Maycon Leone Maciel Peixoto

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• BARBOSA, M. ; BARROS, E. B. C. ; MOTA, V. F. ; LEITE, D. ; SAMPAIO, L. N. ; Kuehne, B. T. ; BATISTA, B. G. ; TURGUT, D. ; PEIXOTO, M. L. M. . FOCCA: Fog-cloud continuum architecture for data imputation and load balancing in Smart Grids. Computer Networks , v. 01, p. 01, 2025.

• OLIVEIRA, LEONAN T. ; BITTENCOURT, LUIZ F. ; GENEZ, THIAGO A.L. ; DE LARA, EYAL ; PEIXOTO, MAYCON L.M. . Enhancing modular application placement in a hierarchical fog computing: A latency and communication cost-sensitive approach. COMPUTER COMMUNICATIONS , v. 216, p. 95-111, 2024.

• VIEIRA, CRISTIANO COSTA ARGEMON ; BITTENCOURT, LUIZ FERNANDO ; GENEZ, THIAGO AUGUSTO LOPES ; PEIXOTO, MAYCON LEONE M. ; MADEIRA, EDMUNDO ROBERTO MAURO . RAaaS: Resource Allocation as a Service in multiple cloud providers. JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS , v. 221, p. 103790, 2024.

• FERREIRA, IBIRISOL FONTES ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL ; FIGUEIREDO, GUSTAVO BITTENCOURT . Fairness-oriented multicast routing for distributed interactive applications. COMPUTER COMMUNICATIONS , v. 219, p. 229-242, 2024.

• MOTA, EDSON ; BARBOSA, JURANDIR ; FIGUEIREDO, GUSTAVO B. ; PEIXOTO, MAYCON ; PRAZERES, CÁSSIO . A Self-Configuration Framework for Balancing Services in the Fog of Things. Internet of Things and Cyber-Physical Systems , v. 01, p. 01-21, 2024.

• MARTINS, L. ; ALMEIDA, E. S. ; PRAZERES, C. V. S. ; DURAO, F. A. ; FIGUEIREDO, G. B. ; PEIXOTO, M.L.M. ; CAMPOS, D. ; MOTA, J. ; MACHADO, I. . A Case Study of Smart Home Development. IEEE SOFTWARE , p. 1-7, 2024.

• BARROS, E.B.C. ; SOUZA, W.O. ; COSTA, D.G. ; FILHO, G.P. ROCHA ; FIGUEIREDO, G.B. ; PEIXOTO, M.L.M. . Energy management in smart grids: An Edge-Cloud Continuum approach with Deep Q-learning. Future Generation Computer Systems , v. 01, p. 107599, 2024.

• PEIXOTO, M.L.M. ; MOTA, E. ; MAIA, A.H.O. ; LOBATO, W. ; SALAHUDDIN, M.A. ; BOUTABA, R. ; VILLAS, L.A. . FogJam: A Fog Service for Detecting Traffic Congestion in a Continuous Data Stream VANET. Ad Hoc Networks , v. 140, p. 103046, 2023.

• ARAUJO, G. B. ; PEIXOTO, M.L.M. ; SAMPAIO, L. N. . A comprehensive and configurable simulation environment for supporting vehicular named-data networking applications. Computer Networks , v. 001, p. 109949, 2023.

• PAULA, ALEXANDRO DE O. ; MENEGUETTE, RODOLFO I. ; GIUNTINI, FELIPE T. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. ; GONÇALVES, VINÍCIUS P. ; ROCHA FILHO, GERALDO P. . STRAYER: A Smart Grid adapted automation architecture against cyberattacks. Journal of Information Security and Applications , v. 67, p. 103195, 2022.

• COSTA, DANIEL G. ; PEIXOTO, JOAO PAULO J. ; JESUS, THIAGO C. ; PORTUGAL, PAULO ; VASQUES, FRANCISCO ; RANGEL, ELIVELTON ; PEIXOTO, MAYCON . A Survey of Emergencies Management Systems in Smart Cities. IEEE Access , v. 1, p. 1-1, 2022.

• PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL ; GENEZ, THIAGO A. L. ; BITTENCOURT, LUIZ F. . Hierarchical Scheduling Mechanisms in Multi-Level Fog Computing. IEEE Transactions on Services Computing , v. 15, p. 2824-2837, 2022.

• SEPULVENE, LUIS ; DRUMMOND, ISABELA ; KUEHNE, BRUNO ; FRINHANI, RAFAEL ; LEITE FILHO, DIONISIO ; PEIXOTO, MAYCON ; REIFF-MARGANIEC, STEPHAN ; BATISTA, BRUNO . Performance Evaluation of Machine Learning Techniques for Fault Diagnosis in Vehicle Fleet Tracking Modules. COMPUTER JOURNAL , v. 65, p. 2073-2086, 2022.

• PEIXOTO, M.L.M. ; MAIA, A.H.O. ; MOTA, E. ; RANGEL, E. ; COSTA, D.G. ; TURGUT, D. ; VILLAS, L.A. . A traffic data clustering framework based on fog computing for VANETs. Vehicular Communications , v. 31, p. 100370, 2021.

• RODRIGUES, DIEGO O. ; MAIA, GUILHERME ; BRAUN, TORSTEN ; LOUREIRO, ANTONIO A. F. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; VILLAS, LEANDRO A. . Exploring Hybrid-Multimodal Routing to Improve User Experience in Urban Trips. Applied Sciences-Basel , v. 11, p. 4523, 2021.

• COIMBRA, DANILO B. ; MARTINS, RAFAEL M. ; MOTA, EDSON ; TIBURTINO, TACITO ; DIAMANTINO, PEDRO ; PEIXOTO, MAYCON L.M. . Analyzing the quality of local and global multidimensional projections using performance evaluation planning. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE , v. 872, p. 41-54, 2021.

• RONDON, LUCAS B. ; IMMICH, ROGER ; P. ROCHA FILHO, GERALDO ; VENÂNCIO NETO, AUGUSTO ; LEONE MACIEL PEIXOTO, MAYCON ; VILLAS, LEANDRO A. . Towards Improved Vehicular Information-Centric Networks by Efficient Caching Discovery. Vehicles , v. 2, p. 453-467, 2020.

• LEITE FILHO, D. M. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. ; FERREIRA, CARLOS H. G. ; COIMBRA, D. B. ; BATISTA, B. G. ; SANTANA, M. ; SANTANA, R.H.C. . A cloud computing price model based on virtual machine performance degradation. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING , v. 18, p. 451, 2019.

• BARROS, ERIC BERNARDES C. ; FILHO, DIONÍSIO MACHADO L. ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE M. . Fog Computing Model to Orchestrate the Consumption and Production of Energy in Microgrids. SENSORS , v. 19, p. 2642, 2019.

• BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE ; LEITE FILHO, DIONISIO MACHADO ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . Security Overhead on a Service with Automatic Resource Management: A Performance Analysis. COMPUTER JOURNAL , v. 1, p. 1-13, 2018.

• BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; FERREIRA, CARLOS HENRIQUE GOMES ; SEGURA, DANILO COSTA MARIM ; LEITE FILHO, DIONISIO MACHADO ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . A QoS-driven approach for cloud computing addressing attributes of performance and security. Future Generation Computer Systems , v. 68, p. 260-274, 2017.

• RIBEIRO, J. B. ; BRANQUINHO JUNIOR, W. D. ; FERREIRA, C. H. G. ; SEGURA, DANILO COSTA MARIM ; PEIXOTO, M. L. M. ; Batista, B. G. ; Kuehne, B. T. ; LEITE, D. M. . Avaliação de Desempenho de Técnicas de Migração de Máquinas Virtuais para o Ambiente de Computação em Nuvem. FORSCIENCE , v. 4, p. 1-16, 2016.

• LEITE, D. ; PEIXOTO, M. L. M. ; SANTANA, M. ; SANTANA, Regina H. C. . Avaliação de desempenho em ambiente computacional voltado para computação em nuvem com foco em aspectos de planejamento de capacidade. Revista RETEC , v. 4, p. 1, 2013.

• LEITE, D. M. ; PEIXOTO, M. L. M. ; SANTANA, M. ; SANTANA, Regina H. C. . P2P Routing in the Metascheduler Architecture to provide QoS in Cloud Computing. INFOCOMP (UFLA. Impresso) , v. 12, p. 1-11, 2013.

• PRAZERES, C. V. S. ; PEIXOTO, M. L. M. . A Multimodal Interface for the Discovery and Invocation of Web Services. INFOCOMP (UFLA. Impresso) , v. 2013, p. 23-31, 2013.

• PRADO, P. F. ; PEIXOTO, M. L. M. ; ARAUJO, M. ; GAMA, E. ; GONCALVES, D. ; VARGAS, M. ; IMMICH, R. ; MADEIRA, E. ; BITTENCOURT, L. F. . Mobile Edge Computing for Content Distribution and Mobility Support in Smart Cities. Mobile Edge Computing. 1ed.: Springer International Publishing, 2021, v. , p. 1-.

• SANTANA, Marcos José ; SANTANA, Regina H. C. ; KUEHNE, B. T. ; PEIXOTO, M. L. M. . Disco externo é bom cofre de dados. Folha de São Paulo, 26 maio 2010.

• MAIA, ADRIANO H. O. ; FREIRE, M. ; MELO, T. ; RODRIGUES FILHO, R. ; ALMEIDA, E. S. ; PRAZERES, C. V. S. ; FIGUEIREDO, G. B. ; PEIXOTO, M. L. M. . Q-Edge: Leveraging Quantum Computing for Enhanced Software Engineering in Vehicular Networks [Paper Accepted]. In: ACM-SAC, 2025, Sicily. The 40th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing, 2025. v. 1.

• PRAZERES, CASSIO ; SEIXAS, N. ; MAIA, ADRIANO H. O. ; PACHECO, G. ; CRUZ, DHYEGO TAVARES ; SANTOS, B. P. ; MACHADO, I. ; ALMEIDA, E. S. ; DURÃO, FREDERICO ; PEIXOTO, M.L.M. ; FIGUEIREDO, G. B. . Bridging the Cost Gap: A Comprehensive Analysis of CAPEX and OPEX for Smart Home Transition from a Provider's Perspective [Paper Accepted]. In: 10th International Conference on Internet of Things, Big Data and Security, 2025, Porto. IoTBDS, 2025. v. 01.

• JR, JOSELITO ; MARTINS, LUANA ; TAVARES, DHYEGO ; CAMPOS, DENIVAN ; DURÃO, FREDERICO ; PRAZERES, CÁSSIO ; PEIXOTO, MAYCON ; FIGUEIREDO, GUSTAVO B. ; MACHADO, IVAN ; ALMEIDA, EDUARDO . Unleashing the Future of Smart Homes: A Revelation of Cutting-Edge Distributed Architecture. In: Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software, 2024, Brasil. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software (SBCARS 2024). v. 01. p. 41.

• CAMPOS, D. ; MARTINS, L. A. ; MOTA JUNIOR, J. ; TAVARES, D. ; PEREIRA, J. ; OLIVEIRA, M. ; BOAVENTURA, D. ; CORREA, D. ; FERREIRA, E. ; PINTO, G. ; MAIA, A. ; SANTOS, M. R. P. ; SEIXAS, N. F. S. ; BATISTA, E. P. B. ; DURAO, F. A. ; FIGUEIREDO, G. B. ; PEIXOTO, M.L.M. ; JANUARIO, T. O. ; PRAZERES, C. V. S. ; ALMEIDA, E. S. ; et.al . Designing, Implementing, and Testing AI-Oriented Smart Home Applications: Challenges and Best Practices. In: 18th European Conference on Software Architecture, 2024, Luxemburgo. 7th Context-Aware, Autonomous and Smart Architectures International Workshop, 2024. v. 1.

• HENRIQUE SOUZA SILVA, CARLOS ; TARDIOLE KUEHNE, BRUNO ; MACHADO LEITE FILHO, DIONISIO ; LEONE MACIEL PEIXOTO, MAYCON ; GUAZZELLI BATISTA, BRUNO . RESTGuardian: a system for controlling personal and sensitive data in REST API responses. In: ANAIS DO LVI SIMPóSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 2024, 2024. v. 56.

• CRUZ, DHYEGO TAVARES ; ALMEIDA, ERLON PEREIRA ; SANTOS, JANDER PEREIRA ; PAIXÃO, FELIPE DE SANT?ANNA ; DE SANTANA, ENIO GARCIA ; GOMES E SOUZA, RODRIGO ROCHA ; IWAMOTO, HÉRSIO MASSANORI ; DURÃO, FREDERICO ARAÚJO ; SERAFIM PRAZERES, CÁSSIO VINICIUS ; MACHADO, IVAN DO CARMO ; FIGUEIREDO, GUSTAVO BITTENCOURT ; MACIEL PEIXOTO, MAYCON LEONE ; DE ALMEIDA, EDUARDO SANTANA . Software Development Practices and Tools for University-Industry R&D projects. In: SBQS 2024: XXIII Brazilian Symposium on Software Quality, 2024, Salvador Bahia Brazil. Proceedings of the XXIII Brazilian Symposium on Software Quality, 2024. v. 01. p. 426-01.

• PEIXOTO, MAYCON LEONE M. . Quantum Edge Computing for Data Analysis in Connected Autonomous Vehicles. In: 2024 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2024, Paris. 2024 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2024. p. 1-6.

• RAMPRASAD, BRIAN ; MISHRA, PRITISH ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; DE LARA, EYAL . StreamBucket: In-Network Adaptation for Late-Binding Stream Processing Systems. In: 2024 IEEE 13th International Conference on Cloud Networking (CloudNet), 2024, Rio de Janeiro. 2024 IEEE 13th International Conference on Cloud Networking (CloudNet), 2024. v. 1. p. 1.

• SILVA, HALTIELLES ; PEIXOTO, MAYCON ; KUEHNE, BRUNO ; FRINHANI, RAFAEL ; FILHO, DIONISIO ; BATISTA, BRUNO . Avaliação de Desempenho de Estratégias de Virtualização Alternative Title: Performance Evaluation of Virtualization Strategies. In: Computer on the Beach, 2023, Florianópolis - Santa Catarina. Anais do XIV Computer on the Beach - COTB'23. Itajaí: Universidade do Vale do Itajaí, 2023. v. 14. p. 371-378.

• SANTOS, JOÃO ; PEIXOTO, MAYCON ; BATISTA, BRUNO ; KUEHNE, BRUNO ; LEITE, DIONISIO . Fog environment proposal to reduce energy consumption on public roads in smart cities. In: SBSI '23: XIX Brazilian Symposium on Information Systems, 2023, Maceió Brazil. Proceedings of the XIX Brazilian Symposium on Information Systems. p. 245-7.

• PAULA, ALEXANDRO DE O. ; MENEGUETTE, RODOLFO I. ; GONÇALVES, VINÍCIUS P. ; ANDRADE, ALEXSANDRA O. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; ROCHA FILHO, GERALDO P. . Melhorando a Integridade de Sistemas de Automação e Comunicação em Smart Grids - Uma Arquitetura de Combate a Ciberataques. In: Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico, 2023, Brasil. Anais do XI Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico (WCGE 2023). p. 1.

• BARBOSA, MATHEUS T. M. ; BARROS, ERIC B. C. ; MOTA, VINÍCIUS F. ; FILHO, DIONISIO LEITE ; TURGUT, DAMLA ; PEIXOTO, MAYCON L. M. . Q-balance: An Approach for Balancing Data Imputation Tasks on Edge resources of a Smart Grid. In: GLOBECOM 2023 2023 IEEE Global Communications Conference, 2023, Kuala Lumpur. GLOBECOM 2023 - 2023 IEEE Global Communications Conference, 2023. p. 4632.

• ARAUJO, GUILHERME ; PEIXOTO, MAYCON ; SAMPAIO, LEOBINO . NDN4IVC. In: ICN '22: 9th ACM Conference on InformationCentric Networking, 2022, Osaka Japan. Proceedings of the 9th ACM Conference on Information-Centric Networking. New York: ACM, 2022. p. 162.

• SANTOS, P. V. G. ; KUEHNE, B. T. ; BATISTA, B. G. ; LEITE FILHO, D. M. ; PEIXOTO, M.L.M. ; MOREIRA, E. M. ; REIFF-MARGANIEC, S. . Recommender Systems Evaluator: A Framework for Evaluating the Performance of Recommender Systems. In: ITNG - International Conference on Information Technology-New Generations, 2021, Las Vegas. ITNG 2021 - 18th International Conference on Information Technology-New Generations, 2021. p. 339-345.

• PEREIRA, RAFAEL SAMPAIO ; PRAZERES, CÁSSIO VINICIUS SERA'M ; BARBOSA, MATHEUS THIAGO MARQUES ; BARROS, ERIC BERNARDES CHAGAS ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . IoTFogSim: Um Simulador Orientado a Eventos para Avaliação de Aplicações baseadas em IoT-Fog-Cloud. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021, Brasil. Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC Estendido 2021). p. 25.

• ARAUJO, GUILHERME B. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; SAMPAIO, LEOBINO N. . NDN4IVC: Um Arcabouço para Simulação e Experimentação de Aplicações em Redes Veiculares de Dados Nomeados. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021, Brasil. Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC Estendido 2021). p. 41.

• BARROS, ERIC B. ; SOUZA, WESLEY O. ; BARBOSA, MATHEUS T. M. ; BATISTA, BRUNO G. ; KUEHNE, BRUNO T. ; LEITE, DIONISIO ; PEIXOTO, MAYCON L. M. . KaspaFog: uma abordagem na névoa para o gerenciamento de fontes e cargas de eletricidade de uma Microgrid com foco na redução energética. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021, Brasil. Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2021). p. 322.

• RANGEL, ELIVELTON O. ; COSTA, DANIEL G. ; PEIXOTO, MAYCON M. L. . An Optimization Approach for Emergency Vehicles Dispatching and Traffic Lights Adjustments in Response to Emergencies in Smart Cities. In: 2021 XI Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2021, Florianopolis. 2021 XI Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2021. p. 1.

• LOBATO, WELLINGTON ; DE SOUZA, ALLAN M. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; ROSARIO, DENIS ; VILLAS, LEANDRO . A Cache Strategy for Intelligent Transportation System to Connected Autonomous Vehicles. In: 2020 IEEE 92nd Vehicular Technology Conference (VTC2020Fall), 2020, Victoria. 2020 IEEE 92nd Vehicular Technology Conference (VTC2020-Fall), 2020. p. 1.

• PEIXOTO, MAYCON L. M. ; CRUZ, EDSON M. ; MAIA, ADRIANO H. O. ; SANTOS, MARIESE C. A. ; LOBATO, WELLINGTON V. ; VILLAS, LEANDRO A. . Exploiting Fog Computing with an Adapted DBSCAN for Traffic Congestion Detection System. In: 2020 IEEE 92nd Vehicular Technology Conference (VTC2020Fall), 2020, Victoria. 2020 IEEE 92nd Vehicular Technology Conference (VTC2020-Fall), 2020. p. 1.

• DA COSTA, JOAHANNES BRUNO DIAS ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL ; MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO ; ROSÁRIO, DENIS LIMA ; VILLAS, LEANDRO APARECIDO . MORFEU: Mecanismo baseado em Otimização Combinatória para Alocação de Tarefas em Nuvens Veiculares. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2020, Brasil. Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), 2020. p. 505.

• RONDON, LUCAS BORGES ; MAZIERO, LUCAS PORTO ; ROCHA FILHO, GERALDO PEREIRA ; VENÂNCIO NETO, AUGUSTO JOSÉ ; MACIEL PEIXOTO, MAYCON LEONE ; VILLAS, LEANDRO APARECIDO . Protocolo baseado em Geometria Computacional para Descoberta de Cache em Redes Veiculares de Dados Nomeados. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2020, Brasil. Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), 2020. p. 980.

• LADEIRA, LUCAS ZANCO ; DE SOUZA, ALLAN MARIANO ; SILVA, THIAGO HENRIQUE ; ROCHA FILHO, GERALDO PEREIRA ; MACIEL PEIXOTO, MAYCON LEONE ; VILLAS, LEANDRO APARECIDO . CERVA: Roteamento Contextual para Veículos com Risco Espaço-temporal. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2020, Brasil. Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), 2020. p. 379.

• BARBOSA, MATHEUS THIAGO MARQUES ; CHAGAS BARROS, ERIC BERNARDES ; JESUS, JOSÉ SOUZA ; PEIXOTO, MAYCON M. L. ; PEREIRA, RAFAEL S. . Energesis: Fog Smart Meter para Hospedagem Compartilhada. In: III Workshop de Computação Urbana, 2019. Workshop de Computação Urbana (CoUrb). p. 208.

• MACIEL PEIXOTO, MAYCON LEONE ; ROSEIRA PINHEIRO, ERICK ; TRINDADE DE ARAUJO TIBURTINO NEVES, TACITO ; BARBOSA COIMBRA, DANILO . Multidimensional Projections Analysis Using Performance Evaluation Planning. In: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. p. 156.

• CALDEIRA, I. D. B. ; BRITO, I. V. S. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; SAMPAIO, L. N. . Recuperação Ciente de QoS e Sensível ao Contexto: Uma Heurística de Tolerância a Falhas para Redes de Backbone. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (SBRC-2018), 2018, Campos do Jordão, Brasil. Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2018. v. 36.

• BARROS, E. B. C. ; LEITE FILHO, D. M. ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . Utilizando Fog para a Análise do Fluxo de Carga Dinâmico nas Smartgrids. In: SBRC/CoUrb - XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, 2018, Campos do Jordão, Brasil. COURB - II WORKSHOP OF URBAN COMPUTING, 2018.

• OLIVEIRA, L. ; MARTINEZ, M. C. P. ; LEITE FILHO, D. M. ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . Arquitetura baseada em Computação em Névoa para Sistemas de Gerenciamento Inteligente de Água. In: SBRC/CoUrb - XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, 2018, Campos do Jordão, Brasil. COURB - II WORKSHOP OF URBAN COMPUTING, 2018.

• BARBOSA, M. T. ; LIMA, A. C. ; LEITE FILHO, D. M. ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE MACIEL . Imputação de dados faltantes no ambiente de monitoramento de consumo em Smart Grids. In: SBRC/CoUrb - XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, 2018, Campos do Jordão. COURB - II WORKSHOP OF URBAN COMPUTING, 2018.

• MORAIS, NATAN B. ; FRINHANI, RAFAEL M. D. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FILHO, DIONISIO M. L. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; BATISTA, BRUNO G. . Performance Evaluation of Heuristics for Cloud Workload Balancing. In: the XIV Brazilian Symposium, 2018, Caxias do Sul. Proceedings of the XIV Brazilian Symposium on Information Systems - SBSI'18, 2018. p. 1.

• MOTA, EDSON ; COIMBRA, DANILO ; PEIXOTO, MAYCON . Cartola FC Data Analysis. In: the XIV Brazilian Symposium, 2018, Caxias do Sul. Proceedings of the XIV Brazilian Symposium on Information Systems - SBSI'18, 2018. p. 1.

• BARROS, ERIC ; PEIXOTO, MAYCON ; LEITE, DIONISIO ; BATISTA, BRUNO ; KUEHNE, BRUNO . A Fog Model for Dynamic Load Flow Analysis in Smart Grids. In: 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018, Natal. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018. p. 1.

• BATISTA, ERNANDO ; FIGUEIREDO, GUSTAVO ; PEIXOTO, MAYCON ; SERRANO, MARTIN ; PRAZERES, CASSIO . Load Balancing in the Fog of Things Platforms Through Software-Defined Networking. In: 2018 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData), 2018, Halifax. 2018 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData), 2018. p. 1785.

• BATISTA, BRUNO G. ; MORAIS, NATAN B. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FRINHANI, RAFAEL M.D. ; FILHO, DIONISIO M.L. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. . Heuristic Performance Evaluation for Load Balancing in Cloud. In: 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018, Orleans. 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018. p. 593.

• BATISTA, BRUNO G. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FRINHANI, RAFAEL M.D. ; FILHO, DIONISIO M.L. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. . Architecture for Internet of Things Environment Management with Quality of Service Assurance. In: 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018, Orleans. 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018. p. 936.

• PEIXOTO, MAYCON L.M. ; SOUZA, IGO ; BARBOSA, MATHEUS ; LECOMTE, GABRIEL ; BATISTA, BRUNO G. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FILHO, DIONISIO M. LEITE . Data Missing Problem in Smart Surveillance Environment. In: 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018, Orleans. 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018. p. 962.

• LEITE, DIONISIO MACHADO ; PEIXOTO, MAYCON L. M. ; BATISTA, BRUNO G. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FERREIRA, CARLOS H. G. . The influence of resource allocation on cloud computing performance. In: the Symposium, 2017, Marrakech. Proceedings of the Symposium on Applied Computing - SAC '17, 2017. p. 1516.

• FERREIRA, CARLOS H. G. ; ESTRELLA, JULIO C. ; NUNES, LUIZ H. ; NAKAMURA, LUIS H. V. ; LIBARDI, RAFAEL M. ; BATISTA, BRUNO G. ; PEIXOTO, MAYCON L. ; LEITE, DIONÍSIO M. ; REIFF-MARGANIEC, STEPHAN . A low cost workload generation approach through the cloud for capacity planning in service-oriented systems. In: the Second International Conference, 2017, Cambridge. Proceedings of the Second International Conference on Internet of things and Cloud Computing - ICC '17, 2017. p. 1.

• ARAUJO, M. R. ; SANTOS, A. S. ; FRANCA, T. S. ; PIRES, S. S. ; PEIXOTO, M. L. M. ; RIOS, R. A. ; FIGUEIREDO, G. B. . Alocação dinâmica de largura de banda com predição dos próximos GRANT em redes Long-Reach PON. In: SBRC - Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2017, Belém. XXXV - Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2017. p. 360-373.

• MORAIS, N. B. ; FRINHANI, R. M. D. ; KUEHNE, B. T. ; LEITE FILHO, D. M. ; PEIXOTO, M. L. M. ; BATISTA, B. G. . Avaliação de Algoritmos de Balanceamento de Carga para Ambientes em Nuvem. In: SBSI - Brazilian Symposium on Information Systems, 2017, Lavras. XIII Brazilian Symposium on Information Systems, 2017. p. 353-363.

• PINTO, ALESSANDRA ADAMI ; CARPINTEIRO, OTAVIO AUGUSTO SALGADO ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; FILHO, DIONISIO MACHADO LEITE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE . A Performance Evaluation of an Automatic Web Services Composition System. In: 2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2017, Genoa. 2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2017. p. 839-845.

• OLIVEIRA, M. R. S. ; PEIXOTO, M. L. M. ; GREVE, F. G. P. ; RIOS, R. A. . Tratamento de Valores Ausentes na Alocação de Máquinas Virtuais para a Computação em Nuvem. In: XIV WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO EM CLOUDS E APLICAÇÕES (XXXIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC), 2016, Salvador. WCGA/SBRC, 2016. p. 105-118.

• LEITE, D. M. ; PEIXOTO, M. L. M. ; BATISTA, B. G. ; KUEHNE, B. T. ; FERREIRA, C. H. G. ; SEGURA, D. . A utilização da função affinity na manutenção de QoS nos serviços de nuvem: uma comparação de desempenho entre os virtualizadores Xen e KVM. In: XIV WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO EM CLOUDS E APLICAÇÕES (XXXIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC), 2016, Salvador. WCGA/SBRC, 2016. p. 61-74.

• ALVES, DIEGO CARDOSO ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; FILHO, DIONISIO MACHADO LEITE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE ; REIFF-MARGANIEC, STEPHAN ; KUEHNE, BRUNO TARDIOLE . CM Cloud Simulator: A Cost Model Simulator Module for Cloudsim. In: 2016 IEEE World Congress on Services (SERVICES), 2016, San Francisco. 2016 IEEE World Congress on Services (SERVICES), 2016. p. 99.

• LEONE, MAYCON ; PEIXOTO, MAYCON ; LEITE, DIONISIO ; HENRIQUE, CARLOS ; SEGURA, DANILO ; TARDIOLE, BRUNO ; GUAZZELLI, BRUNO . Predictive Dynamic Algorithm: An Approach toward QoS-Aware Service for IoT-Cloud Environment. In: 2016 IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT), 2016, Nadi. 2016 IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT), 2016. p. 686.

• FERREIRA, C. H. G. ; LEITE, D. M. ; RIBEIRO, J. B. ; BRANQUINHO JUNIOR, W. D. ; ESTRELLA, J. C. ; PEIXOTO, M. L. M. . Identificação de gargalos de desempenho em ambientes virtuais para uso em computação em nuvem. In: WPerformance, 2014, Brasília. Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2014. v. XIII. p. 1975-1988.

• CANDIDO, P. G. L. ; LEITE, D. M. ; SANTANA, Marcos José ; SANTANA, R.H.C. ; PEIXOTO, M. L. M. . Alocação Proativa de Recursos Virtualizados Aplicada à Computação em Nuvem. In: SBRC/WCGA - XI Workshop de Computação em Clouds e Aplicações, 2013, Brasília. 31º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2013. p. 104-115.

• LEITE, D. M. ; PEIXOTO, M. L. M. ; SANTANA, Marcos José ; SANTANA, R.H.C. . Performance Evaluation of Virtual Machine Monitors for Cloud Computing. In: XIII Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC), 2012, Petrópolis. XIII Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC), 2012.

• PEIXOTO, M. L. M. ; LEITE, D. M. ; SANTANA, Marcos José ; SANTANA, Regina H. C. . Gerenciamento de Máquinas Virtuais em um Cloud Multimídia por meio do Metaescalonamento. In: WebMedia - Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2011, Florianópolis. WebMedia 2011, 2011.

• PEIXOTO, M. L. M. ; SANTANA, Marcos José ; ESTRELLA, J. C. ; TAVARES , T. C. ; KUEHNE, B. T. ; SANTANA, Regina H. C. . A Metascheduler Architecture to provide QoS on the Cloud Computing. In: IEEE ICT - International Conference on Telecommunications, 2010, Doha. Track in Networking and Internet Computing, 2010.

• MONACO, F. J. ; PEIXOTO, M. L. M. ; NERY, M. . An orthogonal real-time scheduling architecture for responsiveness QoS requirements in SOA environments. In: ACM Symposium on Applied Computing, 2009, Honolulu, Hawaii. SAC '09: Proceedings of the 2009 ACM symposium on Applied Computing. New York, NY, USA: ACM, 2009. p. 1990-1995.

• PEIXOTO, M. L. M. ; SANTANA, Marcos José ; SANTANA, Regina H. C. . A P2P Hierarchical Metascheduler to Obtain QoS in a Grid Economy Services. In: IEEE International Conference on Computational Science and Engineering - CSE, 2009, Vancouver. International Symposium on Scientific and Engineering Computing - SEC, 2009. v. 1. p. 292-297.

• PEIXOTO, M. L. M. ; TOTT, R. F. ; NERY, M. ; MONACO, F. J. . Arquitetura de Escalonamento Ortogonal de Tempo-Real para garantias de QoS em Servidores Web. In: XXVIII Brazilian Computing Society Congress, 2008, Belém - PA. Workshop on Performance of Computational and Communication Systems, 2008. p. 126-145.

• PEIXOTO, M. L. M. ; TOTT, R. F. ; MONACO, F. J. . Política de Escalonamento de Tempo-Real para Garantia de QoS Absoluta em Cluster de Servidores Web Heterogêneos. In: XIII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON MULTIMEDIA AND THE WEB, 2007, Gramado - RS. Anais do XIII Webmedia, 2007. p. 159-166.

• MONACO, F. J. ; Cheng, X. S. ; PEIXOTO, M. L. M. . A Tool for Statistical Analysis of Navigational Modelling for Web Site Personalization and Reengineering. In: Lecture Notes in Computer Science, 2007, Nancy. Web Information Systems Engineering WISE 2007, 2007. v. 4832. p. 386-394.

• PEIXOTO, MAYCON ; SOUZA, IGO ; BARBOSA, MATHEUS ; LECOMTE, GABRIEL ; LEITE, DIONISIO ; GUAZZELLI, BRUNO ; TARDIOLE, BRUNO . Analysis of gap filling algorithms to smart surveillance environment. In: 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018, Natal. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018. p. 00026.

• FERREIRA, RAFAEL SOBRINHO ; BATISTA, BRUNO GUAZZELLI ; FRINHANI, RAFAEL M. D. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FILHO, DIONISIO MACHADO LEITE ; PEIXOTO, MAYCON LEONE . Evaluation of Performance Saturation Using the Hadoop Framework. In: 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018, Orleans. 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018. p. 1045.

• LECOMTE, GABRIEL ; HIPOLITO, VINÍCIUS ; BATISTA, BRUNO G. ; KUEHNE, BRUNO T. ; FILHO, DIONÍSIO M. LEITE ; MARTINS, JOSÉ A.C. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. . Gap Filling of Missing Streaming Data in a Network of Intelligent Surveillance Cameras. In: the 23rd Brazillian Symposium, 2017, Gramado. Proceedings of the 23rd Brazillian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia '17, 2017. p. 309.

• KUEHNE, BRUNO T. ; ESTRELLA, JULIO C. ; PEIXOTO, MAYCON L.M. ; TAVARES, THIAGO C. ; SANTANA, REGINA H.C. ; SANTANA, MARCOS J. . Dynamic Web Service Composition Middleware: A New Approach for QoS Guarantees. In: 2010 9th IEEE International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), 2010, Cambridge. 2010 Ninth IEEE International Symposium on Network Computing and Applications, 2010. v. 0. p. 174-177.

• SA, C. C. A. ; RESENDE, E. C. ; PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de Desempenho dos Algoritmos de Mineração de Dados KNN e SVM. In: V SACSIS, 2013, Rio Paranaíba. V Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação, 2013.

• RIBEIRO, J. B. ; MARCONDES, A. M. ; PIZZA, M. R. C. ; PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de Desempenho de Funções Hash. In: V SACSIS, 2013, Rio Paranaíba. V Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação, 2013.

• ROSA, M. ; MOREIRA, R. ; MARTINS, M. ; RABELO, A. ; PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de Desempenho de um Roteador Wireless. In: V SACSIS, 2013. V Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação.

• MENDONCA, A. J. L. ; FERREIRA, C. H. G. ; SANDRONI, B. R. ; ARAUJO, M. F. ; PEIXOTO, M. L. M. . Balanceamento de carga em servidores utilizando o proxy reverso. In: SIA - Simpósio de IntegraçãoAcadêmica, 2013, Rio Paranaíba. SIA - UFV, 2013.

• FERREIRA, C. H. G. ; RIBEIRO, J. B. ; BRANQUINHO JUNIOR, W. D. ; PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de desempenho de virtualizadores aplicados a computação em nuvem. In: SIA - Simpósio de IntegraçãoAcadêmica, 2013, Rio Paranaíba. SIA - UFV, 2013.

• RIBEIRO, J. B. ; FERREIRA, C. H. G. ; BRANQUINHO JUNIOR, W. D. ; PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de desempenho de técnicas de migração de máquinas virtuais. In: SIA - Simpósio de IntegraçãoAcadêmica, 2013, Rio Paranaíba. SIA - UFV, 2013.

• CANDIDO, P. G. L. ; PEIXOTO, M. L. M. . Alocação de Recursos para Computação em Nuvem Aplicada ao MACC. In: SIA - Simpósio de Integração Acadêmica, 2012, Rio Paranaíba. SIA - UFV, 2012.

• RIBEIRO, G. S. ; PEIXOTO, M. L. M. . Uso Integrado de Computação em Nuvem e Google Android O.S. no Processo de Descoberta de Conhecimento. In: SIA - Simpósio de Integração Acadêmica, 2012, Rio Paranaíba. SIA - UFV, 2012.

• MOTA, E. ; PEIXOTO, MAYCON L. M. . ArchW3: An Adaptive Blockchain Wallet Architecture for Web3 Application. Computer Networks , 2025.

• CORREA, D. ; BOAVENTURA, D. ; OLIVEIRA, M. ; SANTOS, J. ; FERREIRA, E. ; PRAZERES, CASSIO ; ALMEIDA, E. S. ; MACHADO, I. ; PEIXOTO, M.L.M. ; FIGUEIREDO, G. B. ; DURAO, F. A. . Evaluating Multi-Label Machine Learning Models for Smart Home Environments. SOFTWARE: PRACTICE AND EXPERIENCE , 2025.

• PEIXOTO, M. L. M. ; LEITE FILHO, D. M. ; FERREIRA, C. H. G. ; SEGURA, D. ; KUEHNE, B. T. ; BATISTA, B. G. . Predictive Dynamic Algorithm An Approach toward QoS-aware service for IoT-Cloud. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de Desempenho em Computação em Nuvens. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEIXOTO, M. L. M. . Alocação Proativa de Recursos Virtualizados Aplicada à Computação em Nuvem. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PEIXOTO, M. L. M. . Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web ? WebMedia. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PEIXOTO, M. L. M. . IEEE ICT - International Conference on Telecommunications. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PEIXOTO, M. L. M. . Avaliação de Desempenho de Sistemas Computacionais. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Borda Quântica para Análise de Dados de Veículos Autônomos Conectados, Descrição: O aumento exponencial no volume de dados produzidos pelos veículos autônomos conectados apresenta desafios em termos de comunicação, processamento e tomada de decisão na nuvem. Dessa forma, este projeto proposto visa explorar a aplicação da computação quântica na borda da rede para análise de dados de veículos autônomos conectados (CAVs), nomeada neste projeto de Borda Quântica. A hipótese adotada neste projeto é que a utilização para Borda Quântica para os veículos autônomos conectados possibilita a resolução de problemas complexos de análise de dados com maior eficiência em relação aos algoritmos clássicos. O objetivo geral do projeto é desenvolver uma framework que aplique a computação quântica para análise de dados de veículos autônomos conectados na borda de forma otimizada. Para atingir esse objetivo, o projeto investigará algoritmos quânticos para análise de dados, com enfoque em desafios específicos de sistemas de transporte inteligentes, tais como detecção de congestionamentos, recomendação de rotas alternativas e previsão de demanda. Será dada especial atenção à análise do fluxo de dados de tráfego em tempo real, considerando informações como posição do veículo, velocidade, aceleração e estados dos semáforos, além dos dados produzidos pelos sensores presentes nos veículos autônomos, como câmeras, LiDAR (Light Detection and Ranging) e RADAR (Radio Detection and Ranging). Também serão explorados dados contextuais, como condições meteorológicas, acidentes e eventos especiais. A partir disso, serão implementados os algoritmos quânticos investigados e realizados experimentos em ambientes de simulação, utilizando simuladores compatíveis com a computação quântica que serão integrados a ambiente de simulação de redes veiculares. Os resultados serão analisados para permitir identificar a viabilidade e a eficácia da computação quântica na borda para análise de dados de veículos autônomos conectados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2024 - Atual

  Projeto ARGUS, Descrição: No cenário atual, a segurança patrimonial é um aspecto de extrema importância para organizações em todo o mundo. Com a proliferação de sistemas de vigilância, incluindo câmeras de segurança e sensores, as empresas buscam continuamente maneiras de aprimorar a proteção de seus ativos e a segurança de suas operações. A crescente quantidade de dados gerados por esses dispositivos, juntamente com a complexidade das ameaças, tem criado um ambiente desafiador que exige soluções inovadoras. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) se destaca como uma abordagem promissora para fortalecer a segurança corporativa. A capacidade da IA de processar grandes volumes de dados, identificar padrões e tomar decisões em tempo real a torna uma aliada valiosa na detecção e prevenção de ameaças. Este projeto de pesquisa visa explorar o potencial da IA em sistemas de segurança corporativa, focando em áreas-chave de investigação. Um dos desafios abordados neste estudo é o processamento eficiente de imagens geradas por câmeras de segurança e sensores. A análise precisa dessas imagens desempenha um papel fundamental na identificação de eventos suspeitos e na resposta imediata a incidentes. Ao investigar métodos avançados de processamento de imagens, pretende-se aprimorar a capacidade de detecção e análise de eventos de segurança. Além disso, a orquestração de recursos na nuvem desempenha um papel vital na manipulação de grandes fluxos de dados de sistemas de segurança corporativa. A computação em nuvem oferece escalabilidade e flexibilidade para lidar com o crescente volume de informações gerado por câmeras e sensores, permitindo o processamento e armazenamento eficaz desses dados. O desenvolvimento de software é outra área de enfoque deste projeto, garantindo que as aplicações de segurança sejam seguras e eficientes. A integração de práticas de desenvolvimento de software de alta qualidade é fundamental para mitigar vulnerabilidades e manter a integridade dos sistemas de segurança. Por fim, investigaremos métodos e modelos de recomendação de sistemas no contexto de segurança corporativa. A capacidade de fornecer recomendações personalizadas com base em padrões de comportamento e análise de ameaças é essencial para aprimorar a prevenção e resposta a incidentes de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2023 - Atual

  Capacitação em redes 5G, Descrição: O projeto de Capacitação em Redes 5G tem como objetivo oferecer treinamento e formação especializada no campo das redes de quinta geração (5G). Com a crescente demanda por conectividade rápida e confiável, o 5G está se tornando uma tecnologia essencial para impulsionar a transformação digital em diversos setores. Nesse contexto, o projeto busca capacitar profissionais e estudantes para atender às necessidades e desafios das redes 5G, fornecendo conhecimentos teóricos e práticos sobre arquitetura, protocolos, segurança, gerenciamento de rede e aplicações relacionadas. Através de cursos, workshops e atividades práticas, os participantes terão a oportunidade de aprofundar seus conhecimentos e se preparar para atuar nesse promissor campo tecnológico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Centro de excelência em capacitação POSITIVO TOMORROW, Descrição: O projeto tem como objetivo estabelecer um centro de excelência dedicado à capacitação profissional e ao desenvolvimento de habilidades para o futuro. O projeto visa fornecer programas de treinamento de alta qualidade, com foco em áreas estratégicas e emergentes, como tecnologia da informação, inteligência artificial, análise de dados, empreendedorismo e inovação. O centro de excelência busca preparar profissionais para os desafios do mercado de trabalho em constante evolução, oferecendo cursos, workshops e mentorias que promovam o aprimoramento técnico, o pensamento crítico e a capacidade de adaptação. O Centro de Excelência em Capacitação POSITIVO TOMORROW tem como missão capacitar indivíduos para se destacarem no mercado de trabalho do futuro, promovendo o desenvolvimento pessoal e profissional e impulsionando a inovação e o empreendedorismo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Orquestração de Cenários Autônomos para Casas Inteligentes, Descrição: O projeto visa desenvolver soluções inovadoras para automatizar e gerenciar ambientes residenciais de forma inteligente. O objetivo é criar um sistema avançado de orquestração que integre dispositivos e serviços, permitindo a personalização de cenários para atender às necessidades dos moradores. Com tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e IoT, busca-se tornar as casas inteligentes mais eficientes, sustentáveis e adaptáveis, proporcionando uma experiência residencial avançada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Universo Inteligente Positivo, Descrição: O projeto de pesquisa tem como objetivo explorar e desenvolver soluções inovadoras no campo da inteligência artificial e tecnologias inteligentes. Com foco na aplicação dessas tecnologias em diferentes domínios, o projeto busca criar um universo inteligente que seja capaz de interconectar e otimizar sistemas, promovendo eficiência, sustentabilidade e qualidade de vida. Através da análise de dados, algoritmos avançados de aprendizado de máquina e a integração de dispositivos inteligentes, pretende-se criar um ambiente conectado e adaptativo, capaz de tomar decisões autônomas e fornecer soluções personalizadas para as necessidades individuais e coletivas. O projeto conta com uma equipe multidisciplinar de pesquisadores e colaboradores, que trabalham em estreita colaboração para impulsionar o avanço das tecnologias inteligentes e explorar o potencial de transformação que elas podem trazer para a sociedade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Orquestração de Dados Urbanos por meio da Computação na Borda, Descrição: O projeto tem como objetivo desenvolver soluções inovadoras para a coleta, processamento e análise de dados urbanos. Por meio da computação na borda, que se refere à capacidade de processar dados próximos à sua fonte de origem, busca-se otimizar a gestão e utilização dessas informações em ambientes urbanos. O projeto envolve a criação de uma infraestrutura de rede e sistemas distribuídos que permitam a coleta eficiente de dados em tempo real, bem como a execução de algoritmos de processamento e análise diretamente nos dispositivos de borda, como sensores e dispositivos móveis. Além disso, a orquestração dos dados urbanos permitirá uma integração eficaz entre diferentes fontes de informação, possibilitando uma visão holística e em tempo real do ambiente urbano. Com essa abordagem, busca-se melhorar a qualidade de vida das cidades, facilitar o planejamento urbano e promover soluções mais inteligentes e sustentáveis para os desafios urbanos atuais. O projeto envolve a colaboração entre especialistas em computação, urbanismo e áreas afins, visando promover a interdisciplinaridade e impulsionar a inovação tecnológica no contexto urbano.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2020 - 2022

  HAINA IA-CLOUD Training BA, Descrição: The project aims to provide comprehensive training in the field of Artificial Intelligence (AI) and Cloud Computing. Through this training program, participants will gain essential knowledge and skills to understand and apply AI algorithms, techniques, and tools in the context of Cloud Computing environments. The project offers a structured curriculum that covers a wide range of topics, including machine learning, deep learning, natural language processing, data analytics, and cloud infrastructure. Participants will have hands-on experience through practical exercises and real-world case studies, allowing them to develop proficiency in AI and Cloud technologies. The training program is designed to meet the needs of individuals and professionals seeking to enhance their expertise in AI and Cloud Computing, opening up opportunities for career advancement and contributing to the growth of AI-driven solutions in various industries.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2019 - 2020

  Data Orchestration for Urban Computing through Fog Computing, Descrição: In an Urban Computing, there are several sensors producing a huge amount of data from an Intelligent Transportation System. These data can be difficult to process, analyze and store even for Cloud Computing. Thus, Fog Computing, as an extension of Cloud Computing, is used to perform perform services directly at the edge of the network, providing low latency and real-time computing. In this case, Fog can provide infrastructure to store and process data for decision making, even if autonomously, regardless of the state of the Cloud infrastructure. In this way, this project aims to foment research in Cloud Computing, under the angle of Fog Computing, through the study, proposition and evaluation of techniques that seek to contribute state-of-the-art in the fundamental issue of data produced from a Intelligent Transportation System. The overall goal of this project is to reduce the volume of data and increase the relevance before to sent them to the Cloud. For this, a mechanism will be developed to deal with data orchestration, identifying which part of the data load will be handled by edge computing resources and which part will be handled by the Cloud. Finally, it should be noted that this proposal is linked to the thematic project financed by FAPESP (process: 2015/24494-8).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / Leandro Aparecido Villas - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2019 - 2020

  Data Reduction of Traffic Jam through Fog Computing, Descrição: The project aims to develop innovative solutions to handle the large volume of data generated by traffic flow in urban environments. By utilizing Fog Computing, which involves distributing processing and storage resources closer to data collection devices, the project seeks to reduce network traffic overload and optimize efficiency in transmitting and processing this information. Through advanced techniques such as data compression, filtering, and analysis, the project aims to achieve significant reduction in the size of traffic data while preserving relevant information for traffic monitoring and decision-making purposes in urban contexts. The project aims to contribute to the improvement of traffic management, promoting efficiency and safety in cities, as well as providing insights for the development of intelligent transportation and urban mobility solutions.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / Leandro Aparecido Villas - Integrante / DAMLA TURGUT - Integrante.

• 2018 - 2018

  Oferecimento de QoS para o ambiente de Smart City por meio de Fog Computing, Descrição: Esse projeto visa fomentar pesquisas na Computação em Nuvem, sob o ângulo da Computação em Névoa, através do estudo, proposição e avaliação de técnicas de computação distribuída, buscando contribuir com o estado-da-arte na questão fundamental de Smart City. O objetivo geral deste projeto é utilizar o paradigma computacional Fog Computing para responder as requisições de serviços no ambiente de Smart City. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / STEPHAN REIFF-MARGANIEC - Integrante.

• 2017 - 2019

  Oferecimento de QoS para Smart City Surveillance por meio de Fog Computing, Descrição: À medida em que o espaço urbano se desenvolve, a segurança está se tornando cada vez mais uma questão relevante dentro dos aspectos de políticas públicas. Especialmente para o ambiente de Smart Cities, os sistemas de vigilância estão se tornando parte essencial dos mecanismos empregados pela defesa civil. A utilização plena desse recurso requer um sistema de vigilância com a implantação de uma grande quantidade de câmeras ligadas a Internet e em áreas geograficamente distribuídas. Por isso, o aumento do número de dispositivos de video surveillance provoca o aumento da carga de trabalho em função do crescimento de dados gerados por streaming. Atualmente, as técnicas de gerenciamento utilizam unicamente o modelo centralizado de cloud computing como meio de oferecer agilidade, disponibilidade e escalabilidade, oferecendo um aumento significativo de confiabilidade ao sistema. Entretanto, devido às limitações inerentes de latência de rede e disponibilidade, esse modelo baseado em Cloud Computing pode não atender de maneira adequada os requisitos de restrições de tempo real desse ambiente. Dessa forma, este projeto propõe a utilização da plataforma Foggy para fomentar pesquisas na Computação em Nuvem, sob o ângulo da Computação em Névoa, através do estudo, proposição e avaliação de técnicas de computação distribuída, buscando contribuir com o estado-da-arte na questão fundamental de smart video surveillance. O objetivo geral deste projeto é utilizar a plataforma Foggy para responder as requisições de serviço video surveillance do ambiente de Smart City de forma ágil e independente do modelo atual centralizado na Cloud. Por meio da Foggy, parte da carga processamento é tratada por recursos de computação na borda, reduzindo o volume de dados e aumentando o valor e relevância dos dados enviados para a Nuvem. Os gateways leves implementados com virtualização baseada em Containers são os responsáveis por manter essa infraestrutura lógica para os dispositivos de IoT, absorvendo a carga de trabalho de processamento antes de enviá-la a Nuvem para refinamento dos Metadados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / Cassio Vinicius Serafim Prazeres - Integrante / Fabíola Gonçalves Pereira Greve - Integrante / Ricardo Araújo Rios - Integrante / Bruno Guazzelli Batista - Integrante / Bruno Tardiole Kuehne - Integrante / Gustavo Bittencourt Figueiredo - Integrante / Dionisio Machado Leite Filho - Integrante / Gabriel Lecomte Pinho e Souza - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal da Bahia - Outra.

• 2017 - 2018

  Orquestração de Recursos para a Computação em Névoa, Descrição: As técnicas atuais de gerenciamento e orquestração de recursos para o ambiente distribuído utilizam unicamente o modelo centralizado de computação em nuvem como meio de fornecer armazenamento escalável, alta capacidade de processamento, análise dos metadados coletados, agilidade, disponibilidade, escalabilidade, oferecendo um aumento significativo de confiabilidade ao sistema. Entretanto, devido às limitações inerentes de latência de rede e disponibilidade, esse modelo baseado em nuvem pode não atender de maneira adequada os requisitos de restrições de tempo real desse ambiente. Essa exigência de QoS absoluta ocorre porque algumas aplicações não podem sofrer com atrasos na disponibilidade das informações, tais como: serviços de monitoramento de ambientes e soluções na área de assistência emergencial. Assim, esse projeto visa fomentar pesquisas sob o ângulo da Computação em Névoa, através do estudo, proposição e avaliação de técnicas de computação distribuída, buscando contribuir com o estado-da-arte na questão fundamental de alocação de recursos IoT (Internet of Things). O objetivo geral deste projeto é utilizar realizar a orquestração dos recursos da computação em Névoa para responder as requisições de serviço de forma ágil e independente do modelo atual centralizado na Cloud. Dessa forma, parte da carga de processamento é tratada por recursos de computação na borda, reduzindo o volume de dados e aumentando o valor e relevância dos dados enviados para a Nuvem. Os gateways leves implementados com virtualização baseada em Containers são os responsáveis por manter essa infraestrutura lógica para os dispositivos de IoT, absorvendo a carga de trabalho de processamento antes de enviá-la a Nuvem para refinamento dos Metadados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / Gabriel Lecomte Pinho e Souza - Integrante / Manollo Castro de Pinho Martinez - Integrante / Alexandre Cury Lima - Integrante.

• 2017 - 2018

  Oferecimento de QoS para Smart Water Management por meio de Fog Computing, Descrição: À medida em que o espaço urbano se desenvolve, a gerência hídrica está se tornando cada vez mais uma questão relevante dentro dos aspectos de políticas públicas. Especialmente para o ambiente de Smart Cities, os sistemas de gerenciamento de água estão se tornando parte essencial dos mecanismos empregados por órgão públicos competentes. A utilização plena desse recurso requer um sistema de vigilância com a implantação de uma grande quantidade de dispositivos em áreas geograficamente distribuídas. Por isso, o aumento do número de dispositivos IoT (Internet of Things) provoca o aumento da carga de trabalho em função do crescimento de dados gerados na rede de borda. Atualmente, as técnicas de gerenciamento utilizam unicamente o modelo centralizado de cloud computing como meio de oferecer agilidade, disponibilidade e escalabilidade, oferecendo um aumento significativo de confiabilidade ao sistema. Entretanto, devido às limitações inerentes de latência de rede e disponibilidade, esse modelo baseado em Cloud Computing pode não atender de maneira adequada os requisitos de restrições de tempo real desse ambiente. Dessa forma, este projeto propõe a utilização da Computação em Névoa, buscando contribuir com o estado-da-arte na questão fundamental de Smart Water Management. O objetivo geral deste projeto é utilizar a computação em névoa para responder as requisições de serviço de monitoramento do ambiente de Smart City de forma ágil e independente do modelo atual centralizado na Cloud. Por meio da computação em Névoa, parte da carga de processamento é tratada por recursos de computação na borda, reduzindo o volume de dados e aumentando o valor e relevância dos dados enviados para a Nuvem. Os gateways leves implementados com virtualização baseada em Containers são os responsáveis por manter essa infraestrutura lógica para os dispositivos de IoT, absorvendo a carga de trabalho de processamento antes de enviá-la a Nuvem para refinamento dos Metadados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador / Gabriel Lecomte Pinho e Souza - Integrante / Manollo Castro de Pinho Martinez - Integrante / Alexandre Cury Lima - Integrante.

• 2016 - 2017

  Avaliação de Desempenho de um Gerenciador de Recursos para a Computação em Nuvem, Descrição: Este projeto apresenta a proposta de uma avaliação de Desempenho de um Gerenciador de Recursos para a Computação em Nuvem leva em consideração o emprego de qualidade de serviço (QoS) para o ambiente de Computação em Nuvem. O gerenciador é capaz de realizar a alocação dos recursos dinamicamente, procurando atender as restrições temporais. Em resposta a esse dilema de escalonamento aplicado a Computação em Nuvem, este projeto propõe a avaliação de uma abordagem chamada MACC: Metascheduler Architecture to provide QoS in Cloud Computing. A função principal do MACC é distribuir e gerenciar o processamento das requisições de serviços entre os recursos disponíveis, cumprindo os termos agregados na SLA ­ Service Level Agreement. Assim, este projeto visa fomentar pesquisas na Computação em Nuvem por meio do estudo e proposição de avaliação de desempenho de técnicas, modelos, algoritmos, protocolos e middleware de computação distribuída, buscando contribuir com o estado­ da­ arte em questões fundamentais como desempenho, avaliação, confiabilidade, processamento analítico de dados, descoberta, endereçamento, nomenclatura, mapeamento de endereço vs. nomes, além de migração de máquinas virtuais. Os avanços obtidos podem ser aplicados em diferentes domínios e sobretudo à implementação de um modelo consistente de Computação em Nuvem com o oferecimento de qualidade de serviço (QoS). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador.

• 2016 - Atual

  Arquitetura de Gerenciamento de Ambientes em Internet das Coisas com QoS, Descrição: A Internet é hoje um componente essencial na vida da grande maioria das pessoas, tal tecnologia permitiu um avanço tecnológico sem precedentes. A Internet das Coisas (IoT ? Internet of Things) é considerada a primeira evolução real da Internet após a Web 2.0. Por meio dela, novas aplicações revolucionárias com poder de permear de fato a vida das pessoas são cotadas para surgir. A IoT é um termo utilizado para referenciar a integração de objetos físicos e virtuais, com diversos propósitos e em diferentes áreas. Essa tecnologia é permitida em função de diversas outras, como a popularização de sensores, redes sem fio e, sem dúvida alguma, a explosão do armazenamento em nuvem. Porém, considerando que qualquer dispositivo dotado de recursos computacionais e acesso à Internet pode coletar, analisar e tomar decisões baseadas em critérios preestabelecidos, o desenvolvimento de uma arquitetura para o gerenciamento desse ambiente se faz necessário e carece de mais estudos. Dessa forma, o objetivo deste projeto é propor uma arquitetura de gerenciamento em ambientes de Internet das Coisas que visa garantir a Qualidade do Serviço (QoS) fornecido. Essa arquitetura deve considerar mecanismos de predição e balanceamento de carga, bem como de controle de acesso, provisionamento de recursos, segurança e otimização.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Integrante / Bruno Guazzelli Batista - Coordenador / Bruno Tardiole Kuehne - Integrante / REIFF-MARGANIEC, STEPHAN - Integrante / Dionisio Machado Leite Filho - Integrante.

• 2015 - Atual

  FOGGY - Quando a Computação em Nuvem e a Computação em Névoa se Encontram, Descrição: O projeto FOGGY visa fomentar pesquisas na Computação em Nuvem, sob o ângulo da Computação em Névoa, através do estudo e proposição de técnicas, modelos, algoritmos, protocolos e middleware de computação distribuída, buscando contribuir com o estado-da-arte em questões fundamentais como segurança, tolerância a falhas, confiabilidade, processamento analítico de dados, descoberta, endereçamento, nomenclatura, mapeamento de endereço x nomes, além de migração entre dispositivos e serviços em névoa e nuvens. Os avanços obtidos podem ser aplicados em diferentes domínios e sobretudo à implementação do paradigma de Internet das Coisas, além de aplicações de Vídeo sob Demanda. A pesquisa é desenvolvida a partir de cinco grandes eixos: Meta 1: Névoa e Internet das Coisas Meta 2: Nuvem e Vídeo sob Demanda Meta 3: Nuvem e Processamento Analítico Prescritivo Meta 4: Tolerância a Falhas na Nuvem Meta 5: Rede de pesquisa e formação de pessoas. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Integrante / Fabíola Gonçalves Pereira Greve - Coordenador / Genaro Costa - Integrante / Cátia Khouri - Integrante / Fábio Moura Pereira - Integrante / Jauberth Abijaúde - Integrante / Antonio Augusto Coutinho - Integrante / Clésio Mato - Integrante / Francisco Bruno Souza Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2015

  Técnicas de Agrupamento de Dados em Ambiente de Computação em Nuvens, Descrição: Pesquisar e desenvolver algoritmos de agrupamento de dados aplicáveis em cloud computing; Pesquisar e desenvolver uma plataforma de cloud computing que possa ser utilizada em conjunto com o processo de mineração de dados; Pesquisar e desenvolver um meta-escalonador que possua algoritmos de alocação e gerenciamento de recursos virtualizados voltados para o problema de agrupamento de dados; Gerar contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nos campos de mineração de dados e cloud computing. Desenvolver tecnologicamente a região do Alto Paranaíba; Financiar a formação de novos pesquisadores; Aplicar as técnicas desenvolvidas em conjuntos de dados de trocas gasosas, controle pragas ou irrigação, oriundos de outros projetos de pesquisas da região, voltados para a área agrícola.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Integrante / Marcelo Roberto Zorzan - Integrante / Iris Fabiana de Barcelos Tronto - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Coordenador / Flávio Lemes Fernandes - Integrante / Luis César Dias Drumond - Integrante / Cláudio Pagotto Ronchi - Integrante / Rachel Carlos Pereira - Integrante / Kemilly Dearo Garcia - Integrante / Flavio Dias Pegas da Silva - Integrante / Pricila Resende Rodrigues - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2008 - 2012

  QoS para serviços web em grid por meio da gerência de um meta-escalonador, Descrição: A convergência entre Web services e grid viabilizou a integração de serviços de forma distribuída, fornecendo o compartilhamento e a utilização coordenada dos recursos de rede. Nesse ambiente, um Meta-escalonador desempenha um papel cada vez mais importante para melhorar tanto o desempenho, quanto a disponibilidade e escalabilidade. Neste projeto, é apresentado um framework de um Meta-escalonador que tem a função de provisão de QoS para Web services executados sob um ambiente de grid. O Meta-escalonador é composto de dois componentes: o broker que é responsável por submeter jobs e gerenciar os recursos do grid e o escalonador de serviços que faz a seleção do melhor conjunto disponível de recursos para execução da tarefa enviada pelo cliente. Para alcançar esse objetivo, o Meta-escalonador lida com as prioridades que são geradas segundo as restrições temporais contratadas a partir de um acordo de nível de serviço estipulado (SLA - Service Level Agreement). A SLA é ajustada dinamicamente, ou seja, a projeto é baseado na rede de favores em que todas as organizações virtuais no grid armazenam uma pontuação referindo-se a prestação de serviço, que é proporcional ao tempo de processamento dedicado. Portanto, quanto mais uma organização virtual fornece um serviço, mais aumenta sua pontuação. A diferenciação de serviço para os clientes é feita com base nessa pontuação que é utilizada pelo Meta-escalonador para geração da lista de prioridades. A proposta deste projeto é melhorar o desempenho dos Web services sob o grid através de algoritmos de prioridades de serviço utilizando o Meta-escalonador para a gerência do fluxo de execução. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maycon Leone Maciel Peixoto - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

Prêmios