Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-08T23:22:57Z No. of bitstreams: 2 MARCO AURÉLIO BORGES.pdf: 7602861 bytes, checksum: 46e1f47532a94db9ed9336a74a78ff62 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-03-08T11:14:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 MARCO AURÉLIO BORGES.pdf: 7602861 bytes, checksum: 46e1f47532a94db9ed9336a74a78ff62 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-08T11:14:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 MARCO AURÉLIO BORGES.pdf: 7602861 bytes, checksum: 46e1f47532a94db9ed9336a74a78ff62 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The use of sensors for the monitoring of a given environment allied to the Internet as a means of communication is popularly known as Internet of Things (IoT). The amount of information generated in this environment has led to an unprecedented increase in data collection. One of the major challenges for its development lies in the storage and the processing of this huge volume of data into acceptable measurement and analysis parameters. This research takes up this challenge by storing and compiling data from di erent sensors, and by carrying out an exploratory analysis of the information gathered. In this research, sensors that collect data from a speci c Sao Paulo's Metropolitan Area (SMA) have been analysed. These sensors are capable of measuring carbon monoxide (CO) levels. This research aims to analyse some architectures for both batch and stream sensor processing and to use one of them for the construction of a Big Data environment. Big Data tools were used for IoT storage, processing and visualization data. During the experiments, carbon monoxide sensors (MQ7), were analysed. They were connected through a microcontroller unit that supports the Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). This project highlights the necessary tools to execute and analyse the data in a dynamic manner. The data collected by the sensors show that the avarage levels of carbon monoxide are well above the international standards set by the World Health Organization (WHO). / A utilização de sensores para o monitoramento de um determinado ambiente aliada ao uso da internet como meio de comunicação é popularmente chamado de Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things (IoT )). A quantidade de informação que se gera neste ambiente IoT tem fomentado um aumento no acúmulo de dados nunca antes imaginado. Um dos importantes desafios para o seu desenvolvimento é armazenar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis parâmetros de medição e análise. Esta pesquisa direciona esse desafio, a partir do armazenamento e compilação de dados oriundos de diversos sensores até a análise exploratória das informações obtidas. Na pesquisa foram analisados sensores de captação de dados na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), com sensores capazes de medir os índices de monóxido de carbono (CO). A pesquisa ainda analisa algumas arquiteturas para processamento em lote (batch) e em fluxo (stream) de sensores e utilizar uma delas na construção de um ambiente Big Data. Foram utilizadas as ferramentas de Big Data para o armazenamento, processamento e visualização desses dados de IoT. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram analisados os sensores de monóxido de carbono (MQ7), conectados através de uma unidade microcontroladora que apresenta suporte ao protocolo Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). Este projeto destaca o instrumento de como compilar e executar esses dados e a análise dos mesmos obtidos de forma dinâmica. Os dados obtidos pelos sensores IoT constatam como a média dos índices coletados, estão muito superiores aos padrões internacionais estabelecidos pela OMS.