Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
XW
Xiaofei Wang
Author with expertise in Content-Centric Networking for Information Delivery
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
26
(31% Open Access)
Cited by:
3,387
h-index:
41
/
i10-index:
142
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Cache in the air: exploiting content caching and delivery techniques for 5G systems

Xiaofei Wang et al.Feb 1, 2014
The demand for rich multimedia services over mobile networks has been soaring at a tremendous pace over recent years. However, due to the centralized architecture of current cellular networks, the wireless link capacity as well as the bandwidth of the radio access networks and the backhaul network cannot practically cope with the explosive growth in mobile traffic. Recently, we have observed the emergence of promising mobile content caching and delivery techniques, by which popular contents are cached in the intermediate servers (or middleboxes, gateways, or routers) so that demands from users for the same content can be accommodated easily without duplicate transmissions from remote servers; hence, redundant traffic can be significantly eliminated. In this article, we first study techniques related to caching in current mobile networks, and discuss potential techniques for caching in 5G mobile networks, including evolved packet core network caching and radio access network caching. A novel edge caching scheme based on the concept of content-centric networking or information-centric networking is proposed. Using trace-driven simulations, we evaluate the performance of the proposed scheme and validate the various advantages of the utilization of caching content in 5G mobile networks. Furthermore, we conclude the article by exploring new relevant opportunities and challenges.
0

In-Edge AI: Intelligentizing Mobile Edge Computing, Caching and Communication by Federated Learning

Xiaofei Wang et al.Jul 24, 2019
Recently, along with the rapid development of mobile communication technology, edge computing theory and techniques have been attracting more and more attentions from global researchers and engineers, which can significantly bridge the capacity of cloud and requirement of devices by the network edges, and thus can accelerate the content deliveries and improve the quality of mobile services. In order to bring more intelligence to the edge systems, compared to traditional optimization methodology, and driven by the current deep learning techniques, we propose to integrate the Deep Reinforcement Learning techniques and Federated Learning framework with the mobile edge systems, for optimizing the mobile edge computing, caching and communication. And thus, we design the "In-Edge AI" framework in order to intelligently utilize the collaboration among devices and edge nodes to exchange the learning parameters for a better training and inference of the models, and thus to carry out dynamic system-level optimization and application-level enhancement while reducing the unnecessary system communication load. "In-Edge AI" is evaluated and proved to have near-optimal performance but relatively low overhead of learning, while the system is cognitive and adaptive to the mobile communication systems. Finally, we discuss several related challenges and opportunities for unveiling a promising upcoming future of "In-Edge AI".
0

Federated learning for 6G communications: Challenges, methods, and future directions

Yi Liu et al.Sep 1, 2020
As the 5G communication networks are being widely deployed worldwide, both industry and academia have started to move beyond 5G and explore 6G communications. It is generally believed that 6G will be established on ubiquitous Artificial Intelligence (AI) to achieve data-driven Machine Learning (ML) solutions in heterogeneous and massive-scale networks. However, traditional ML techniques require centralized data collection and processing by a central server, which is becoming a bottleneck of large-scale implementation in daily life due to significantly increasing privacy concerns. Federated learning, as an emerging distributed AI approach with privacy preservation nature, is particularly attractive for various wireless applications, especially being treated as one of the vital solutions to achieve ubiquitous AI in 6G. In this article, we first introduce the integration of 6G and federated learning and provide potential federated learning applications for 6G. We then describe key technical challenges, the corresponding federated learning methods, and open problems for future research on federated learning in the context of 6G communications.
0

Convergence of Edge Computing and Deep Learning: A Comprehensive Survey

Xiaofei Wang et al.Jan 1, 2020
Ubiquitous sensors and smart devices from factories and communities are generating massive amounts of data, and ever-increasing computing power is driving the core of computation and services from the cloud to the edge of the network. As an important enabler broadly changing people's lives, from face recognition to ambitious smart factories and cities, developments of artificial intelligence (especially deep learning, DL) based applications and services are thriving. However, due to efficiency and latency issues, the current cloud computing service architecture hinders the vision of "providing artificial intelligence for every person and every organization at everywhere". Thus, unleashing DL services using resources at the network edge near the data sources has emerged as a desirable solution. Therefore, edge intelligence, aiming to facilitate the deployment of DL services by edge computing, has received significant attention. In addition, DL, as the representative technique of artificial intelligence, can be integrated into edge computing frameworks to build intelligent edge for dynamic, adaptive edge maintenance and management. With regard to mutually beneficial edge intelligence and intelligent edge, this paper introduces and discusses: 1) the application scenarios of both; 2) the practical implementation methods and enabling technologies, namely DL training and inference in the customized edge computing framework; 3) challenges and future trends of more pervasive and fine-grained intelligence. We believe that by consolidating information scattered across the communication, networking, and DL areas, this survey can help readers to understand the connections between enabling technologies while promoting further discussions on the fusion of edge intelligence and intelligent edge, i.e., Edge DL.
0

Federated Deep Reinforcement Learning for Internet of Things With Decentralized Cooperative Edge Caching

Xiaofei Wang et al.Apr 9, 2020
Edge caching is an emerging technology for addressing massive content access in mobile networks to support rapidly growing Internet-of-Things (IoT) services and applications. However, most current optimization-based methods lack a self-adaptive ability in dynamic environments. To tackle these challenges, current learning-based approaches are generally proposed in a centralized way. However, network resources may be overconsumed during the training and data transmission process. To address the complex and dynamic control issues, we propose a federated deep-reinforcement-learning-based cooperative edge caching (FADE) framework. FADE enables base stations (BSs) to cooperatively learn a shared predictive model by considering the first-round training parameters of the BSs as the initial input of the local training, and then uploads near-optimal local parameters to the BSs to participate in the next round of global training. Furthermore, we prove the expectation convergence of FADE. Trace-driven simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed FADE framework on reducing the performance loss and average delay, offloading backhaul traffic, and improving the hit rate.
0

Dynamic Resource Prediction and Allocation for Cloud Data Center Using the Multiobjective Genetic Algorithm

Fan‐Hsun Tseng et al.Jul 21, 2017
In order to optimize the resource utilization of physical machines (PMs), the workload prediction of virtual machines (VMs) is vital but challenging. Most of existing literatures focus on either resource prediction or allocation individually, but both of them are highly correlated. In this paper, we propose a multiobjective genetic algorithm (GA) to dynamically forecast the resource utilization and energy consumption in cloud data center. We formulate a multiobjective optimization problem of resource allocation, which considers the CPU and memory utilization of VMs and PMs, and the energy consumption of data center. The proposed GA forecasts the resource requirement of next time slot according to the historical data in previous time slots. We further propose a VM placement algorithm to allocate VMs for next time slot based on the prediction results of GA. In our simulation-based analysis, the optimal solution for resource prediction under stable and unstable utilization tendency is found by the proposed GA. The prediction result is superior to the previous proposed Grey forecasting model. Results show that the proposed VM placement algorithm not only increases the average utilization level of CPU and memory but also decreases the energy consumption of cloud data center.
1

Virtual Machine Placement Optimization in Mobile Cloud Gaming Through QoE-Oriented Resource Competition

Yiwen Han et al.Jun 12, 2020
Cloud gaming is a novel service provisioning paradigm, which hosts video games in the cloud and transmits interactive game streams to game players via the Internet. In such cloud gaming scenarios, the cloud is required to consume tremendous resources for video rendering and streaming, especially when the number of concurrent players reaches a certain level. On the other hand, different game players may have distinct requirements on Quality-of-Experience, such as high video quality, low delay, etc. Under this circumstance, how to satisfy players of different interests by efficiently leveraging cloud resources becomes a major challenge to existing cloud gaming services. In order to meet the overall requirements of players in a cost-effective manner, this article applies game theory to cloud gaming scenarios. It proposes a distributed algorithm to optimize virtual machine (VM) placement in mobile cloud gaming through resource competition. Further, by constructing a potential function, we prove that the resource competition game is a potential game, and the proposed algorithm scales well as the player population increases. We prove theoretically and verify experimentally that, with the proposed distributed VM placement algorithm, players can achieve a mutually satisfying state within a finite number of iterations.
1

Caching-as-a-Service: Virtual caching framework in the cloud-based mobile networks

Xiuhua Li et al.Apr 1, 2015
Over recent years, the demand for rich multimedia services over mobile networks has been soaring at a tremendous pace. However, it is envisioned that traditional dedicated networking equipment in mobile network operators (MNOs) cannot support the phenomenal growth of the traffic load and user demand dynamics, but consume unnecessary energy resource inefficiently. The emerging techniques for mobile content caching and delivery become more and more attractive, by which popular content can be cached inside mobile front-haul and back-haul networks, so that demands to the same content from users in proximity can be easily accommodated without redundant transmissions from the remote resource, thereby eliminating duplicated traffic significantly. While the incorporation between advanced cloud computing technologies and network function virtualization (NFV) techniques has become an essential issue in the evolution process of mobile systems, in this article, we propose the concept of "Caching-as-a-Service" (CaaS), a caching virtualization framework along with the development of Cloud-based Radio Access Networks (C-RAN), and the virtualization of Evolved Packet Core (EPC). Then we study the potential techniques related to the cache virtualization, and discuss technical details of caching virtualization and system optimization for CaaS. We carry out numerical evaluation on proposed framework and show significant improvement on the performance of reducing inter-MNO traffic load and intra-MNO traffic load.
1
Citation41
0
Save
1

Ad-Hoc Cloudlet Based Cooperative Cloud Gaming

Fangyuan Chi et al.Nov 9, 2015
As the game industry matures, processing complex game logics in a timely manner is no longer an insurmountable problem. However, current cloud-based mobile gaming solutions are limited by their relatively high requirements on Internet resources. Also, they typically do not consider the geographical locations of nearby mobile users and thus ignore the potential cooperation among them. Therefore, inspired by existing cloud computing techniques, we propose an ad hoc mobile-cloudlet-cloud based approach to implement cooperative gaming architecture. In this paper, two modules of the architecture are introduced: (1) progressive game resources download, by which mobile users can adaptively download gaming resources from cloud servers or nearby mobile users, (2) ad-hoc mobile based cooperative task allocation, by which gaming components can be executed dynamically on local devices, nearby devices, stationary cloudlet(s), or cloud servers. The mechanisms of both modules are formulated as optimization problems and algorithms are proposed to solve them. Simulations results based on real mobility traces show that our system's performance depends highly on the ad-hoc network environment. Our scheme has lower system resource usage while utilizing resources of nearby devices, compared to the cloud-based gaming architecture; and performs better with short on-device task duration compared to code-offloading based architecture.
1
Citation27
0
Save
1

Quality-of-Experience Optimization for a Cloud Gaming System With <italic>Ad Hoc</italic> Cloudlet Assistance

Wei Cai et al.Jul 21, 2015
Cloud gaming systems host the game in the cloud, while Gameplays and views are streamed to the players' terminals in the form of encoded video frames. To address the high-bandwidth issue of real-time gaming video transmission, we have proposed a cloudlet-assisted multiplayer cloud gaming system to encourage cooperative video sharing, which exploits the similarities of video frames among multiple players in the same crowd playing the same game via a secondary ad hoc network. In this paper, we provide a detailed modeling of the proposed system, including the correlation between video frames, mobility of terminal devices, and diversity of network quality of service for distinct players. With necessary mathematical formulations, we study the players' behaviors regarding the cooperative sharing patterns to optimize the system performance in terms of the quality of users' experience. Also, heuristic algorithms are proposed to reduce the computational complexity. Empirical study and trace-driven simulation results illustrate the impact of mobility on the system performance and show that the proposed solution is able to provide better quality of experience compared with the existing platform.
Load More