O uso racional da água é essencial para o desenvolvimento e crescimento econômico de uma sociedade. Dados da Organização das Nações Unidas (ONU) indicam que até 2050 ocorrerá uma maior escassez de água devido ao aumento da sua procura em países emergentes, principalmente com o aumento populacional destes locais (ONU, 2018). Um consumo consciente por parte da sociedade pode amenizar tal efeito com a preservação das reservas naturais e aumento da segurança hídrica. Esta premissa serve de motivação para o desenvolvimento deste trabalho, que propõe a criação de um sistema computacional de baixo custo que detecte vazamentos de água em residências utilizando conceitos de Internet of Things (IoT). Tal sistema abrange a captação de dados por meio de sensoriamento, transmissão, processamento e, por fim, uma interface com o usuário. Uma avaliação de uma arquitetura de processamento híbrida (borda e névoa) para o problema de detecção de vazamentos em residências é apresentada. Além disso, duas técnicas conhecidas para o problema - Consume Non Zero (CNZ) e Minimun Night Flow (MNF) são avaliadas. As principais contribuições consistem nas avaliações das técnicas de detecção de vazamento, na análise de consumo usando dados estatísticos brasileiros e no estudo sobre o impacto do consumo e vazamento na pressão interna de uma residência. Por fim, um algoritmo clássico de aprendizado de máquina foi implementado para estimar o consumo de água e demonstrar a viabilidade do uso desse tipo de algoritmo.