Data Symbion Environmental Intelligence: da gênese a reestruturação

Autores

  • Giancarlo Lucca Universidade Católica de Pelotas (UCPEL). Brasil
  • Eduardo Nunes Borges Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Rio Grande – RS – Brazil
  • Rafael Huszcza Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Rio Grande – RS – Brazil
  • Jeferson Lopes Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Rio Grande – RS – Brazil
  • Hugo Alberto Perin Instituto Federal do Paraná (IFPR). Paranaguá, PR – Brazil
  • Leandro Angelo Pereira Instituto Federal do Paraná (IFPR). Paranaguá, PR – Brazil
  • Rafael Metri Universidade Estadual do Paraná (UNESPAR). Paranaguá – PR – Brazil
  • Pablo Damian Borges Guilherme Universidade Estadual do Paraná (UNESPAR). Paranaguá – PR – Brazil

DOI:

https://doi.org/10.48162/rev.55.049

Palavras-chave:

Reestruturação de sistemas, Mineração de dados, Inteligência Ambiental, meio ambiente

Resumo

Uma das metas da década para as Organizações das Nações Unidas (ONU) abrange a prevenção e conservação dos oceanos e mares. Nesse sentido, foi inicialmente proposto o projeto Data Symbion, o qual visava a organização e armazenamento de dados relacionados a biomas marinhos. Tendo isso em consideração, este artigo apresenta a reestruturação deste projeto, para consideração de uso de técnicas de mineração de dados, propondo então o Data Symbion Environmental Intelligence. O artigo mostra o desenvolvimento em níveis do sistema, suas políticas de uso, de dados e perfis de usuário. Atualmente o nível zero do Data Symbion EI está disponível para qualquer usuário da internet.

Referências

Albuquerque, A; Gama, K. Estudo comparativo entre Docker Swarm e Kubernetes para orquestração de contêineres em arquiteturas de software com microsserviços.

Anderson, C. Docker [software engineering]. Ieee Software, 2015. Caderno 3, p. 102.

Berners-Lee, T; Connolly, D. Hypertext markup language: A representation of textual information and metainformation for retrieval and interchange 1993. Disponível em: http://info. cern. ch/hypertext/WWW/MarkUp/HTML. Acesso em: maio. 2022.

Bugl, D. Learn React Hooks: Build and refactor modern React. js applications using Hooks. Packt Publishing Ltd, 2019.

Caldeira, C. PostgreSQL: Guia Fundamental. Edições Sílabo, 2015.

Dauzon, S; Bendoraitis, A; Ravindran, A. Django: web development with Python. Packt Publishing Ltd, 2016.

Django: overview. Disponível em: https://www.djangoproject.com/start/overview/. Acesso em: maio. 2022.

Eich, B. JavaScript. Mozilla Foundation. 1995.

Elmasri, R; Navanthe, S.B. Database system concepts Springer, 2000.

Holovaty, A; Kaplan-moss, J. The definitive guide to Django: Web development done right. Apress, 2009.

Junior, E; Rocha, R; Souza, R. Desenvolvimento de api rest com spring boot. Revista Rios. v. 15, n. 29, p. 499-525. 2021.

Junior, F; Lima, B. 2020, Tecnologia Docker: otimizando tempo e recursos no ambiente de desenvolvimento abordagem introdutória. Disponível unioem: https://www.academia.edu/42175912/TECNOLOGIA_DOCKER

Leff, Enrique. A Complexidade Ambiental 2. ed. São Paulo: Cortez, 2010. Disponível em:<https://www.researchgate.net/publication/28295572_A_complexidade_ambiental>. Acesso em: 03 dez. 2022.

PostgreSQL. Disponível em: https://www.postgresql.org/. Acesso em: maio. 2022.

React.Js. Disponível em: https://reactjs.org/. Acesso em: maio. 2022.

Reis e Vale, 2022. O papel da tecnologia lidar no planejamento, ordenamento e gestão de zonas costeiras. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/365801670_O_PAPEL_DA_TECNOLOGIA_LIDAR_NO_PLANEAMENTO_ORDENAMENTO_E_GESTAO_DE_ZONAS_COSTEIRAS. Acesso em: 10 dez. 2022.

Silberschatz, A; Korth, F; Sudarshan, S. Fundamentals of Database Systems. Nova Iorque. McGraw-Hill, 2002.

UNESCO, 2020. A Ciência que precisamos para o oceano que queremos: Década das Nações Unidas da Ciência Oceânica para o Desenvolvimento Sustentável (2021-2030). Disponível em:https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000265198_por. Acesso em: 10 dez. 2022

Elmasri R.; Navathe, S. Sistemas de banco de dados, Tradução da 7a. edição, Addison- Wesley, São Paulo, 2018.

Brasil. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, 2020

Publicado

19-12-2023

Como Citar

Lucca, G., Nunes Borges, E., Huszcza, R., Lopes, J., Perin, H. A., Pereira, L. A., Metri, R., & Borges Guilherme, P. D. (2023). Data Symbion Environmental Intelligence: da gênese a reestruturação. Proyección. Estudios Geográficos Y De Ordenamiento Territorial, 17(34), 182–202. https://doi.org/10.48162/rev.55.049