Percorrer por autor "Duarte, F. Jorge"
A mostrar 1 - 5 de 5
Resultados por página
Opções de ordenação
- A Data Mining Framework for Electric Load ProfilingPublication . Ramos, Sérgio; Duarte, João; Duarte, F. Jorge; Vale, Zita; Faria, PedroThis paper consists in the characterization of medium voltage (MV) electric power consumers based on a data clustering approach. It is intended to identify typical load profiles by selecting the best partition of a power consumption database among a pool of data partitions produced by several clustering algorithms. The best partition is selected using several cluster validity indices. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customers’ behavior. The data-mining-based methodology presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partitions. To validate our approach, a case study with a real database of 1.022 MV consumers was used.
- A Data-mining-based Methodology to support MV Electricity Customers' CharacterizationPublication . Ramos, Sérgio; Duarte, João; Duarte, F. Jorge; Vale, ZitaThis paper presents an electricity medium voltage (MV) customer characterization framework supportedby knowledge discovery in database (KDD). The main idea is to identify typical load profiles (TLP) of MVconsumers and to develop a rule set for the automatic classification of new consumers. To achieve ourgoal a methodology is proposed consisting of several steps: data pre-processing; application of severalclustering algorithms to segment the daily load profiles; selection of the best partition, corresponding tothe best consumers’ segmentation, based on the assessments of several clustering validity indices; andfinally, a classification model is built based on the resulting clusters. To validate the proposed framework,a case study which includes a real database of MV consumers is performed.
- Governance azure: solução integrada de monitorização e controlo de custosPublication . Mendonça, David Tavares; Duarte, F. JorgeA crescente complexidade dos ambientes cloud impõe desafios significativos à governança, resultando frequentemente numa fragmentação entre a monitorização operacional e o controlo financeiro. Embora as ferramentas nativas sejam robustas, a dispersão da informação obriga a uma alternância ineficiente entre interfaces, dificultando a correlação entre métricas de desempenho e o seu impacto orçamental. Este artigo propõe uma solução arquitetural integrada para ambientes Microsoft Azure, desenhada para centralizar a observabilidade de recursos e a gestão de custos. Através de uma implementação de referência fundamentada em Clean Architecture, demonstra-se como a centralização numa interface de APIs heterogéneas e a abstração de linguagens de consulta complexas (KQL) permitem otimizar a gestão de custos e recursos no Azure. Os resultados mostram redução do esforço na consulta técnica e financeira, através de visualizações interativas e filtros permitindo a utilizadores com diferentes níveis técnicos obterem insights acionáveis.
- Power BI conversacional com RAGPublication . Fernandes, João Pedro Sá; Duarte, F. Jorge; Mota, DavidO crescimento do uso do Microsoft Power BI multiplicou o número de relatórios estratégicos, mas o acesso tradicional via dashboards mantém uma barreira de literacia em BI. Este artigo sintetiza o projeto de um protótipo de assistente conversacional que permite interrogar relatórios Power BI em linguagem natural com base numa arquitetura RAG, em contexto empresarial. A solução automatiza a exportação para PDF, armazena os ficheiros no Azure Blob Storage, extrai informações dos mesmos, gera embeddings (ChromaDB) e fundamenta respostas com LLM do Azure OpenAI, orquestrada por FastAPI e LangChain, com autenticação corporativa via Azure AD/MSAL. Ensaios conceptuais realizados com dados reais indicam respostas em < 4 s, redução substancial do tempo de procura de métricas e elevada satisfação dos utilizadores, com citação explícita dos trechos de origem, caracterizando o trabalho como prova de conceito com potencial de validação futura.
- Sistema de manutenção proativa e resposta a incidentes de segurançaPublication . Nunes, Diogo; Duarte, F. JorgeEste artigo descreve o desenho, a implementação e a avaliação de uma plataforma de monitorização e resposta automática a vulnerabilidades e incidentes operacionais. A solução colmata a ausência de mecanismos automatizados e auditáveis para (i) publicação de páginas de manutenção, (ii) encerramento controlado da aplicação e (iii) notificação estruturada perante quebras de segurança ou picos de utilização. Integra uma pipeline CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) que, a cada duas horas, analisa dependências NuGet e npm, normaliza resultados e publica-os no Azure Log Analytics; consoante a severidade, uma Azure Logic App notifica a equipa e pode acionar o encerramento do Azure App Service. No perímetro, o Azure Front Door, protegido por WAF (Web Application Firewall), gere o encaminhamento entre a aplicação e páginas de manutenção alojadas em Azure Storage. Em complemento, o Azure Application Insights e o Azure Monitor recolhem telemetria e métricas de CPU/RAM, originando alertas que garantem visibilidade operacional contínua. Na avaliação, verificou-se que os health probes a cada 2 s suportaram failover observado de ∼15 s, com limite alvo inferior a 30 s, os ataques simulados foram bloqueados (HTTP 403) e os relatórios de vulnerabilidades foram ingeridos e distribuídos com fiabilidade. A abordagem demonstra viabilidade de resposta proativa, escalável e alinhada com práticas DevSecOps (Development, Security and Operations) em ambientes cloud-native.