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Como Construir um Sistema de Visualização em Tempo Real da Capacidade de Aterros Sanitários

Desenvolva um aplicativo web de ponta que transforma dados complexos de aterros sanitários em visualizações intuitivas e em tempo real. Esta ferramenta capacita os profissionais de gestão de resíduos com insights instantâneos sobre tendências de capacidade, ajudando a otimizar as operações e estender a vida útil dos aterros.

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Resumo Simples

Um visualizador de capacidade de aterros sanitários em tempo real que fornece insights dinâmicos e amigáveis aos usuários sobre os dados de gestão de resíduos, ajudando municípios e agências ambientais a tomar decisões informadas.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

  • Criar uma interface amigável para visualizar os dados de capacidade dos aterros sanitários em tempo real
  • Fornecer insights acionáveis para ajudar a otimizar as operações de gestão de resíduos
  • Permitir a autenticação segura de usuários e o gerenciamento de dados

Público-alvo:

  • Departamentos municipais de gestão de resíduos
  • Agências ambientais
  • Operadores e planejadores de aterros sanitários

Características Principais:

  1. Painel de visualização de dados em tempo real
  2. Ferramentas de análise de dados históricos
  3. Modelagem preditiva de capacidade
  4. Gerenciamento de contas de usuário
  5. Capacidades de entrada e integração de dados
  6. Alertas e notificações personalizáveis
  7. Geração e exportação de relatórios

Requisitos do Usuário:

  • Navegação intuitiva e exploração de dados
  • Design responsivo para acesso móvel
  • Armazenamento seguro de dados e proteção da privacidade do usuário
  • Integração com os sistemas existentes de gestão de resíduos

Fluxos de Usuário

  1. Registro e Login de Usuário:

    • Novo usuário cria uma conta
    • Usuário faz login de forma segura
    • Usuário gerencia seu perfil e preferências
  2. Visualização e Análise de Dados:

    • Usuário seleciona o(s) aterro(s) sanitário(s) para visualizar
    • Usuário interage com os gráficos de capacidade em tempo real
    • Usuário aplica filtros e intervalos de datas para análise histórica
    • Usuário gera e exporta relatórios personalizados
  3. Gerenciamento de Alertas:

    • Usuário configura alertas de limite de capacidade
    • O sistema envia notificações quando os limites são atingidos
    • Usuário revisa e gerencia os alertas ativos

Especificações Técnicas

Frontend:

  • React para construir uma interface dinâmica e responsiva
  • D3.js ou Chart.js para visualização de dados
  • Redux para gerenciamento de estado
  • Axios para requisições de API

Backend:

  • Node.js com Express.js para uma API RESTful
  • PostgreSQL para armazenamento de dados relacionais
  • Redis para cache e atualizações de dados em tempo real
  • JWT para autenticação

DevOps:

  • Docker para containerização
  • Pipeline de CI/CD usando GitHub Actions
  • AWS ou Azure para hospedagem em nuvem

Processamento de Dados:

  • Apache Kafka para streaming de dados em tempo real
  • Python com pandas para análise e modelagem de dados

Endpoints da API

  • POST /api/auth/register
  • POST /api/auth/login
  • GET /api/landfills
  • GET /api/landfills/:id/capacity
  • POST /api/data/import
  • GET /api/reports/generate
  • POST /api/alerts/create
  • GET /api/user/profile

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

  • id (PK)
  • nome_de_usuário
  • email
  • hash_da_senha
  • função

Aterros Sanitários:

  • id (PK)
  • nome
  • localização
  • capacidade_total
  • capacidade_atual

Registros de Capacidade:

  • id (PK)
  • id_do_aterro (FK)
  • timestamp
  • valor_da_capacidade

Alertas:

  • id (PK)
  • id_do_usuário (FK)
  • id_do_aterro (FK)
  • limite
  • está_ativo

Estrutura de Arquivos

/src /components /Dashboard /Charts /Forms /Alerts /pages Home.js Login.js Register.js LandfillDetails.js Reports.js /api auth.js landfills.js reports.js alerts.js /utils dataProcessing.js formatters.js /styles global.css components.css /public /assets images/ icons/ /server /routes /models /controllers /middleware /tests README.md package.json

Plano de Implementação

  1. Configuração do Projeto (1 semana)

    • Inicializar o frontend React e o backend Node.js
    • Configurar o banco de dados e o ORM
    • Configurar o ambiente de desenvolvimento
  2. Autenticação de Usuário (1 semana)

    • Implementar funcionalidade de registro e login
    • Configurar autenticação por JWT
    • Criar gerenciamento de perfil de usuário
  3. Recursos Principais de Visualização (3 semanas)

    • Desenvolver mecanismo de busca de dados em tempo real
    • Criar componentes do painel principal
    • Implementar gráficos e gráficos interativos
  4. Gerenciamento de Dados (2 semanas)

    • Construir funcionalidade de importação/exportação de dados
    • Implementar recursos de análise de dados históricos
    • Criar componentes de modelagem preditiva
  5. Sistema de Alertas (1 semana)

    • Desenvolver criação e gerenciamento de alertas
    • Implementar sistema de notificação
  6. Relatórios (1 semana)

    • Criar funcionalidade de geração de relatórios
    • Implementar opções de exportação (PDF, CSV)
  7. Testes e Refinamento (2 semanas)

    • Realizar testes abrangentes de todos os recursos
    • Otimizar o desempenho e corrigir bugs
    • Coletar feedback dos usuários e fazer melhorias
  8. Implantação e Documentação (1 semana)

    • Configurar o ambiente de produção
    • Implantar o aplicativo na plataforma de nuvem
    • Finalizar a documentação técnica e do usuário

Estratégia de Implantação

  1. Configurar ambientes de teste e produção na AWS ou Azure
  2. Configurar contêineres Docker para implantações consistentes
  3. Implementar pipeline de CI/CD usando GitHub Actions
  4. Usar implantação blue-green para atualizações sem tempo de inatividade
  5. Configurar backups de banco de dados automatizados e recuperação de desastres
  6. Implementar monitoramento de aplicativos com ferramentas como New Relic ou Datadog
  7. Usar uma CDN para entrega de ativos estáticos para melhorar o desempenho
  8. Realizar auditorias de segurança e testes de penetração regularmente

Justificativa do Design

A pilha de tecnologias escolhida (React, Node.js, PostgreSQL) oferece um equilíbrio entre desempenho, escalabilidade e produtividade do desenvolvedor. A arquitetura baseada em componentes do React permite o desenvolvimento modular da interface do usuário, enquanto o Node.js fornece um backend rápido e orientado a eventos. O PostgreSQL foi selecionado por sua manipulação robusta de dados relacionais e suporte a consultas geoespaciais, que podem ser úteis para os dados de localização dos aterros.

O aspecto de tempo real é crucial para a tomada de decisões atualizadas, daí a inclusão de tecnologias como Redis e Kafka para lidar com fluxos de dados ao vivo. As bibliotecas de visualização (D3.js ou Chart.js) foram escolhidas por sua flexibilidade em criar gráficos personalizados e interativos que podem comunicar efetivamente os dados complexos de capacidade.

A estrutura de arquivos separa as preocupações de forma clara, promovendo a manutenibilidade e a escalabilidade. A estratégia de implantação se concentra na confiabilidade e no desempenho, usando tecnologias modernas de nuvem e containerização para garantir que o aplicativo possa lidar com volumes de dados e cargas de usuários crescentes à medida que a adoção aumentar.