilizada o Kubernetes. Este estágio teve como primeiro objectivo a análise de novos paradigmas de tecnolo- gias de container. Docker foi o principal estudado, com foco na sua orquestração, de forma a perceber os pontos diferenciadores das várias plataformas de orquestraçãoo de containers existentes no mercado e o porquÊ do Kubernetes ser o mais popular. O resultado deste estudo visa a implantação das várias aplicações em containers. Sendo que o processo de deployment terá que ser automático, recorrendo para isso à criação e configuração pipelines de CI/CD. Uma vez que o serviço de cloud utilizado na empresa é o Microsoft Azure, será utili- zado o Azure Kubernetes Service (AKS) que é um serviço do Kubernetes totalmente gerido, seguro e de elevada disponibilidade. Finalmente pretende-se que os vários processos levados a cabo ao longo do estágio sejam documentados.
- Modelos de Machine Learning na gestão de consumos de energiaPublication . Sério, Francisco António Alves; Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes de; Pinto, Filipe CabralAo longo destes últimos anos, a quantidade de sensores espalhados pelas cidades tem aumentado significativamente, o que, por consequência, leva a um incremento no volume de dados, originando o Big Data. Muitos desses sensores foram colocados em candeeiros e em contadores de energia elétrica, permitindo, tanto ao utilizador, como ao município, verificar os respetivos consumos, muitas vezes em tempo real, fazendo da cidade uma cidade inteligente. Com essa grande quantidade de dados gerada, seria possível aplicar técnicas de machine learning, com o objetivo de fazer previsões de dados no tempo, encontrar anomalias, efetuar algumas estatísticas e retirar informações úteis. Isto permite que o município consiga ir em conta aos seus objetivos, tornando a cidade numa cidade sustentável, melhorando, assim, a qualidade de vida dos seus cidadãos. Em suma, com este trabalho pretende-se criar modelos de machine learning, utilizando bibliotecas de código aberto (e. g. TensorFlow, Keras) sobre dados reais de energia elétrica de uma cidade, com o objetivo de prever os consumos para os próximos tempos, de forma a que o município tenha uma melhor tomada de decisão. Aliada a esta previsão, pretende-se, também, criar uma REST API que disponibilize essas previsões numa ferramenta de business intelligence, para que o município possa ter uma melhor visão das mesmas. No geral, com a previsão dos consumos, será possível resolver o problema, que é mútuo não só a municípios, mas também a outras entidades, da verificação da gestão do orçamento em relação à energia e indo em conta às suas expectativas.
- Modelos de Informação Comum e Machine Learning em Smart CitiesPublication . Santos, Bruno Miguel Gomes dos; Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes deCom o contínuo envelhecimento das cidades que não são metrópoles, aliado a um constante crescimento da população nos centros urbanos mais desenvolvidos (metrópoles), em certa parte devido às oportunidades de emprego existentes, é crucial que as primeiras passem por um processo de modernização, de modo a captarem a atenção dos seus habitantes. Para, se alguma forma, (re)capturar o interesse dos cidadãos, o paradigma que permite a uma cidade não metróplole atingir este objetivo será transformar a cidade numa Smart City. A cidade passará para um novo patamar tecnológico, mudando a maneira como as operações e serviços da cidade atuam e interagem com o cidadão, diferenciando-se assim das outras cidades. Como tal, esta cidade irá tornar-se numa cidade preparada para as tecnologias 5G experimentais, usando estas como base para a transição para uma economia baseada em conhecimento e plataformas digitais, valorizando o grande volume de dados (Big Data) recolhidos por vários sensores no ramo da Internet of Things (IoT) e o desenvolvimento de novos produtos e serviços para o crescimento e criação de novas empresas e empregos. Dentro do domínio das Smart Cities, mais concretamente na temática dos resíduos, pretende-se com este projeto criar Modelos de Informação Comum, recorrendo a tecnologias BIg Data, IoT e Data Science, de modo a estes serem integrados numa plataforma de gestão de dados, permitindo a um município da cidade, que será um dos clientes desta plataforma, tomar decisões consoante os dados providenciados, tudo com o intuito de otimizar os processos de gestão dos resíduos adjacentes à cidade. Para se gerarem os Modelos de Informação Comum, aliado às tecnologias mencionadas no parágrafo anterior, será utilizado Machine Learning, de forma a aplicar previsão nos conjuntos de dados dentro da temática do lixo. Os conjuntos de dados estão inerentemente ligados aos resíduos da cidade de Austin, sendo que estes dados são de carácter "real", ou seja, registados pela empresa de recolha que opera na cidade. A escolha do conjunto de dados associados à cidade de Austin prende-se com a disponibilidade em modo aberto dos dados, e por, dentro do contexto do país pertencente, Austin corresponder a uma cidade não metrópole. De modo a se retirar valor dos dados, utilizar-se-á uma tecnologia de Business Intelligence que permite a criação e customização de ferramentas que providenciam informação.
- Prototipagem de solução envolvendo aplicação móvel e backofficePublication . Rodrigues, Daniela Maria Gonçalves; Alves, Valter Nelson Noronha