Marcelo Caggiani Luizelli

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Produções bibliográficas

• TEMP, DANIEL C. ; DA COSTA, ALEXANDRE A. F. ; VIEIRA, ANGELO N. C. ; ORIBES, ESTER S. ; LOPES, IVAN M. ; DE SOUZA, PAULO SILAS S. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FÁBIO D. . MAPER: mobility-aware energy-efficient container registry migrations for edge computing infrastructures. JOURNAL OF SUPERCOMPUTING , v. 81, p. 1-12, 2025.

• VOGT, FRANCISCO GERMANO ; DA SILVA, SERGIO ROSSI BRITO ; CESEN, FABRICIO EDUARDO RODRIGUEZ ; COSTA, FILIPO GABERT ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; ROTHENBERG, CHRISTIAN ESTEVE . TFTG: Time Fidelity Traffic Generation through P4/Tofino Programmable Hardware. IEEE NETWORK , v. 1, p. 1-1, 2025.

• ROSSI, FÁBIO DINIZ ; SOUZA, PAULO SILAS SEVERO DE ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI . Resource Allocation on Low-Earth Orbit Edge Infrastructure: Taxonomy, Survey, and Research Challenges. IEEE Access , v. 13, p. 40992-41010, 2025.

• MAAS, W. ; ROSSI, FA'BIO ; Caggiani, Marcelo ; LORENZON, A. F. ; NAVAUX, P. O. A. . Investigating cloud instances to achieve optimal trade-offs between performance-cost efficiency. COMPUTING (WIEN. INTERNET) , v. 1, p. 1, 2025.

• DA SILVA, VINICIUS S. ; DE LIMA, EVERTON C. ; SCHWARZROCK, JANAÍNA ; ROSSI, FÁBIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Synergistically Rebalancing the EDP of Container-based Parallel Applications. IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS , v. 1, p. 1-14, 2024.

• LORENZON, A. F. ; ROSSI, F. D. ; LUIZELLI, MARCELO ; CALHEIROS, R. N. . A Neural Network Framework for Optimizing Parallel Computing in Cloud Servers. JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTURE , v. 1, p. 1, 2024.

• N?DIAYE, THIERNO BOCAR ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; DEGILA, JULES ; BURIOL, LUCIANA SALETE . Optimizing in-band network telemetry problem. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 239, p. 2074-2081, 2024.

• VOGT, FRANCISCO GERMANO ; CESEN, FABRICIO EDUARDO RODRIGUEZ ; DE CASTRO, ARIEL GÓES ; SINGH, SUNEET KUMAR ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; ROTHENBERG, CHRISTIAN ESTEVE ; ANTICHI, GIANNI . Video Streaming QoE Meets Programmable Data Planes: The Case of In-Network QoE for 360° VR. IEEE NETWORK , v. 1, p. 1-1, 2024.

• GARCIA, V. F. ; DUARTE JR., E. P. ; SANTOS, C. R. P. ; SPINOSA, E. ; CAGGIANI LUIZELLI, MARCELO . Customizable Mapping of Virtualized Network Services in Multi-datacenter Environments Based on Genetic Metaheuristics. Journal of Network and Systems Management , v. x, p. x, 2023.

• TEMP, DANIEL CHAVES ; DE SOUZA, PAULO SILAS SEVERO ; LORENZON, ARTHUR FRANCISCO ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; ROSSI, FÁBIO DINIZ . Mobility-aware registry migration for containerized applications on edge computing infrastructures. JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS , v. 1, p. 103676, 2023.

• MARQUES, SANDRO MATHEUS VILA NOVA ; ROSSI, FÁBIO DINIZ ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; BECK, ANTONIO CARLOS SCHNEIDER ; LORENZON, ARTHUR FRANCISCO . Seamless Thermal Optimization of Parallel Workloads. IEEE Design & Test , v. 1, p. 1-1, 2023.

• MARQUES, S. M. ; SERPA, M. ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; NAVARRO, A. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; NAVAUX, P. O. A. ; LORENZON, ARTHUR F. . Optimizing the EDP of OpenMP Applications via Concurrency Throttling and Frequency Boosting  . JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTURE , v. 1, p. 1, 2022.

• SAQUETTI, M. ; LUIZELLI, M. C. ; AZAMBUJA, R. ; GASPARY, Luciano Paschoal ; ZHANI‬ ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis . Managing Virtual Programmable Switches: Principles, Requirements, and Design Directions. IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE , v. 1, p. 1, 2022.

• SINGH, S. K. ; ROTHENBERG, C. E. ; LUIZELLI, M. C. ; ANTICHI, G. ; GOMES, P. H. ; PONGRACZ, G. . HH-IPG: Leveraging Inter-Packet Gap Metrics in P4 Hardware for Heavy Hitter Detection. IEEE Transactions on Network and Service Management , v. 1, p. 1, 2022.

• CASTRO, ARIEL G. ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FABIO D. ; DA COSTA FILHO, ROBERTO I. T. ; RAMOS, FERNANDO M. V. ; ROTHENBERG, CHRISTIAN E. ; LUIZELLI, MARCELO C. . Near-Optimal Probing Planning for In-Band Network Telemetry. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS , v. 1, p. 1-1, 2021.

• GARCIA, V. F. ; HUFF, A. ; MARCUZZO, L. C. ; LUIZELLI, M. C. ; SCHAEFFER-FILHO, A. E. ; GRANVILLE, L. Z. ; SANTOS, C. R. P. ; DUARTE JR., E. P. . Customizable Deployment of NFV Services. Journal of Network and Systems Management , v. 29, p. 1, 2021.

• MEDEIROS, T. ; VARGAS, L. ; ROSSI, F. D. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Mitigating the processor aging through dynamic concurrency throttling. JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING , p. 1, 2021.

• SILVA, V. S. ; NOGUEIRA, A. G. D. ; LIMA, E. C. ; ROCHA, H. ; SERPA, M. ; LUIZELLI, M. C. ; ROSSI, FABIO D. ; NAVAUX, P. O. A. ; BECK, A. C. ; LORENZON, ARTHUR F. . Smart Resource Allocation of Concurrent Execution of Parallel Applications. CONCURRENY AND COMPUTATION (ONLINE) , v. 500, p. 1-1, 2021.

• SAQUETTI, M. ; CANOFRE, R. ; ROSSI, FABIO D. ; LORENZON, ARTHUR F. ; AZAMBUJA, R. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis ; LUIZELLI, M. C. . Towards In-Network Intelligence: Running Artificial Neural Networks Distributedly in the Data Plane. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS , v. 800, p. 1-1, 2021.

• LUIZELLI, M. C. ; CANOFRE, R. ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FABIO D. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis ; CAICEDO, OSCAR . In-Network Neural Networks: Challenges and Opportunities for Innovation. IEEE NETWORK , v. 35, p. 68-74, 2021.

• HOHEMBERGER, RUMENIGUE ; DA ROZA, CINARA EWERLING ; PFEIFER, FELIPE RUBIN ; DA ROSA, RODRIGO MELLO ; DE SOUZA, PAULO SILAS SEVERO ; LORENZON, ARTHUR FRANCISCO ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; ROSSI, FÁBIO DINIZ . An approach to mitigate challenges to the Electronic Health Records storage. MEASUREMENT , v. 1, p. 107424, 2020.

• SOUZA, P. S. S. ; LORENZON, A. F. ; LUIZELLI, M. C. ; ROSSI, FABIO D. . Detecting abnormal sensors via machine learning: An IoT farming WSN-based architecture case study. MEASUREMENT , p. 108042, 2020.

• FLACH, Q. N. ; LUIZELLI, M. C. ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FABIO D. . Analysis of Biological Sequence Search Performance in NoSQL Database. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS , v. 250, p. 1, 2020.

• FLACH, Q. N. ; LORENZON, A. F. ; LUIZELLI, M. C. ; ROSSI, FABIO D. . Modeling Performance and Scalability of Cloud Services over Unikernels. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS , v. 1, p. 1, 2020.

• MEDEIROS, THIARLES S. ; BERNED, GUSTAVO P. ; NAVARRO, ANTONI ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; BRANDALERO, MARCELO ; HUBNER, MICHAEL ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Aging-aware Parallel Execution. IEEE Embedded Systems Letters , v. 1, p. 1-1, 2020.

• BERNED, G. ; ROSSI, F. D. ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; SOUZA, S. X. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Low learning-cost offline strategies for EDP optimization of parallel applications. JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTURE , p. 101959, 2020.

• SOUZA, P. S. S. ; LORENZON, A. F. ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; ROSSI, FABIO D. . Evaluating Embedded GPUs Performance via Computer Vision Applications. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS , v. 176, p. 7, 2020.

• MIOTTO, GUSTAVO ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; CORDEIRO, WEVERTON LUIS DA COSTA ; GASPARY, Luciano Paschoal . Adaptive placement & chaining of virtual network functions with NFV-PEAR. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 10, p. 3, 2019.

• MARQUES, JONATAS ADILSON ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; TAVARES DA COSTA FILHO, ROBERTO IRAJÁ ; GASPARY, Luciano Paschoal . An optimization-based approach for efficient network monitoring using in-band network telemetry. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 10, p. 12, 2019.

• HOHEMBERGER, RUMENIGUE ; CASTRO, ARIEL G. ; VOGT, FRANCISCO G. ; MANSILHA, RODRIGO B. ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. . Orchestrating In-Band Data Plane Telemetry with Machine Learning. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS , v. 1, p. 1-1, 2019.

• HOHEMBERGER, RUMENIGUE ; LORENZON, ARTHUR F. ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. . Optimizing Distributed Network Monitoring for NFV Service Chains. IEEE COMMUNICATIONS LETTERS , v. 23, p. 1-1, 2019.

• FILHO, ROBERTO IRAJA TAVARES DA COSTA ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; PETRANGELI, STEFANO ; VEGA, MARIA TORRES ; HOOFT, JEROEN VAN DER ; WAUTERS, TIM ; TURCK, FILIP DE ; GASPARY, Luciano Paschoal . Dissecting the Performance of VR Video Streaming through the VR-EXP Experimentation Platform. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications , v. 15, p. 1-23, 2019.

• MIOTTO, Gustavo ; LUIZELLI, M. C. ; CORDEIRO, Weverton Luis da Costa ; GASPARY, Luciano Paschoal . Adaptive placement & chaining of virtual network functions with NFV-PEAR. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 10, p. 1-19, 2019.

• MARQUES, JONATAS ADILSON ; LUIZELLI, M. C. ; TAVARES DA COSTA FILHO, ROBERTO IRAJÁ ; GASPARY, Luciano Paschoal . An optimization-based approach for efficient network monitoring using in-band network telemetry. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 10, p. 1-20, 2019.

• COSTA FILHO, Roberto Irajá Tavares ; LUIZELLI, M. C. ; PETRANGELI, Stefano ; VEGA, Maria Torres ; HOOFT, Jeroen van der ; WAUTERS, Tim ; DE TURCK, Filip ; GASPARY, Luciano Paschoal . Dissecting the Performance of VR Video Streaming through the VR-EXP Experimentation Platform. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications , v. 15, p. 1-22, 2019.

• CAGGIANI LUIZELLI, MARCELO ; RICHTER BAYS, LEONARDO ; SALETE BURIOL, LUCIANA ; PILLA BARCELLOS, MARINHO ; PASCHOAL GASPARY, LUCIANO . How physical network topologies affect virtual network embedding quality: A characterization study based on ISP and datacenter networks. Journal of Network and Computer Applications , v. 70, p. 1-16, 2016.

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• LUIZELLI, M. C. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis ; BURIOL, LUCIANA S. ; GASPARY, Luciano Paschoal . A Fix-and-Optimize Approach for Efficient and Large Scale Virtual Network Function Placement and Chaining. Computer Communications , v. 1, p. 1-11, 2016.

• LUIZELLI, M. C. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis ; BURIOL, LUCIANA S. ; GASPARY, Luciano Paschoal . A Fix-and-Optimize Approach for Efficient and Large Scale Virtual Network Function Placement and Chaining. COMPUTER COMMUNICATIONS , v. 102, p. 67-77, 2016.

• LUIZELLI, MARCELO ; VOGT, F. ; MATOS, G. M. V. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis ; SCHAEFFER-FILHO, A. E. ; SCHWARZ, M. ; VERDI, F. ; ROTHENBERG, C. E. . SmartNICs: The Next Leap in Networking. Minicursos do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. 1ed.: SBC, 2024, v. , p. 40-89.

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• HOHEMBERGER, R. ; ROSSI, F. D. ; LORENZON, ARTHUR F. ; LUIZELLI, MARCELO C. . A Heuristic Approach for Large-Scale Orchestration of the In-band Data Plane Telemetry Problem. In: Leonard Barolli;Isaac Woungang;Tomoya Enokido. (Org.). Advanced Information Networking and Applications. 1ed.: , 2020, v. 1, p. 1-12.

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• GARCIA, PEDRO ; ORIBES, ESTER ; LOPES JUNIOR, IVAN ; MARQUES DE SOUZA, BRAULIO ; CRESTANI, ANGELO ; LORENZON, ARTHUR ; LUIZELLI, MARCELO ; SEVERO DE SOUZA, PAULO ; ROSSI, FÁBIO . LLM-Based Adaptive Digital Twin Allocation for Microservice Workloads. In: 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025, Porto. Proceedings of the 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025. p. 61.

• GARCIA, PEDRO ; LORENZON, ARTHUR ; LUIZELLI, MARCELO ; SEVERO DE SOUZA, PAULO ; ROSSI, FÁBIO . WFQ-Based SLA-Aware Edge Applications Provisioning. In: 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025, Porto. Proceedings of the 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025. p. 159.

• CITADIN, DENIS ; ROSSI, FÁBIO ; LUIZELLI, MARCELO ; NAVAUX, PHILIPPE ; LORENZON, ARTHUR . Energy-Aware Node Selection for Cloud-Based Parallel Workloads with Machine Learning and Infrastructure as Code. In: 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025, Porto. Proceedings of the 15th International Conference on Cloud Computing and Services Science, 2025. p. 49.

• LAMB, I. P. ; DUARTE, P. A. P. R. ; MARQUES, J. A. ; LUIZELLI, MARCELO ; GASPARY, L. P. ; TAVARES, A. ; FERREIRA, R. ; CUNHA, I. ; AZAMBUJA, R. ; da Costa Cordeiro, Weverton Luis . Distributed Graph Neural Networks in Programmable Data Planes. In: h) edition of the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2025, Honolulu. Proceedings of the h) edition of the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2025.

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• IZOLAN, PATRIC L. R. ; JÚNIOR, IVAN M. LOPES ; ORIBES, ESTER S. ; DE SOUZA, BRAULIO M. ; CRESTANI, ANGELO V. ; DE SOUZA, PAULO S. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; ROSSI, FÁBIO D. . User-Level Network Programmability: A Scalability Study for Data Center Infrastructure. In: 2024 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBACPADW), 2024, Hilo. 2024 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), 2024. p. 42.

• LAMB, IVAN PETER ; DUARTE, PEDRO ARTHUR PINHEIRO ROSA ; LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI ; GASPARY, Luciano Paschoal ; AZAMBUJA, JOSÉ RODRIGO ; DA COSTA CORDEIRO, WEVERTON LUIS . Multi-Tenant Programmable Switch Virtualization Leveraging Explicit Resource Sharing. In: 2024 20th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 2024, Prague. 2024 20th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 2024. p. 1.

• MAAS, WILLIAM ; DE SOUZA, PAULO S. S. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; ROSSI, FÁBIO D. ; NAVAUX, PHILIPPE O. A. ; LORENZON, ARTHUR F. . An ANN-Guided Multi-Objective Framework for Power-Performance Balancing in HPC Systems. In: CF '24: 21st ACM International Conference on Computing Frontiers, 2024, Ischia Italy. Proceedings of the 21st ACM International Conference on Computing Frontiers. p. 138.

• LUIZELLI, MARCELO C. ; VOGT, FRANCISCO G. ; DE SOUZA, PAULO SILAS SEVERO ; LORENZON, ARTHUR F. ; DA COSTA FILHO, ROBERTO I. T. ; ROSSI, FABIO D. ; CALHEIROS, RODRIGO N. ; ROTHENBERG, CHRISTIAN ESTEVE . DigiNet: Scaling up Provisioning of Network Digital Twin. In: 2024 IEEE 10th International Conference on Network Softwarization (NetSoft), 2024, Saint Louis. 2024 IEEE 10th International Conference on Network Softwarization (NetSoft), 2024. p. 136.

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• TEMP, DANIEL CHAVES ; SOUZA, P. S. S. ; CASTRO, A. G. ; ROSSI, F. D. ; LORENZON, A. F. ; CAGGIANI LUIZELLI, MARCELO . Latency-Aware Cost-Efficient Provisioning of Composite Applications in Multi-Provider Clouds. In: International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER), 2023, Prague. Proceedings of the CLOSER 2023, 2023.

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• MARQUES, SANDRO M. ; MEDEIROS, THIARLES S. ; SERPA, MATHEUS ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; NAVAUX, PHILIPPE O. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Optimizing Parallel Applications via Dynamic Concurrency Throttling and Turbo Boosting. In: 2021 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP), 2021, Valladolid. 2021 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), 2021. p. 153.

• MARQUES, SANDRO M. ; MEDEIROS, THIARLES S. ; ROSSI, FABIO D. ; LUIZELLI, MARCELO C. ; BECK, ANTONIO CARLOS S. ; LORENZON, ARTHUR F. . Synergically Rebalancing Parallel Execution via DCT and Turbo Boosting. In: 2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 2021, San Francisco. 2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 2021. p. 277.

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• LUIZELLI, M. C. ; COSTA, F. B. P. ; NETTO, M. R. ; FREO, C. M. ; KLAMT, R. A. . Cursos de Aprimoramento em Construção Civil e Instalações Elétricas Prediais. In: Salão de Extensão da UFRGS, 2009, Porto Alegre. Anais do X Salão de Extensão da UFRGS, 2009.

• LUIZELLI, MARCELO CAGGIANI . Mininet: Instanciando um Ambiente de Prototipação SDN/OpenFlow. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LUIZELLI, MARCELO C. . Virtualização de Funções de Rede: conceitos, perspectivas e desafios. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LUIZELLI, MARCELO C. . Piecing Together the NFV Provisioning Puzzle: Efficient Placement and Chaining of Virtual Network Functions. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LUIZELLI, M. C. ; BAYS, LEONARDO RICHTER ; BARCELLOS, M. P. ; BURIOL, LUCIANA SALETE ; GASPARY, LUCIANO PASCHOAL . Reconectando os Componentes de Infraestruturas Físicas: Rumo a uma Estratégia de Expansão para o Mapeamento Eficiente de Redes Virtuais. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• LUIZELLI, M. C. ; BAYS, LEONARDO RICHTER ; BARCELLOS, M. P. ; GASPARY, LUCIANO PASCHOAL . HIPER: Heuristic-based Infrastructure Expansion through Partition Reconnection for Efficient Virtual Network Embedding. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• LUIZELLI, M. C. ; BAYS, L. R. ; BURIOL, L. S. ; BARCELLOS, M. P. ; GASPARY, L. P. . Caracterizando o Impacto de Topologias no Mapeamento de Redes Virtuais. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• LUIZELLI, M. C. ; BAYS, L. R. ; BARCELLOS, M. P. ; BURIOL, L. S. ; GASPARY, L. P. . Characterizing the Impact of Network Substrate Topologies on Virtual Network Embedding. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• LUIZELLI, M. C. . Análise Comparativa entre heurísticas e metaherísticas aplicadas ao problema de roteamento de veículos. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• LUIZELLI, M. C. ; GARCIA, V. J. . Análise Comparativa entre heurísticas e metaherísticas aplicadas ao problema de roteamento de veículos. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• LUIZELLI, M. C. ; GARCIA, V. J. . Analise de Heuristicas de Roteamento. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Projeto e Desenvolvimento de Métodos Escaláveis para Armazenamento de Video Streamming em Infraestruturas de Nuvem, Descrição: A vigilância por vídeo baseada em nuvem, também conhecida como Vigilância por Vídeo como Serviço (VSaaS), tem se destacado como uma tecnologia inovadora. Essa abordagem permite o acesso a sistemas de vigilância de vídeo de qualquer local e a qualquer momento. Ela oferece uma gama flexível de recursos na nuvem, incluindo capacidade de processamento, memória, unidades de processamento gráfico (GPU), armazenamento e largura de banda de rede sob demanda, tudo isso a custos mais acessíveis, para atender às necessidades de serviços e aplicativos de vigilância por vídeo tradicionais (VSS). O VSaaS possibilita a transmissão de fluxos de mídia provenientes de câmeras e outros sensores de vídeo para a nuvem. A atual infraestrutura de VSaaS é fundamentada na tecnologia de máquinas virtuais (VMs). As aplicações de processamento de mídia são capazes de operar em paralelo em várias VMs. No entanto, essa abordagem baseada em VMs pode resultar em uma diminuição de velocidade e desempenho nos aplicativos de videovigilância, e apresenta desafios de gerenciamento. Neste contexot, o objetivo principal do presente projeto consiste em pesquisar e avaliar me#769;todos eficientes para o armazenamento de video streaming em infraestruturas híbridas de nuvem. Os resultados deste projeto irão contribuir com esforços de pesquisa e desenvolvimento, permitindo a materialização de um Produto Viável Mínimo em sintonia com a Indústria nacional.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / PAULO SILAS SEVERO DE SOUZA - Integrante / Matheus Cadori - Integrante., Financiador(es): CDN Systems - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  SMART NEtworks and ServiceS for 2030 (SMARTNESS) - Netwon, Descrição: URLLC applications envisioned in 5G [Panwar et al., 2016] include remote surgery, industrial and robotic automation, often also encompassed within the Tactile Internet concept [Fettweis, 2014], all of which require extremely low loss, latency, and delay variations. Such ULL machine-to-machine communications require not only maximum but deterministic latency, jitter and throughput. Packets should not only not exceed a certain target latency, but should also not be delivered any sooner since some industrial controllers require very precise synchronization and spacing of telemetry streams and control data, for example, to facilitate the precise and in-sync operation of robotic actuators.To achieve low-latency by reducing the propagation latency and the processing latency introduced by each networking device, Industry 4.0 applications need to be placed close to the control targets. Since on customer premises (e.g., inside the factory) data centers are often not an alternative (e.g. requiring a virtual private 5G network and adequate compute infrastructure), fog computing infrastructures and MEC servers are considered candidate choices to host real-time cloud cooperative applications. However, the layers of software virtualization and limited QoS functions throughout the network path compromise the delivery of deterministic latency capabilities. This research strand will explore Industry 4.0 control scenarios where the control logic and telemetry processing functions of the targets (e.g. robots, drones, IoT devices) are offloaded to programmable hardware network devices placed at the edge (first network hops). In-network P4 programmable edge hardware approaches [Cesen et al., 2020] can be exploited to provide (partial) TSN support to guarantee that critical packet processing and control operations can be done at line rate with low and deterministic latency due to the physical proximity of the edge P4 equipment and the bounded timing guarantees due to hardware-based pipeline implementations [Michel et al., 2021]. We foresee that those methods could be also applied to mobile robots or unmanned flying vehicles, which also benefit from in-network acceleration of (edge) cloud-based applications in support of coordinated, timely operations. The exploration of a cloud-network digital twin approach will contribute to broader and more effective testing as well as safer network configuration changes [Zhao et al., 2022].. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (5) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Christian Esteve Rothenberg - Coordenador / Gergely Polesinszky - Integrante / Fábio Verdi - Integrante., Financiador(es): Ericsson Telecomunicações - Matriz - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2024

  Spinner: Rumo à orquestração eficiente da inteligência em planos de dados programáveis (FAPESP ARD), Descrição: Data plane programmability is redesigning the way we manage and operate forwarding devices. However, most of the algorithmic decisions performed by data planes are still deterministic and control-plane dependent. We believe that it is possible to break this dependency and make the data plane intelligent so that they learn infrastructure states autonomously. In this project, we propose Spinner, the first effort towards to operationalize unsupervised Machine Learning approaches (Machine Learning - ML) in programmable devices. Despite existing efforts to make data planes intelligent, little has been done to design unsupervised ML algorithms that fit the architectural constraints of programmable devices. Unsupervised learning algorithms (e.g., data clustering) are useful when the data profile is not known in advance and the learning process takes place continuously. Executing such approaches in the data plane has the potential to reduce the volume of data collected/transmitted to ML Control Plane applications, as well as reducing the overall decision-making time. Despite the potential for executing ML techniques on the data plane, designing and operating them on programmable devices is particularly challenging for three reasons: (i) programmable architectures are constrained concerning arithmetic operations; (ii) domain-specific languages (e.g. P4) and current architectures do not provide iteration-based structures and, therefore, the implementation of classical ML algorithms is infeasible; and (iii) the available memory resources are limited, which reduces the amount of information stored and processed by a device. To fill in these gaps, Spinner aims to simplify the process of implementing and operating unsupervised ML algorithms in programmable devices. The idea is to design models and algorithms that can fit architectural constraints to ensure the accuracy of ML models. Later, we intend to operate them in a programmable infrastructure. The results that can be accomplished in this project have the potential to make a strong impact in this research area in the coming years.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / CAICEDO, OSCAR - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Integrante / Fábio Diniz Rossi - Integrante / Rodrigo Calheiros - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2023

  PESQUISA E DESENVOLVIMENTO DE MÉTODOS ESCALÁVEIS DE ENCAMINHAMENTO DE PACOTES EM REDES IP, Descrição: O mercado de provedores de Internet residencial e corporativa de pequeno e médio porte é caracterizado por empresas que atendem desde uma única cidade, até algumas dezenas de cidades em uma região. Quando se trata da compra da infraestrutura tecnológica que suporta a operaca#807; #771;o de tais provedores, são poucas as opco#807; #771;es de fornecedores nacionais. Nesse cenário, o pequeno provedor possui poucas opco#807; #771;es de fabricantes, bem como não possui poder de barganha, pois compra equipamentos mais baratos e em pouca quantidade. Tal conjuntura torna ainda mais complexa a competica#807; #771;o contra os grandes provedores. Neste projeto, objetiva unir esforco#807; s no sentido construir uma base tecnológica que viabilize a construca#807; #771;o de equipamentos mais eficientes e competitivos. Mais especificamente, o desenvolvimento do objeto do presente projeto viabiliza a construca#807; #771;o de equipamentos com capacidade de atender um grande volume de assinantes, com qualidade, e consumindo uma fraca#807; #771;o dos recursos computacionais demandados pelas soluco#807; #771;es atualmente dispon#305;v#769; eis no mercado. Os resultados deste projeto irão contribuir com esforços de pesquisa e desenvolvimento, permitindo a materialização de um Produto Viável Mínimo (MVP).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Coordenador / Marcelo Barcellos - Integrante., Financiador(es): Int6 Tech - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Redes Programáveis de Baixo Custo: Expandindo a Última Milha da Internet para Todos (FAPESP ARD), Descrição: O projeto concentra-se na seguinte questão de pesquisa exploratória: é possível impulsionar redes de baixa capacidade (low-end networks) por meio da programabilidade do plano de dados? As potenciais implicações de uma resposta positiva são múltiplas, podendo habilitar o uso de redes low-end em casos de uso inovadores para além de Internet das Coisas (IoT). Em especial, pode-se expandir o alcance de última milha para acesso à internet em comunidades remotas e contribuir para diminuir a exclusão digital. O caminho para responder essa pergunta exige, no entanto, lidar com os objetivos conflitantes de pesquisa entre redes de baixa potência e longo alcance (Low-Power Wide Area Networks, LPWAN), as quais focam em requisitos mínimos de hardware visando baixo custo, e programabilidade do plano de dados, as quais exigem dispositivos de alta capacidade (high end) para lidar com vazão de dados na ordem de centenas de gigabits por segundo. Considerando esse contexto, o presente projeto visa seguir na direção contrária do status quo de pesquisa em LPWAN e em programabilidade do plano de dados, ao propor a investigação e concepção de dispositivos LPWAN cujo comportamento possa ser redefinido usando linguagens de domínio específico como P4. Os objetivos do projeto desdobram-se em três. Primeiro, vislumbra-se conceber uma arquitetura conceitual de dispositivo low end programável, e usá-la no exercício de escrita de novos protocolos de rede que minimizem a sobrecarga de transferência de dados em enlaces com vazão nominal na ordem de algumas centenas de kilobits por segundo. Segundo, almeja-se adaptar a esse contexto mecanismos para maximizar a vazão útil de dados, como compressão de pacotes e correção adiantada de erros. Por fim, com os conhecimentos adquiridos, pretende-se projetar e desenvolver um protótipo de dispositivo de baixa capacidade e que suporte programabilidade. Como principal resultado desse projeto, espera-se fomentar o avanço nas pesquisas em redes comunitárias, fornecendo a elas acesso a uma variedade de dispositivos de baixo custo e programáveis via padrões abertos e interoperáveis. Os resultados do projeto possuem também potencial para redefinir o cenário de IoT, permitindo a concepção de protocolos e serviços inovadores por meio de dispositivos LPWAN abertos e altamente programáveis para um mundo das coisas cada vez mais interconectado.Resumo em Inglês. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Integrante / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Coordenador / ‪Mohamed Faten Zhani‬ - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Breno Bernard Nicolau de França - Integrante / Fernando Manuel Valente Ramos - Integrante / Jose Rodrigo Furlanetto de Azambuja - Integrante / Juliano Araujo Wickboldt - Integrante / Michel Marialva Yvano - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Rumo à Era dos Planos de Dados Inteligentes (Universal CNPq), Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / CAICEDO, OSCAR - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Integrante / Fábio Diniz Rossi - Integrante / Rodrigo Calheiros - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  SmartNet: tornando a rede inteligente através da execução distribuída de algoritmos de aprendizado de máquina em dispositivos de encaminhamento programáveis (Edital Universal CNPq), Descrição: A programabilidade do plano de dados está redesenhando a forma como gerenciamos e operamos os dispositivos deencaminhamento. Entretanto, a maior parte das decisões algorítmicas executadas pelos planos de dados ainda édeterminística e dependente do plano de controle. Acreditamos que é possível quebrar essa dependência de instruçõese tornar os planos de dados inteligentes para que aprendam estados da infraestrutura de maneira autônoma. Nesteprojeto, propõe-se o primeiro esforço a operacionalizar abordagens de Aprendizado de Máquina (ML) nãosupervisionadas em dispositivos programáveis. Apesar de esforços para tornar os planos de dados inteligentes, poucofoi feito para projetar estratégias algorítmicas de ML não supervisionadas que sejam adequadas às restriçõesarquiteturais dos dispositivos. Problemas de aprendizado não supervisionado (e.g., agrupamento de dados) são úteisquando o perfil dos dados não é conhecido e o aprendizado se dá de forma autônoma e contínua. Este tipo de abordagemé atrativa para a área de redes, já que os dados brutos trafegados não são anotados. A execução de tais métodos noplano de dados tem o potencial de reduzir o volume de dados coletados/transmitidos para aplicações de ML do Plano deControle, além de reduzir o tempo da tomada de decisão. Apesar do potencial de execução de técnicas de ML no planode dados, o projeto e a operação em dispositivos programáveis é particularmente desafiador por três motivos: (i) as arquiteturas programáveis são restritas em relação às operações aritméticas; (ii) as arquiteturas/linguagens dedomínio específico não fornecem estruturas de iteração; e (iii) os recursos de memória disponíveis são limitados.Para suprir essas lacunas, este projeto objetiva factibilizar a implementação e operação de algoritmos de ML nãosupervisionados em dispositivos programáveis. Os resultados a serem obtidos nesse projeto tem potencial para causarum impacto duradouro nessa área de pesquisa nos próximos anos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (5) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Integrante / Fábio Diniz Rossi - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Pesquisa e Desenvolvimento de Métodos Escaláveis de Encaminhamento de Pacotes em Redes IP, Descrição: O mercado de provedores de Internet residencial e corporativa de pequeno e médio porte é caracterizado por empresas que atendem desde uma única cidade, até algumas dezenas de cidades em uma região. Quando se trata da compra da infraestrutura tecnológica que suporta a operação de tais provedores, são poucas as opções de fornecedores nacionais. Nesse cenário, o pequeno provedor possui poucas opções de fabricantes, bem como não possui poder de barganha, pois compra equipamentos mais baratos e em pouca quantidade. Tal conjuntura torna ainda mais complexa a competição contra os grandes provedores. Neste projeto, objetiva unir esforços no sentido construir uma base tecnológica que viabilize a construção de equipamentos mais eficientes e competitivos. Mais especificamente, o desenvolvimento do objeto do presente projeto viabiliza a construção de equipamentos com capacidade de atender um grande volume de assinantes, com qualidade, e consumindo uma fração dos recursos computacionais demandados pelas soluções atualmente disponı́veis no mercado. Os resultados deste projeto irão contribuir com esforços de pesquisa e desenvolvimento, permitindo a materialização de um Produto Viável Mínimo (MVP).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Coordenador., Financiador(es): Int6 Tech - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  SkyNet: Rumo à Era dos Planos de Dados Inteligentes, Descrição: A programabilidade do plano de dados está redesenhando a forma como gerenciamos e operamos os dispositivos de encaminhamento de dados. Esforços recentes da indústria e da academia mostram uma crescente migração de decisões, antes tomadas no plano de controle, para os planos de dados programáveis (e.g., decisões de roteamento). A maior parte das decisões algorítmicas executadas pelos planos de dados ainda é determinística e dependente do plano de controle. Entretanto, acreditamos que é possível quebrar essa dependência de instruções e torná-los inteligentes o suficiente para aprenderem estados e condições da infraestrutura de maneira autônoma. Neste projeto, propõe-se a SkyNet, o primeiro esforço a implementar, operar e orquestrar Redes Neurais Artificiais (RNA) em planos de dados programáveis. As RNAs permitirão, em um futuro próximo, o desenvolvimento e a operação de aplicações de domínio específico para os planos de dados, permitindo que essas sejam treinadas para as mais variadas finalidades. Apesar de alguns esforços para operacionalizar mecanismos de inteligência em planos de dados, a implementação e a operação de RNAs é especialmente desafiadora por dois motivos. Primeiro, as arquiteturas programáveis existentes ainda apresentam limitações em relação às operações (e.g., operações em ponto flutuante). Segundo, tecnologias de virtualização de planos de dados ainda são incipientes e pouco eficazes - o que dificulta a execução isolada de múltiplas aplicações. Para suprir essas lacunas, a SkyNet objetiva tornar o processo de descrição, implementação e operação de RNAs uma tarefa simples e transparente para desenvolvedores de aplicações e operadores de infraestruturas. O projeto se desdobra em quatro objetivos inter-relacionados: (i) projetar um arcabouço para desenvolvimento de RNAs que permita a descrição e geração de código para infraestruturas de redes programáveis; (ii) conceber um ambiente para virtualização leve em planos de dados programáveis; (iii) otimizar o gerenciamento e operação de RNAs em infraestruturas programáveis; e (iv) disponibilizar um testbed programável, entre as instituições participantes, para a experimentação de RNAs. Os resultados obtidos nesse projeto contribuirão com os avanços de pesquisa e desenvolvimento relacionados a esse tema nos próximos anos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Orquestração de Redes Neurais Artificiais em Planos de Dados Programáveis (FAPERGS ARD 2021), Descrição: Neste projeto, dá-se o primeiro passo na direção de implementar, operar e orquestrar Redes Neurais Artificiais (RNA) em planos de dados programáveis. As RNAs permitirão, em um futuro próximo, o desenvolvimento e a operação de aplicações de domínio específico para os planos de dados, permitindo que essas sejam treinadas para as mais variadas finalidades. Apesar de alguns esforços para operacionalizar mecanismos de inteligência em planos de dados, a implementação e a operação de RNAs é especialmente desafiadora por dois motivos. Primeiro, as arquiteturas programáveis existentes ainda apresentam limitações em relação às operações (e.g., operações em ponto flutuante). Segundo, tecnologias de virtualização de planos de dados ainda são incipientes e pouco eficazes -- o que dificulta a execução isolada de múltiplas aplicações. Para suprir essas lacunas, este projeto objetiva tornar o processo de descrição, implementação e operação de RNAs uma tarefa simples e transparente para desenvolvedores de aplicações e operadores de infraestruturas. O projeto se desdobra em quatro objetivos inter-relacionados: (i) projetar um arcabouço para desenvolvimento de RNAs que permita a descrição e geração de código para infraestruturas de redes programáveis; (ii) conceber um ambiente para virtualização leve em planos de dados programáveis; e (iii) otimizar o gerenciamento e operação de RNAs em infraestruturas programáveis. Os resultados a serem obtidos nesse projeto tem potencial para causar um impacto duradouro nessa área de pesquisa nos próximos anos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / CAICEDO, OSCAR - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Integrante / Fábio Diniz Rossi - Integrante.

• 2019 - 2022

  Telemetry Orchestration in Programmable Data Planes (FAPESP ARD), Descrição: In-band network telemetry is an emerging network monitoring paradigm. By collecting low-level telemetry items in real time, in-band telemetry is able to substantially enhance network-wide visibility - allowing, for example, timely detection problems such as micro-burst. Recent studies have focused on (i) developing mechanisms to increase network-wide visibility; and (ii) to design new monitoring solutions. However, little has been done to coordinate the process of collecting telemetry items in this new paradigm. This is particularly challenging for two main reasons. First, depending on which network telemetry items are collected, it might degrade network-wide visibility in terms of consistency and freshness. Second, depending on how network telemetry is collected, it might impact network performance. In this project, we investigate and model the In-band Network Telemetry Planning Problem - the problem of planning the telemetry collection process. The main idea consists of dynamic exploring the interplay between monitoring application performance metrics (e.g., accuracy and freshness) and the in-band telemetry data acquisition. Subsequently, we intend to make the proposed operational solutions in a network structure with programmability support.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2022

  Otimização do Uso de Recursos Computacionais através da Adaptação Dinâmica de Aplicações Paralelas (EDITAL FAPERGS 05/2019), Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Coordenador / Fábio Diniz Rossi - Integrante / BECK, A. C. - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2022

  Execução Eficiente de Aplicações Paralelas de Maneira Automática e Transparente para o Usuário (EDITAL FAPERGS 04/2019), Descrição: Com o aumento do número de transistores disponíveis para o projeto de processadores nos últimos anos, houve a popularização das arquiteturas com múltiplos núcleos para a execução de aplicações paralelas. Tais aplicações são encontradas em diferentes nichos: Aplicações de alto desempenho, que são executadas em servidores, afetam direta ou indiretamente a população, como cálculo da previsão do tempo e catástrofes ambientais, de busca por poços de petróleo, de sequenciamento de DNA e genomas, ou ainda na simulação de matemática financeira das grandes empresas. Em contrapartida, sistemas embarcados e computadores de mesa cada vez mais fazem uso da programação paralela em aplicativos e programas, envolvendo processamento de vídeo e áudio, jogos, e até mesmo navegadores de internet. Estas aplicações vêm aumentando gradualmente em complexidade, requerendo um maior poder computacional. E, da mesma maneira, o consumo de energia se torna cada vez mais importante. De um lado, os processadores de propósito geral estão tendo seu aumento de desempenho limitado pela energia térmica do projeto, enquanto que a maioria dos sistemas embarcados são mantidos ligados através de uma bateria. Complementando esta restrição, o aumento da temperatura de operação dos componentes de hardware tem se tornado um desafio. A preocupação é respaldada por estudos que mostram que a vida útil do componente de hardware é reduzida pela metade quando ocorre o aumento de 10ºC em sua temperatura. Além disso, quanto maior a temperatura de operação, maior é o gasto com a refrigeração dos componentes. Desta forma, as aplicações não podem mais ser desenvolvidas apenas visando o desempenho. Pelo contrário, ele deve estar diretamente atrelado ao mínimo impacto no consumo de energia e na temperatura. Ao conseguir isto, o projetista estará reduzindo custos para manter o componente em operação (referente a energia) e custos relacionados a refrigeração dos componentes. Entretanto, a melhoria de desempenho resultante da paralelização de uma aplicação não é linear e, por vezes, não melhora proporcionalmente com o número de threads. Isto ocorre devido a vários fatores, e.g., sincronização e comunicação de dados, saturação da largura de banda disponível do barramento de comunicação e a concorrência por recursos internos do processador. O uso eficiente de recursos, desta maneira, é de extrema importância: Se uma aplicação executa com poucas threads, recursos de hardware podem ficar ociosos. Em contrapartida, esses mesmos recursos podem saturar devido ao alto número de threads que precisam ser executadas em paralelo. Em ambas as situações, a execução será ineficiente, o que pode resultar em lentidão ou consumo excessivo de energia e aumento da temperatura de operação. Assim, a abordagem natural dos projetistas de software paralelo que consideram a execução da aplicação com o maior número de threads possível em um sistema pode não ser a melhor solução. Considerando este cenário, escolher o número correto de threads a ser usado no desenvolvimento de aplicações paralelas pode fornecer melhorias significativas no desempenho, economia de energia e redução na temperatura dos componentes. Entretanto, este cenário é extremamente desafiador, por diversos motivos, como por exemplo, conjunto de entrada, métrica avaliada, número de núcleos e a quantidade de regiões paralelas de uma aplicação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Coordenador / Fábio Diniz Rossi - Integrante / BECK, A. C. - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2021

  Orquestração da Telemetria em Planos de Dados Programáveis (CNPq Universal), Descrição: A telemetria in-band do plano de dados é um paradigma emergente de monitoramento em infraestruturas de rede. A partir da coleta distribuída e em tempo real de informações de monitoramento, é possível obter maior visibilidade do estado da infraestrutura e identificar um conjunto maior de problemas -- especialmente aqueles com curta duração como, por exemplo, micro-burst. Estudos recentes na área tem concentrado os esforços no desenvolvimento de mecanismos para (i) aumentar o nível de visibilidade das infraestruturas de rede e (ii) para projetar novas soluções de monitoramento. Entretanto, pouco ainda foi feito para coordenar o processo de coleta de informações de telemetria neste novo paradigma. Isto é particularmente desafiador principalmente por dois motivos. Primeiro, dependendo de quais itens de telemetria da rede são coletados, a visibilidade da infraestrutura pode degradar substancialmente em termos de consistência e atualização. Segundo, dependendo de como os itens de telemetria são coletados, o desempenho dos serviços de rede em operação e das aplicações de monitoramento podem ser prejudicados. Neste projeto, pretende-se investigar e modelar o problema de planejamento da coleta de itens de telemetria in-band.Ai deia consiste em explorar o dinamismo entre os requisitos das aplicações de monitoramento e a aquisição dos itens de telemetria para, desta forma, garantir a acurácia do estado da infraestrutura e das aplicações de monitoramento. Posteriormente, pretende-se, utilizando-se do conhecimento adquirido, investigar estratégias para a operacionalização das soluções obtidas em uma infraestrutura com suporte à programabilidade. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / CAICEDO, OSCAR - Integrante / Diego Luis Kreutz - Integrante / Rodrigo Mansilha - Integrante / Arthur Francisco Lorenzon - Integrante / Fábio Diniz Rossi - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2017

  MOZART: MODELOS, ALGORITMOS E MECANISMOS PARA ORQUESTRACAO EFICIENTE DE FUNCOES VIRTUALIZADAS DE REDE, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luciano Paschoal Gaspary em 13/07/2018., Descrição: Neste projeto propõe-se investigar modelos, algoritmos e mecanismos para orquestração eficiente de funções virtualizadas de rede. Mais especificamente, o projeto abordará três eixos de pesquisa: (i) modelos de otimização e algoritmos heurísticos para posicionamento e encadeamento de funções virtualizadas de rede, com ênfase em escalabilidade; (ii) algoritmos de orquestração de funções virtualizadas de rede, com foco na adaptação periódica da infraestrutura de rede a fim de alinhar oferta e demanda; e (iii) mecanismos para materialização de posicionamentos e encadeamentos de funções virtualizadas em redes SDN/OpenFlow visando a, via avaliação experimental, uma confirmação de resultados teóricos. As contribuições de pesquisa do projeto MozArt serão, portanto, tanto no campo teórico quanto no experimental.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Coordenador / Weverton Luis da Costa Cordeiro - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Integrante / NICOLAS SILVEIRA KAGAMI - Integrante / Jonatas Adilson Marques - Integrante / ÂNGELO CARDOSO LAPOLLI - Integrante.

• 2013 - 2015

  ESTRATEGIAS DE EXPANSAO PONTUAL DE SUBSTRATOS FISICOS PARA ALOCACAO EFICIENTE DE REDES VIRTUAIS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luciano Paschoal Gaspary em 13/07/2018., Descrição: A virtualização de redes é um mecanismo que permite a coexistência de múltiplas redes virtuais heterogêneas compartilhando recursos de um mesmo substrato físico. Tal mecanismo permite que provedores de infraestrutura criem redes personalizadas sob demanda, atendendo diferentes requisitos impostos por requisitantes de redes virtuais. Um dos maiores desafios de pesquisa em virtualização de redes é a alocação eficiente de recursos de infraestruturas físicas para requisições de redes virtuais. Apesar de haver um número considerável de trabalhos que exploram tal problema, constata-se que as taxas de rejeição para o conjunto de requisições entrantes são, normalmente, altas. Uma avaliação preliminar revelou que grande parte das rejeições ocorre em situações em que, apesar de haver grande disponibilidade de recursos físicos, alguns poucos já saturados acabam inviabilizando, em função de características de conectividade do substrato, o atendimento de novas requisições. Apesar dos esforços empreendidos para resolver o problema de mapeamento de redes virtuais, desconhecem-se trabalhos que investiguem como a rede física de um provedor de infraestrutura pode ser replanejada para acomodar uma maior quantidade de redes virtuais. Abordagens clássicas para o planejamento da expansão de infraestruturas físicas não são adequadas para ambientes de virtualização de redes. Tais abordagens baseiam-se na utilização de matrizes de demanda para identificar pontos críticos da infraestrutura. Porém, ambientes de virtualização de redes tendem a apresentar uma distribuição comparativamente mais homogênea de recursos, o que torna um desafio a identificação de regiões críticas. Para suprir essa lacuna, o principal objetivo desta proposta é investigar e propor estratégias para identificar regiões críticas do substrato físico e sugerir ajustes pontuais que levem a uma redução na taxa de rejeição. Tais estratégias devem ter como objetivo balancear o compromisso entre a minimização do custo de possíveis ajustes para o provedor de infraestrutura e a maximização de seu lucro a longo prazo (diretamente relacionado à acomodação de um número maior de redes virtuais). Almeja-se, ao final do projeto, gerar as seguintes contribuições: - a sistematização das características de redes tipicamente adotadas por provedores; - a avaliação e discussão do impacto de diferentes topologias no processo de mapeamento de redes virtuais; - a formalização de modelos capazes de identificar regiões críticas do substrato físico e sugerir ajustes pontuais visando reduzir a rejeição de redes virtuais, bem como a avaliação analítica dos mesmos; - a implementação de um sistema de recomendação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Caggiani Luizelli - Integrante / Leonardo Richter Bays - Integrante / Luciana Salete Buriol - Integrante / Marinho Pilla Barcellos - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Coordenador / Rodrigo Ruas Oliveira - Integrante / Roberto Iraja Tavares da Costa Filho - Integrante.

Prêmios