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O objetivo do projeto é desenvolver um sistema onde os dados coletados pelos sensores de direção e velocidade do vento, índice pluviométrico, umidade, temperatura e pressão devem ser recepcionados, tratados e exibidos em um portal capaz de disponibilizar relatórios, dashboards e demonstrar os conceitos matemáticos envolvidos nos cálculos dos parâmetros, bem como relacionar a importância do monitoramento ambiental como ferramenta para evitar desastres naturais através da geração de alertas.
Na tabela abaixo é possível visualizar os resultados de cada Sprint clicando em "Ver entrega".
| Sprint | Entrega | Status | Relatório |
|---|---|---|---|
| 01 | 29/09/2024 | ✔️ Finalizada | Clique aqui |
| 02 | 20/10/2024 | ✔️ Finalizada | Clique aqui |
| 03 | 10/11/2024 | ✔️ Finalizada | Clique aqui |
| 04 | 01/12/2024 | ✔️ Finalizada | Clique aqui |
📌 RF-1 Datalogger da estação meteorológica: A funcionalidade garante que o datalogger que possa registrar informações dos sensores instalados em uma estação meteorológica. Esse dispositivo deve ser capaz de coletar e armazenar corretamente os dados de temperatura, chuva e vento que os sensores captam. A ideia é garantir que os dados, conforme FR-3, fiquem salvos para serem acessados mais tarde e que tudo funcione sem problemas na captação e leitura desses dados.
📌 RF-2 Integração com a estação: A funcionalidade de integração com a estação meteorológica permite que as estações enviem automaticamente para o sistema informações captadas pelos sensores, como temperatura, vento e chuva. Essa integração facilita o acesso e a análise desses dados de maneira prática e centralizada, atendendo às necessidades de monitoramento do clima em tempo real para gerar alertas.
📌 RF-3 Cadastro das estações, parâmetros, alertas e usuários: A funcionalidade de cadastro permite ao administrador registrar as estações meteorológicas e suas especificações, como os parâmetros medidos. Além disso, ele pode configurar alertas para determinadas condições e gerenciar quais usuários são responsáveis pelo acompanhamento de cada estação. Isso ajuda a organizar e controlar todos os aspectos do gerenciamento das estações dentro do sistema. Os dados a serem registrados incluem para a estação: id, nome, endereco, latitude, longitude, mac address. Para o alerta: id, id da estacao, id do parametro, condição, nome, valor. Para a ocorrência: id, id do alerta, data/hora, valor. Para o parâmetro: id, id da unidade, nome, fator, valor de offset, nome do json. Para a tabela Unidade de medida: id e nome. Para o SensorEstação: id, id da estacao, id do sensor. Para o Sensor: id, id do parametro, nome. Para a medição: id, id do sensor, data e hora, valor calculado. Para o usuário: id, nome, email e senha.
📌 RF-4 Recepção dos dados das estações meteorológicas: A funcionalidade de recepção automática de dados garante que o sistema receba continuamente as informações das estações meteorológicas no banco de dados sendo devidamente armazenados e tratados conforme dados listados na RF-3. Isso possibilita o acesso a dados atualizados em tempo real, permitindo que o cliente acompanhe as condições climáticas através dos alertas gerados pelo sistema.
📌 RF-5 Dashboards para visualização dos parâmetros meteorológicos: Os painéis devem exibir de forma clara e prática os dados. Neles, o cliente pode ver informações como alertas por estação, temperatura média por região, nível de chuva médio por período e nível de chuva médio por região. Link: https://github.com/search?q=repo%3Aequipe-javali%2FAPI_4_FRONT+RF-5&type=commits
📌 RF-6 Geração de alertas: A geração de alertas automáticos no sistema permite que o cliente seja notificado sobre condições climáticas importantes, como temperaturas extremas, chuvas intensas e ventos fortes. Esse recurso possibilita ao cliente se preparar com antecedência para essas situações, promovendo segurança e eficiência no uso dos dados registrados e analisados pelo sistema.
📌 RF-7 Tutorial para os alunos do significado de cada parâmetro meteorológico: A funcionalidade tem como finalidade cumprir um papel social por parte da empresa, para que alunos possam aprender e entender o significado de cada parâmetro medido pelas estações bem como os cálculos utilizados no sistema para parametrizar os alertas. Esse tutorial ajuda os estudantes a interpretar corretamente os dados, contribuindo para seu aprendizado sobre o clima e fenômenos atmosféricos. Link busca por RF: https://github.com/search?q=repo%3Aequipe-javali%2FAPI_4_FRONT+RF-7&type=commits
📌 Prezar pelo UX dos dashboards: Garantir que os dashboards sejam intuitivos, fáceis de navegar e visualmente agradáveis, proporcionando uma experiência positiva para os usuários.
📌 Aplicar a aprendizagem baseada em problemas: Adotar uma abordagem mais prática, focada na resolução de problemas reais, para promover um aprendizado mais eficiente e relevante.
📌 Documentações de rotas das APIs: Manter uma documentação clara e acessível das rotas das APIs, facilitando a integração e o entendimento por parte dos desenvolvedores.
📌 Pipeline de IC: Configurar um pipeline que automatize testes e verificações, garantindo a qualidade e a confiabilidade do código a cada alteração.
📌 Deploy automático: Automatizar o processo de publicação de atualizações, reduzindo o esforço manual e garantindo que o sistema esteja sempre atualizado rapidamente.
Foram usadas as seguintes ferramentas, linguagens e tecnologias para a execução do projeto:
- Figma: Prototipagem
- Git: Versionamento
- GitHub: Armazenamento de código e documentação
- TypeScript: Linguagem de programação do front e back-end
- Taiga: Organização de tarefas
- PostgreSQL: Banco de dados
- Neon Tech: Banco de dados PostgreSQL on-line
- React: Framework do front-end
- Express: Framework do back-end
- Swagger: Documentação das rotas no back-end
| Função | Nome | GitHub | |
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| Product Owner | Mariana Izumi |  |
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| Scrum Master | Rafael Nunes | |
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| Dev Team | Bruno Serpa | |
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| Dev Team | Katiane Soares | |
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| Dev Team | Maria Gabriela | |
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| Dev Team | Marcus Betti | |
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| Dev Team | Silmara Bittencourt | |
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