5G communication brings substantial improvements in the quality of service provided to various applications by achieving higher throughput and lower latency. However, interactive multimedia applications (e.g., ultra high definition video conferencing, 3D and multiview video streaming, crowd-sourced video streaming, cloud gaming, virtual and augmented reality) are becoming more ambitious with high volume and low latency video streams putting strict demands on the already congested networks. Mobile Edge Computing (MEC) is an emerging paradigm that extends cloud computing capabilities to the edge of the network i.e., at the base station level. To meet the latency requirements and avoid the end-to-end communication with remote cloud data centers, MEC allows to store and process video content (e.g., caching, transcoding, pre-processing) at the base stations. Both video on demand and live video streaming can utilize MEC to improve existing services and develop novel use cases, such as video analytics, and targeted advertisements. MEC is expected to reshape the future of video streaming by providing ultra-reliable and low latency streaming (e.g., in augmented reality, virtual reality, and autonomous vehicles), pervasive computing (e.g., in real-time video analytics), and blockchain-enabled architecture for secure live streaming. This paper presents a comprehensive survey of recent developments in MEC-enabled video streaming bringing unprecedented improvement to enable novel use cases. A detailed review of the state-of-the-art is presented covering novel caching schemes, optimal computation offloading, cooperative caching and offloading and the use of artificial intelligence (i.e., machine learning, deep learning, and reinforcement learning) in MEC-assisted video streaming services.


翻译:5G通信使向各种应用程序提供的服务质量有了巨大的改善,实现了更高的吞吐量和较低的延缓度。然而,互动多媒体应用程序(如超高定义视频会议、3D和多视图视频流、众源视频流、云游戏、虚拟和增强现实)正在变得更加雄心勃勃,其数量和低延缓视频流对已经拥挤的网络提出了严格的要求。移动电磁计算(MEC)是一个新兴模式,将云计算能力扩展到网络边缘,即基站一级。为满足延缓要求,避免与远程云数据中心进行端对端通信通信,MEC能够储存和处理视频内容(如:超高定义视频流、3D和多视图视频流、云端视频流动),在线视频流动和视频流动(即视频流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动系统、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速流动、快速读取最新数据、快速数据系统、快速数据系统、快速数据系统、快速学习系统、快速数据、快速数据系统、快速数据系统、快速数据系统、实时系统学习,预计将未来数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据数据系统更新改造,从而改造,从而改造未来视频数据数据数据系统更新视频数据数据数据系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统、系统、系统系统系统系统系统、系统、系统系统系统系统系统、系统、系统、系统系统系统系统系统系统系统、系统、系统、系统、系统、系统系统系统、系统、系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统、系统系统、系统系统系统系统系统系统系统、系统系统系统系统系统、系统、系统系统系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统化、系统、系统、系统、系统、系统、系统、系统化、系统、系统、系统

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员