The ever-increasing traffic demand is pushing network operators to find new cost-efficient solutions toward the deployment of future 5G mobile networks. The network sharing paradigm was explored in the past and partially deployed. Nowadays, advanced mobile network multi-tenancy approaches are increasingly gaining momentum, paving the way toward further decreasing capital expenditure and operational expenditure (CAPEX/OPEX) costs, while enabling new business opportunities. This article provides an overview of the 3GPP standard evolution from network sharing principles, mechanisms, and architectures to future on-demand multi-tenant systems. In particular, it introduces the concept of the 5G Network Slice Broker in 5G systems, which enables mobile virtual network operators, over-the-top providers, and industry vertical market players to request and lease resources from infrastructure providers dynamically via signaling means. Finally, it reviews the latest standardization efforts, considering remaining open issues for enabling advanced network slicing solutions, taking into account the allocation of virtualized network functions based on ETSI NFV, the introduction of shared network functions, and flexible service chaining.

This article presents a survey of cellular network sharing, which is a key building block for virtualizing future mobile carrier networks in order to address the explosive capacity demand of mobile traffic, and reduce the CAPEX and OPEX burden faced by operators to handle this demand. We start by reviewing the 3GPP network sharing standardized functionality followed by a discussion on emerging business models calling for additional features. Then an overview of the RAN sharing enhancements currently being considered by the 3GPP RSE Study Item is presented. Based on the developing network sharing needs, a summary of the state of the art of mobile carrier network virtualization is provided, encompassing RAN sharing as well as a higher level of base station programmability and customization for the sharing entities. As an example of RAN virtualization techniques feasibility, a solution based on spectrum sharing is presented: the network virtualization substrate (NVS), which can be natively implemented in base stations. NVS performance is evaluated in an LTE network by means of simulation, showing that it can meet the needs of future virtualized mobile carrier networks in terms of isolation, utilization, and customization.

The emerging network slicing paradigm for 5G provides new business opportunities by enabling multi-tenancy support. At the same time, new technical challenges are introduced, as novel resource allocation algorithms are required to accommodate different business models. In particular, infrastructure providers need to implement radically new admission control policies to decide on network slices requests depending on their Service Level Agreements (SLA). When implementing such admission control policies, infrastructure providers may apply forecasting techniques in order to adjust the allocated slice resources so as to optimize the network utilization while meeting network slices' SLAs. This paper focuses on the design of three key network slicing building blocks responsible for (i) traffic analysis and prediction per network slice, (ii) admission control decisions for network slice requests, and (iii) adaptive correction of the forecasted load based on measured deviations. Our results show very substantial potential gains in terms of system utilization as well as a trade-off between conservative forecasting configurations versus more aggressive ones (higher gains, SLA risk).

The introduction of IEEE's 802.11 standards has enabled a mass market, with a huge impact in the home, office, and public areas. Today, laptops, PCs, printers, cellular phones, VoIP phones, MP3 players, Blu-Ray players, and many more devices incorporate wireless LAN technology. With low-cost chipsets and support for high data rates, 802.11 has become a universal solution for an ever increasing application space. As a direct consequence of its high market penetration, several amendments to the basic 802.11 standard have been developed or are under development. They fix technology issues or add functionality expected to be required by future applications. In this article we overview the emerging 802.11 standard and address the technical context of its extensions. The article highlights its finalized amendments and those under development.

In addition to providing substantial performance enhancements, future 5G networks will also change the mobile network ecosystem. Building on the network slicing concept, 5G allows to "slice" the network infrastructure into separate logical networks that may be operated independently and targeted at specific services. This opens the market to new players: the infrastructure provider, which is the owner of the infrastructure, and the tenants, which may acquire a network slice from the infrastructure provider to deliver a specific service to their customers. In this new context, we need new algorithms for the allocation of network resources that consider these new players. In this paper, we address this issue by designing an algorithm for the admission and allocation of network slices requests that (i) maximises the infrastructure provider's revenue and (ii) ensures that the service guarantees provided to tenants are satisfied. Our key contributions include: (i) an analytical model for the admissibility region of a network slicing-capable 5G Network, (ii) the analysis of the system (modelled as a Semi-Markov Decision Process) and the optimisation of the infrastructure provider's revenue, and (iii) the design of an adaptive algorithm (based on Q-learning) that achieves close to optimal performance.

O-RAN systems in virtualized platforms (O-Cloud) offer performance boosts but also raise energy concerns. This paper assesses O-Cloud's energy costs and proposes energy-efficient policies for base station (BS) data loads and transport block (TB) sizes. These policies balance energy savings and performance fairly across servers and users. To handle the unknown and time-varying parameters affecting the policies, we develop a novel online learning framework with fairness guarantees that apply to the entire operation horizon of the system (long-term fairness).

O-RAN systems in virtualized platforms (O-Cloud) offer performance boosts but also raise energy concerns. This paper assesses O-Cloud's energy costs and proposes energy-efficient policies for base station (BS) data loads and transport block (TB) sizes. These policies balance energy savings and performance fairly across servers and users. To handle the unknown and time-varying parameters affecting the policies, we develop a novel online learning framework with fairness guarantees that apply to the entire operation horizon of the system (long-term fairness).