Plataforma remota de gestão de um parque de GateBoxes

A monitorização de redes é um aspeto de elevada importância, principalmente em redes de média ou grande dimensão. A necessidade de utilização de uma ferramenta para realização dessa gestão facilita o trabalho e proporciona de uma forma mais rápida e eficaz a identificação de problemas na rede e nos seus sistemas. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma solução para a monitorização de GateBoxes, um dos produtos desenvolvidos e comercializados pela empresa NextToYou. A necessidade de monitorização das GateBoxes, por parte da NextToYou, é essencial para que possa detetar falhas no seu funcionamento ou realizar notificações aquando da deteção de problemas para uma rápida resolução. Neste contexto a empresa decidiu implementar uma ferramenta para a referida monitorização e propôs, no âmbito da tese, o desenvolvimento de uma aplicação que satisfizesse esses propósitos. Disponibilizou então, para o desenvolvimento uma plataforma, a WebForge, e definiu alguns requisitos funcionais dessa ferramenta, tais como, a monitorização remota de informação, gestão de alarmes, geração de avisos e notificações. Para a elaboração deste trabalho foram realizados estudos teóricos sobre o tema da gestão e monitorização remotas, realizando-se posteriormente o desenvolvimento de uma aplicação para a monitorização de GateBoxes. Após a implementação efetuou-se a validação do trabalho realizado através da execução de testes e demonstrações, de forma a poder validar e verificar o desempenho do sistema.

Optimization of River Water Quality Surveys by Multivariate Analysis of Physicochemical, Bacteriological and Ecotoxicological Data

This study aims to optimize the water quality monitoring of a polluted watercourse (Leça River, Portugal) through the principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA). These statistical methodologies were applied to physicochemical, bacteriological and ecotoxicological data (with the marine bacterium Vibrio fischeri and the green alga Chlorella vulgaris) obtained with the analysis of water samples monthly collected at seven monitoring sites and during five campaigns (February, May, June, August, and September 2006). The results of some variables were assigned to water quality classes according to national guidelines. Chemical and bacteriological quality data led to classify Leça River water quality as “bad” or “very bad”. PCA and CA identified monitoring sites with similar pollution pattern, giving to site 1 (located in the upstream stretch of the river) a distinct feature from all other sampling sites downstream. Ecotoxicity results corroborated this classification thus revealing differences in space and time. The present study includes not only physical, chemical and bacteriological but also ecotoxicological parameters, which broadens new perspectives in river water characterization. Moreover, the application of PCA and CA is very useful to optimize water quality monitoring networks, defining the minimum number of sites and their location. Thus, these tools can support appropriate management decisions.