Project: Video Traffic Analysis and Throughput Prediction - Predict video download throughput (initial and midstream) by Hidden Markov Model based on groups and adjust bitrate adaption by predicting results- Median of prediction error is reduced by 50% Compare to state-of-art prediction algorithms (ARMA, SVR, GBRT)- Overall QoE is improved by 14% compared to Buffer-Based Bitrate adaption algorithm- work submitted to SIGCOMM 2016

项目介绍：移动服务是阿里云推出的，专为移动App开发者提供的一站式服务聚合平台。移动服务以App为核心，全程跟进一款App的完整生命周期，致力于减少开发时间、提升App性能。其包含的产品有移动加速、移动推送、移动数据分析和移动域名解析。负责工作：1）开发移动域名解析(HTTPDNS)使用样例，方便客户集成。根据使用HTTPDNS服务后可能遇到的问题，样例中一共包含了四种应用场景(普通场景、HTTPS场景、SNI场景和WebView场景)； 2）改进移动推送SDK对Swift的支持，完成移动推送Swift使用样例。主要方法：iOS：1）NSURLProtocol拦截应用内网络请求；2）CFHttpMessageRef设置SSL连接中SNI信息；3）XCTest单元测试。Android：1）SSLSocketFactory自定义SSL连接；2）重写WebViewClient的shouldInterceptRequest拦截WebView请求。

Project: Traffic Map and Bottleneck Analysis- Leverage internet topology and video measurements to predict link capacity and available bandwidth by building non-linear optimization problem- Locate bottleneck links by probability-based Bottleneck Score algorithm- work was published in HotNets 2014

项目：国家重大科技基础设施建设项目（小CENI）描述：创建一个具有一定规模、先进、开放、共享的国家网络实验基础平台，为未来网络技术的研究建立实验床。贡献：有效管理小CENI网络四个城市七个节点的物理、虚拟、实验资源负责：实验创建与管理；网络运行参数的监测效果：得到国内外同行的高度评价；央视新闻联播报道