Low-cost sensors have the potential to significantly reduce costs compared to reference devices. The problem, however, is that measurements from low-cost sensors can be unreliable when it comes to certifying water quality. This work investigates the possibility of using low-cost sensors to monitor water quality parameters and automate the monitoring process through the concept of the Internet of Things (IoT). The sensors evaluated are turbidity, temperature, dissolved oxygen and hydrogen potential. The evaluation of the sensors was performed both in a controlled environment with standard solutions and in a real environment. The results show that the sensors provide readings that are close to reference values when tested in a controlled environment, but some challenges remain when tested in the real world.

O algoritmo de ordenação paralelo Quickmerge combina a estratégia do algoritmo Quicksort com operações de fusão de subconjuntos criados a partir de elementos chaves, chamados pivôs. Duas versões do algoritmo Quickmerge que executam sobre o hipercubo foram encontradas na literatura, porém nenhuma considera falhas de processos. Este trabalho apresenta uma implementação MPI tolerante a falhas dos algoritmos Quickmerge e Quickmerge Modificado na topologia virtual denominada VCube. Os algoritmos propostos são capazes de executar a ordenação mesmo que todos menos um processo falhem. Os algoritmos são comparados a uma implementação tolerante a falhas do algoritmo paralelo Hyperquicksort. Resultados mostram a eficiência da implementação na ordenação de até 1 bilhão de números inteiros em cenários com e sem falhas.