【5G映像伝送で感動体験を】【22卒】 ソニー ソフトウェアエンジニアの内定ES(エントリーシート) No.74639（慶應義塾大学大学院/男性）（2022/4/25公開）

私は無線通信技術の専門性を伸ばしながら、ユーザを意識した新しいサービス・製品を開発することで人々に感動を届けていきたいです。私は貴社のインターンシップにおいて5Gを用いたサービス立案の体験をする中で貴社の社員の方々の専門的な知見の深さに驚き、自分もその中で働き技術者として成長したいと考えました。また、無線通信技術は未決定事項が多く、専門知識を生かしながら考え抜き、今までにない製品・サービスを作り上げるという点でとてもやりがいがあると感じています。貴社の社員の方と役職や部署を跨いで意見交換しながら、ユーザを意識した製品、サービスを開発することで人々に感動を届けていきたいです。 続きを読む

私は現在ネットワーク分野を専攻し研究しているため、5Gなどの次世代ネットワークに関心があります。その中でも5Gによる映像伝送に注目しています。この技術によりカメラの無線化と大容量通信が実現され、スポーツ観戦やアーティストのライブなどのエンターテインメントをより自由な角度から、高解像度、リアルタイムに配信することでユーザに新たな感動体験を届けられる可能性があることに魅力を感じ、興味を持ちました。 続きを読む

スマートフォンなどのモバイル端末が普及し浸透するにつれ、拡張現実、顔認証など多くの新しいアプリケーションが台頭している。これらのアプリケーション処理には高い計算能力が必要となる。しかしモバイル端末には限られた計算能力や記憶容量などの計算資源制約がある。そこで、MEC(Multi-access Edge Computing)と呼ばれる、モバイル端末での計算量の大きい処理をユーザ近傍(MEC拠点)に配置されたエッジサーバの計算資源に実行させる(オフロードする)概念が提唱されている。MECによりモバイル端末のバッテリー消費やCPU使用率などの負荷軽減も期待できる。私はモバイル端末上で実行する処理をエッジサーバにオフロードするMEC基盤の設計と実装をテーマとしている。本MEC基盤ではアプリケーションが多数のコンテナにより連携して動作しているとみなし、コンテナを地理的に分散された複数のエッジサーバ上に展開、実行することでモバイル端末の計算処理をエッジサーバ上で実現する。その際、複数のエッジサーバへのコンテナ配置や状態監視などをKubernetesと呼ばれるコンテナ自動管理ツールを用いて実現する。 続きを読む

研究を通してMEC基盤の設計、実装、評価を行った。個々のMEC拠点が保持する計算資源は小規模であるという欠点を補うため隣接するMEC拠点の計算資源への資源融通が可能なアーキテクチャを実現する必要があった。そこでKubernetesの制御プレーンを分散して配置し、一つのエッジサーバを複数の制御プレーンに所属させることで資源融通可能なMEC基盤を実現した。加えて遅延、帯域などのネットワーク指標を利用し、地理的に分散された複数のMEC拠点にコンテナをスケーラブルに配置できる機構を実現する必要があった。そこで計算資源情報収集とネットワーク情報を利用した配置計算がエッジ、クラウドで階層的に行われるネットワーク・計算資源管理機構を実装することでスケーラブルなコンテナ配置を実現した。特に工夫した点は複数のMEC拠点に跨ってコンテナを配置する際に1日以上の計算時間が必要となる課題を解決した点である。本MEC基盤の特徴を生かした階層的なコンテナ配置手法を考え、実装することで遅くとも計算時間を15秒以内に抑えることができ、実世界で許容できる実行時間内でオフロードできるMEC基盤を実現した。 続きを読む

27.ソフトウェア設計【スマートフォンを始めとする5Gコミュニケーションデバイス】 17.ソフトウェア設計【コンスーマーカメラ・スマートフォンカメラ・業務用機器・メディカル・FeliCa・ソリューション】 18.ソフトウェア開発・データ分析【FeliCa】 続きを読む

C, HTML/CSS, Java, Javascript, Python, Ruby, AWS, Azure, SQL, Linux, UNIX, GCP, OpenCV, AI系ライブラリ 続きを読む

UNIX: 4年 C: 4年、シェル、Cコンパイラ、ソケット通信プログラムの開発 Python: 4年、スクレイピング、データ分析(機械学習、深層学習、統計、可視化)、シェル、Webアプリ開発 Java: 3年、GUIアプリ開発 SQL: 3年、データ分析 Ruby、HTML/CSS、Javascript: 半年、Webアプリ開発 AWS: 半年、 アプリケーション開発 続きを読む

Neo4j、Docker、Kubernetes、Wireshark、git、Ruby on Rails、Flask、BigQuery、IBM CPLEX Solver、ルータなどのネットワーク機器 続きを読む

Neo4j : アルバイトにて半年使用 Docker、Kubernetes : 修士の研究で半年使用 Wireshark : ネットワークトラフィック分析のため2年利用 git : 卒業研究などで2年使用 Ruby on Rails : アルバイトにて半年使用 Flask : Webアプリ開発のため1年使用 BigQuery : アルバイトにて半年使用 IBM CPLEX Solver: 修士の研究で半年使用 ネットワーク機器: 研究室サーバ・ネットワーク運用で半年使用 続きを読む

学会発表テーマ：「ISP 視点でのサービストラフィックの流量予測」電子情報通信学会2020年3月 続きを読む

アプリケーションソフトウェア・ネットワークサービス 続きを読む